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第1部分 基础篇1

第1章 MATLAB图像处理工具与安装设置2

1.1 MATLAB的版本2

1.2 6.1版图像处理工具箱的新特性3

1.2.1生成高动态范围图像并写入文件3

1.2.2灰度图像中区域测量属性5

1.2.3二次采样显示特别大的图像5

1.2.4 ROI工具的增强功能5

1.2.5色彩功能的增强功能6

1.2.6函数命令cp2tform支持新的转换类型7

1.2.7函数命令hough使用设定的RhoResolution参数值7

1.2.8交互工具的增强功能7

1.2.9新的以及更新过的Demos8

1.2.10其他函数的增强功能8

1.3 6.1版图像获取工具箱的新特性8

1.3.1支持新的Hamamatsu公司硬件8

1.3.2支持National Instruments的同步总线9

1.3.3两个Qlmaging设备特定属性值进行了拼写修正9

1.4 MATLAB安装问题9

1.4.1 MATLAB和硬件的冲突问题9

1.4.2将MATLAB安装在中文目录下引起的问题11

1.4.3 License冲突问题11

1.4.4 MATLAB和Windows Vista系统的兼容性问题11

1.4.5安装MATLAB的其他相关问题12

1.5 MATLAB R2008a安装指导13

1.6小结19

第2章 MATLAB图像处理的特点及学习方法20

2.1 MATLAB和其他图像处理软件的比较20

2.2 MATLAB图像处理程序的开发特点22

2.3 MATLAB图像处理适用人员22

2.4从图像入手学习MATLAB24

2.4.1视觉图像和MATLAB的联系24

2.4.2图像在MATLAB中的处理25

2.4.3 MATLAB中的三维数据场处理26

2.5 MATLAB图像处理研究的基本问题27

2.6 MATLAB图像处理新功能的相关函数28

2.6.1函数命令makehdr28

2.6.2函数命令imshow31

2.6.3函数命令regionprops34

2.7更新的Demos37

2.7.1交通视频中的车辆检测37

2.7.2灰度图像区域测量41

2.8小结45

第3章 数字图像基础46

3.1数字图像46

3.1.1图像的概念46

3.1.2图像信息的重要性48

3.2图像采集基本知识49

3.2.1电视摄像机49

3.2.2电荷-耦合装置49

3.2.3分辨率50

3.2.4图像采集卡基本知识50

3.3图像处理和分析51

3.3.1图像处理和图像分析问题51

3.3.2图像变换54

3.4数字图像技术应用54

3.4.1材料科学研究中的计算机图像分析与处理55

3.4.2 MATLAB材料科学的相关处理55

3.4.3医学图像62

3.4.4 MATLAB医学图像的相关处理63

3.4.5使用MATLAB查找地震中心67

3.4.6常见数字图像行业应用70

3.5 MATLAB可读的图像及视频的格式71

3.5.1图像格式72

3.5.2视频格式75

3.6小结77

第4章 MATLAB图形绘制78

4.1基本二维图形的绘制78

4.1.1创建简单的二维图形78

4.1.2精确绘图82

4.1.3二维图形修饰84

4.1.4多幅图形共用图形窗口85

4.2特殊二维图形的绘制86

4.2.1直方图86

4.2.2条形图87

4.2.3饼图89

4.2.4柄图90

4.2.5阶梯图91

4.2.6面积图92

4.2.7彗星图93

4.2.8帕累托图93

4.2.9散点图94

4.2.10散点矩阵图95

4.2.11极坐标图96

4.2.12等高线图97

4.3三维图形的绘制98

4.3.1创建简单的三维图形98

4.3.2三维线性图形98

4.3.3平面网格点的生成99

4.3.4曲面网格图和网面图100

4.3.5三维图形的修饰102

4.4小结104

第5章 矩阵运算及优化105

5.1矩阵运算105

5.1.1加法和减法105

5.1.2乘法106

5.1.3 MATLAB索引或引用107

5.1.4数组操作和矩阵操作108

5.1.5布尔数组操作109

5.2特殊矩阵的生成110

5.2.1空矩阵110

5.2.2单位矩阵111

5.2.3全1矩阵111

5.2.4全0矩阵111

5.2.5随机矩阵112

5.3矩阵的一些特殊操作113

5.3.1变维113

5.3.2矩阵平铺114

5.4向量化116

5.4.1基本知识116

5.4.2 JIT加速117

5.4.3作用于两个向量的矩阵函数118

5.4.4排序、设置和计数119

5.4.5稀疏矩阵结构120

5.4.6附加的例子121

5.5小结128

第6章 颜色和三维物体描述129

6.1颜色模型分类129

6.1.1颜色的混色表示法130

6.1.2颜色的显色表示法131

6.2颜色的相关知识131

6.2.1色度学相关知识131

6.2.2 CIE色度图134

6.3常用的颜色模型——彩色图像模式137

6.3.1 RGB模式137

6.3.2 CMYK模式138

6.3.3 LAB模式138

6.3.4 HSV模式138

6.3.5 HSL模式139

6.3.6YUV模式139

6.3.7YcbCr模式140

6.3.8 YIQ模式140

6.4 MATLAB颜色空间转换140

6.4.1 YIQ空间与RGB空间转换140

6.4.2HSV空间与RGB空间转换142

6.4.3 YcbCr空间与RGB空间的转换144

6.5常用视频色彩编码146

6.5.1YUV146

6.5.2YcbCr146

6.6三维物体描述146

6.6.1二维笛卡儿坐标系统147

6.6.2三维笛卡儿坐标系统147

6.6.3绘制三角形148

6.6.4三维图元148

6.6.5表面和顶点法向量149

6.7小结150

第7章 MATLAB的光照与材质151

7.1 OpenGL基础知识151

7.1.1 OpenGL基本理解151

7.1.2 OpenGL工作流程152

7.1.3 OpenGL图形操作步骤153

7.1.4 OpenGL基本功能153

7.1.5真实感图形基本概念154

7.1.6光照模型154

7.1.7明暗处理155

7.1.8材质156

7.2 MATLAB图像渲染实例157

7.2.1公式生成数据图像渲染157

7.2.2球体的不同渲染效果158

7.3 Light对象159

7.3.1光照命令159

7.3.2给场景添加光照160

7.3.3影响光照效果的属性160

7.3.4光照算法161

7.4图形对象的反射特性——材质162

7.4.1镜面反射和漫反射162

7.4.2环境灯光162

7.4.3镜面指数163

7.4.4镜面颜色反射系数163

7.4.5背面灯光163

7.4.6数据空间中的灯光配置164

7.5小结165

第8章 透明度及纹理贴图167

8.1 Alpha值与融合167

8.1.1基本概念167

8.1.2简易Alpha混合算法168

8.2使对象透明168

8.2.1关于透明度168

8.2.2指定透明度169

8.2.3一个透明等值面的例子170

8.3将数据映射给透明度171

8.3.1颜色属性和Alpha属性默认值的不同172

8.3.2将数据映射给颜色或者透明度172

8.4选择一个Alpha映射表172

8.4.1什么是Alpha映射表173

8.4.2生成预定Alpha映射表173

8.4.3修改Alpha映射表174

8.5 Alpha值融合视频图像流175

8.6纹理贴图177

8.6.1纹理贴图的概念177

8.6.2建立纹理映射178

8.6.3纹理贴图的尺寸179

8.6.4纹理贴图坐标179

8.6.5纹理贴图映射179

8.7纹理贴图映射实例180

8.7.1地球纹理贴图180

8.7.2小丑纹理贴图180

8.8小结181

第9章 灵活的交互操作182

9.1观察坐标182

9.1.1指定观察平面182

9.1.2从世界坐标到观察坐标的变换184

9.2投影185

9.3 Z缓存器算法186

9.4 MATLAB的视点和相机187

9.4.1设置视点187

9.4.2相机光照控制188

9.4.3沿图景移动相机189

9.4.4飞越快照显示192

9.5小结193

第10章 科学计算可视化194

10.1科学计算可视化基础194

10.1.1科学计算可视化的重要意义194

10.1.2应用领域195

10.1.3应用实例198

10.2科学计算可视化的常用方法198

10.2.1二维平面数据场的可视化方法198

10.2.2三维空间数据场的方法199

10.2.3向量场可视化方法201

10.3二维平面数据场可视化202

10.4三维流场绘图203

10.4.1流锥图——Coneplot函数203

10.4.2流线图——Streamline函数204

10.4.3流管图——Streamtube函数205

10.4.4流带图——Streamribbons函数207

10.4.5带圆锥图的向量场208

10.5小结210

第2部分 图像处理工具箱详解211

第11章 图像处理工具箱基础212

11.1图像处理的基本操作212

11.2图像处理的高级应用214

11.3图像处理工具箱支持的基本图像类型219

11.3.1索引色图像219

11.3.2灰度图像220

11.3.3 RGB图像220

11.3.4二值图像221

11.3.5多帧图像221

11.4图像类型转换221

11.4.1抖动算法图像转换222

11.4.2 RGB图像转换为灰度图像223

11.4.3 RGB图像转换为索引图像224

11.4.4灰度图像转换为索引图像225

11.4.5索引图像转换为灰度图像226

11.4.6索引图像转换为RGB图像226

11.4.7阈值法图像转换为二值图像227

11.4.8将值法灰度图像转换为索引图像228

11.4.9矩阵转换为图像228

11.5小结229

第12章 丰富多彩的图像显示230

12.1图像显示的相关技术230

12.1.1添加颜色条230

12.1.2显示多帧图像阵列231

12.1.3显示多幅图像237

12.1.4对图像上的区域缩放242

12.1.5纹理映射243

12.2显示图像文件中的图像245

12.3图像显示中常见的问题245

12.3.1彩色图像显示错误245

12.3.2二值图像显示为全黑图像246

12.3.3装载的多帧图像只显示一帧246

12.3.4显示非图像数据247

12.4小结247

第13章 图像运算248

13.1图像运算概述248

13.1.1点运算248

13.1.2邻域运算249

13.1.3并行运算249

13.1.4串行运算250

13.1.5迭代运算250

13.1.6窗口运算250

13.1.7模板运算251

13.1.8帧运算251

13.2图像代数运算251

13.2.1图像的加法运算252

13.2.2图像的减法运算253

13.2.3图像的乘法运算254

13.2.4图像的除法运算255

13.2.5图像的四则代数运算256

13.3图像几何运算258

13.3.1图像的插值258

13.3.2图像大小调整259

13.3.3图像旋转261

13.3.4图像剪裁262

13.4小结263

第14章 邻域和块处理264

14.1图像邻域264

14.1.1 Colfilt函数265

14.1.2 nlfilter函数268

14.2图像块操作269

14.2.1 blkproc函数269

14.2.2 bestblk函数271

14.2.3将图像块排列成向量271

14.3小结272

第15章 基于区域的处理273

15.1指定目标区域273

15.1.1多边形选择法273

15.1.2交互方式进行多边形区域选择274

15.1.3非交互方式进行多边形区域选择275

15.1.4灰度选择法275

15.1.5其他选择方法276

15.1.6多边形转换为掩膜277

15.2对区域进行滤波280

15.3填充区域281

15.4小结282

第16章 图像变换283

16.1图像变换概述283

16.2傅里叶变换284

16.2.1一维连续傅里叶变换284

16.2.2一维离散傅里叶变换284

16.2.3二维连续傅里叶变换285

16.2.4二维离散傅里叶变换285

16.2.5 MATLAB中的快速傅里叶变换函数287

16.3离散傅里叶变换的性质289

16.3.1可分离性289

16.3.2平移性290

16.3.3周期性及共轭对称性292

16.3.4旋转性质292

16.3.5线性性质292

16.3.6 F（0，0）与图像均值的关系293

16.3.7图像拉普拉斯算子处理后的傅里叶变换293

16.3.8卷积与相关定理293

16.4快速傅里叶变换的应用294

16.4.1滤波器频率相应294

16.4.2快速卷积294

16.4.3图像特征识别296

16.5离散余弦变换297

16.5.1连续实偶函数的傅里叶变换297

16.5.2离散余弦变换298

16.6 MATLAB中的离散余弦变换函数299

16.6.1离散二维余弦变换299

16.6.2二维离散余弦逆变换300

16.7离散余弦变换和图像压缩301

16.8 Radon变换303

16.8.1图像在指定方向上的radon变换304

16.8.2利用radon变换检测直线304

16.8.3 radon逆变换及应用305

16.9小结309

第17章 数学形态学310

17.1数学形态学基础310

17.1.1数学形态学的概念310

17.1.2数学形态学的应用311

17.1.3 MATLAB中的常用数学形态学函数312

17.1.4数学形态学的一般应用步骤312

17.2数学形态学基本运算314

17.2.1膨胀和腐蚀314

17.2.2数学形态学重建320

17.2.3距离变换321

17.2.4对象、区域和特征度量323

17.2.5查找表324

17.2.6基于数学形态学的数字识别例子325

17.2.7 MATLAB数学形态学函数在工作中的应用327

17.3小结327

第18章 图像增强328

18.1图像增强概述328

18.1.1空域变换增强328

18.1.2空域滤波增强329

18.1.3频域增强329

18.2点运算330

18.2.1灰度级修正330

18.2.2灰度变换331

18.2.3直方图修正332

18.3 MATLAB灰度变换333

18.3.1 imadjust函数333

18.3.2动态范围压缩336

18.4 MATLAB直方图修正336

18.4.1直方图均衡化337

18.4.2直方图匹配338

18.5平滑滤波器339

18.5.1掩模消噪法342

18.5.2邻域平均法343

18.5.3多图像平均法345

18.6中值滤波器346

18.7锐化滤波器348

18.7.1空域高通滤波349

18.7.2梯度图像输出方法350

18.8频域增强352

18.8.1布特沃斯低通滤波器实例352

18.8.2同态滤波354

18.9伪彩色处理356

18.9.1彩色图像的伪彩色处理357

18.9.2灰度分层法伪彩色处理358

18.9.3灰度变换法的彩色处理359

18.9.4频域伪彩色处理359

18.9.5多光谱图像的伪彩色处理——在遥感学中常用359

18.10小结360

第19章 图像复原361

19.1理解图像复原361

19.1.1图像模糊的起因361

19.1.2复原模型362

19.1.3 PSF的重要性362

19.2模糊与噪声363

19.3使用维纳滤波器进行图像复原365

19.4使用常规滤波器进行图像复原369

19.5使用Lucy-Richardson算法进行图像复原373

19.6使用盲解卷积算法进行图像复原379

19.7小结383

第3部分 图像处理实务385

第20章 小波变换在图像中的应用386

20.1小波分析基础386

20.2小波分析技术387

20.2.1连续小波变换387

20.2.2离散小波变换389

20.2.3小波重构391

20.3小波图像压缩392

20.4小波图像消噪395

20.4.1基本原理396

20.4.2小波消噪的例子396

20.5小波图像增强400

20.6小波图像融合401

20.7小结403

第21章 分形的MATLAB实现404

21.1 Koch分形曲线404

21.1.1分形原理404

21.1.2算法分析405

21.1.3 MATLAB程序实现405

21.2混沌和分形409

21.2.1一维迭代Logistic方程409

21.2.2 Logistic映射的MATLAB程序实现409

21.2.3 运用程序分析工具Profile410

21.2.4三维常微分Lorenz方程411

21.2.5在复平面上迭代得到Julia集与Mandlebrot集412

21.3迭代函数系统417

21.4分形编码基础418

21.5小结418

第22章 图像压缩技术419

22.1图像压缩基础419

22.1.1图像数据的冗余419

22.1.2图像压缩方法分类420

22.2图像的编码质量评价421

22.2.1客观评价准则421

22.2.2主观评价准则422

22.2.3压缩比422

22.3无损压缩技术423

22.3.1霍夫曼编码423

22.3.2行程长度编码424

22.3.3 算术编码426

22.4有损压缩技术427

22.4.1预测编码427

22.4.2变换编码428

22.5小波变换在图像压缩中的应用428

22.5.1多分辨率分析429

22.5.2图像的小波表示理论429

22.5.3小波变换编码的优越性431

22.5.4几个典型的小波图像编码器431

22.5.5小波变换编码的基本框架432

22.5.6小波基的选择433

22.5.7图像小波分析压缩程序436

22.6小结440

第23章 图像分割441

23.1图像分割基础441

23.1.1图像分割定义441

23.1.2边缘检测概述442

23.2边缘检测算子443

23.2.1罗伯特（Roberts）边缘算子443

23.2.2索贝尔（Sobel）边缘算子444

23.2.3 Prewitt边缘算子444

23.2.4拉普拉斯（Laplacian）边缘算子445

23.2.5坎尼（Canny）边缘算子445

23.2.6 MATLAB程序实现446

23.3直线提取449

23.3.1 Hough变换法449

23.3.2 MATLAB程序实现450

23.4阈值分割453

23.4.1人工选择法454

23.4.2自动阈值法454

23.4.3 MATLAB程序实现457

23.5分水岭算法459

23.6区域生长和分裂合并461

23.6.1区域生长法461

23.6.2区域分裂与合并462

23.6.3 MATLAB四叉树分解463

23.7其他分割方法465

23.7.1彩色图像分割465

23.7.2聚类算法466

23.7.3 MATLAB程序实现466

23.8小结469

第24章 图像表示与描述470

24.1形状匹配的基本概念470

24.2形状表示471

24.2.1链码471

24.2.2样条472

24.2.3多边形近似472

24.2.4标记图473

24.3骨架描述474

24.3.1骨架表示474

24.3.2骨架、细化和中轴475

24.3.3骨架算法475

24.3.4骨架的MATLAB程序实现475

24.4基于几何特征的形状描述子476

24.4.1分散度476

24.4.2欧拉数477

24.4.3凹凸性477

24.4.4复杂性478

24.4.5偏心度478

24.4.6二值图像的欧拉数的MATLAB程序实现478

24.5边界描述子479

24.6区域描述480

24.6.1不变矩481

24.6.2形态学描述481

24.6.3 MATLAB程序实现484

24.7纹理485

24.7.1直方图统计特征486

24.7.2灰度差分统计法487

24.7.3图像灰度梯度方向矩阵487

24.7.4自相关函数法488

24.7.5傅里叶特征489

24.7.6纹理的结构分析490

24.7.7小波分析490

24.8形状识别的示例491

24.9小结493

第25章 模式识别494

25.1模式识别494

25.1.1模式识别主要理论和方法495

25.1.2模式识别过程497

25.2统计模式识别497

25.2.1统计模式识别方法497

25.2.2特征分析499

25.2.3特征抽取501

25.2.4特征选择502

25.2.5 Bayes分类器503

25.3神经网络识别503

25.3.1神经元模型503

25.3.2网络结构504

25.3.3反向传播网络507

25.3.4图像识别的MATLAB程序实现509

25.4模糊识别512

25.4.1图像的模糊性512

25.4.2模糊子集的基本概念513

25.4.3基本术语与运算513

25.4.4模糊性的度量方法514

25.4.5模糊模式识别515

25.5小结516

第26章 MATLAB图像应用实例517

26.1图像应用领域517

26.2生物识别技术518

26.2.1指纹识别原理518

26.2.2面部识别原理519

26.2.3指纹识别的MATLAB程序实现520

26.3数字水印技术527

26.3.1数字水印应用领域527

26.3.2数字水印技术特点528

26.3.3数字图像水印算法529

26.3.4 MATLAB程序实现531

26.4遥感图像处理533

26.4.1多光谱图像的特征534

26.4.2 MATLAB程序实现535

26.5小结540

第4部分 GUI界面编程541

第27章 MATLAB程序设计542

27.1 MATLAB程序设计规范542

27.1.1命名规则542

27.1.2文件与程序结构545

27.1.3输入输出546

27.1.4基本语句546

27.1.5避免含糊代码548

27.1.6排版、注释和文档549

27.2 M文件551

27.2.1 M文件的形式551

27.2.2 M文件的基本组成部分552

27.2.3生成及保存M文件555

27.2.4生成P -Code文件555

27.3数据类型和全局变量555

27.3.1数据类型555

27.3.2全局变量560

27.4 MATLAB语句详解561

27.4.1条件控制语句561

27.4.2循环语句563

27.5程序流控制564

27.5.1 echo命令564

27.5.2 pause命令565

27.5.3 error函数566

27.5.4 warning函数567

27.5.5 dos函数568

27.6小结570

第28章 图形用户界面设计571

28.1图形对象句柄571

28.1.1 GUI对象层次结构572

28.1.2图形对象句柄572

28.2菜单577

28.2.1菜单的布置578

28.2.2 uimenu建立菜单578

28.2.3菜单属性579

28.3灵活使用控件582

28.4 GUIDE图形界面开发587

28.4.1概述587

28.4.2开始GUIDE使用587

28.5 GUIDE组件回调程序588

28.5.1按钮键588

28.5.2开关按钮589

28.5.3单选按钮590

28.5.4复选框591

28.5.5可编辑文本框591

28.5.6滑动条592

28.5.7列表框593

28.5.8弹出式菜单594

28.5.9面板595

28.5.10按钮群595

28.5.11轴596

28.5.12菜单选项598

28.6小结599

第29章 图像处理的界面编程实战600

29.1界面设计600

29.2 M文件生成602

29.3添加回调函数603

29.4添加菜单选项和回调函数604

29.5版权信息606

29.6其他功能选项添加607

29.6.1图像灰度转化607

29.6.2保存图像607

29.6.3图像傅里叶变换608

29.6.4二维图像的三维显示608

29.6.5图像融合609

29.7小结611