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第1章 数字图像处理概述1

1.1 图像的含义1

1.2 图像的分类2

1.3 人类的视觉2

1.3.1 图像与视觉的关系3

1.3.2 光度学4

1.4 色度学简介4

1.4.1 彩色视觉5

1.4.2 三基色5

1.5 图像处理简介8

1.5.1 模拟图像处理9

1.5.2 图像数字化处理简介10

1.6 数字图像处理11

1.6.1 图像的采样原理11

1.6.2 采样图像的量化13

1.7 图像的噪声13

1.7.1 噪声的特征13

1.7.2 噪声的来源14

1.7.3 噪声的模型14

1.7.4 图像系统常见噪声14

1.8 计算机图像处理的应用15

1.8.1 生物医学中的应用15

1.8.2 遥感航天中的应用15

1.8.3 工业应用16

1.8.4 军事、公安领域中的应用16

1.8.5 其他应用17

第2章 Matlab软件包18

2.1 Matlab简介18

2.1.1 Matlab软件系统的构成18

2.1.2 Matlab各个版本的特点20

2.2 Matlab常用基本命令20

2.2.1 矩阵和矩阵操作20

2.2.2 文件输入输出存储24

2.2.3 基本编程30

2.2.4 图形操作（句柄图形）52

2.2.5 创建界面66

第3章 Matlab图像处理工具箱83

3.1 Matlab图像处理工具箱简介83

3.1.1 图像格式和类型简介83

3.1.2 Matlab中位映像图像的显示及相互转换93

3.1.3 Matlab中图像数据的导入导出114

3.2 图像的显示115

3.2.1 标准图像的显示115

3.2.2 特殊图像的显示118

3.3 图像的几何操作122

3.3.1 插补操作123

3.3.2 图像大小调整123

3.3.3 图像的旋转123

3.3.4 图像的剪切124

3.4 图像的块操作125

3.4.1 边沿操作126

3.4.2 显示块操作127

3.5 图像分析128

3.5.1 像素值及其统计129

3.5.2 图像分析133

3.5.3 图像调整134

第4章 线性滤波技术及其Matlab实现142

4.1 空间域数字图像线性滤波技术及其Matlab实现142

4.2 频域非递归滤波器设计及其Matlab实现152

4.2.1 二维非递归滤波器的一般概念152

4.2.2 频率变换法及其Matlab实现153

4.2.3 频率抽样法及其Matlab实现157

4.2.4 窗函数法及其Matlab实现161

第5章 中值滤波技术及其Matlab实现171

5.1 中值滤波技术171

5.1.1 一维中值滤波的概念171

5.1.2 二维中值滤波器173

5.2 改进型的中值滤波器176

5.2.1 极大/中值滤波器176

5.2.2 混合中值滤波器182

5.2.3 加权中值滤波器185

5.2.4 递归中值滤波器187

5.3 中值滤波的Matlab实现189

5.3.1 一维中值滤波的Matlab实现189

5.3.2 二维中值滤波的Matlab实现196

第6章 层叠滤波技术及其Matlab实现202

6.1 层叠滤波器的基本理论202

6.2 广义层叠滤波器207

6.3 层叠排序滤波器209

6.3.1 层叠中值滤波器210

6.3.2 层叠加权中值滤波器211

6.3.3 层叠秩排序滤波器213

6.4 层叠滤波技术的Matlab实现215

6.4.1 层叠中值滤波的Matlab实现215

6.4.2 层叠秩排序滤波的Matlab实现218

第7章 形态滤波技术及其Matlab实现225

7.1 形态滤波器的基本理论225

7.2 广义形态滤波器233

7.3 自适应加权组合广义形态滤波器238

7.4 二值图像操作240

7.4.1 二值图像概念240

7.4.2 二值图像的生成240

7.4.3 对象及边沿连接方式和对象标注241

7.4.4 二值图像的特性度量243

7.4.5 边界识别244

7.4.6 二值图像查找表操作245

7.5 Matlab中二值图像形态滤波246

7.6 灰度图像形态滤波操作的Matlab实现258

第8章 数字图像的变换域技术及其Matlab实现263

8.1 数字图像的二维傅立叶变换263

8.1.1 二维傅立叶变换的概念263

8.1.2 二维傅立叶变换的Matlab实现264

8.1.3 数字图像二维傅立叶变换的实际应用265

8.2 数字图像的离散余弦变换266

8.2.1 离散余弦变换的概念266

8.2.2 离散余弦变换的Matlab实现267

8.2.3 数字图像离散余弦变换的实际应用268

8.3 数字图像的小波变换269

8.3.1 小波变换的概念270

8.3.2 小波变换的Matlab实现272

8.3.3 数字图像小波变换的实际应用274

第9章 数字图像的压缩技术及其Matlab实现285

9.1 图像压缩技术概述285

9.1.1 图像压缩技术的概念286

9.1.2 图像压缩技术的标准287

9.2 图像压缩技术的分类289

9.2.1 图像的空间域编码290

9.2.2 图像的变换域编码291

9.2.3 图像编码的其他方法294

9.3 基于矢量量化技术的图像压缩技术294

9.3.1 矢量量化的数学概念294

9.3.2 矢量量化的过程及相关概念295

9.4 图像压缩技术的Matlab实现296

9.4.1 基于FFT变换的图像压缩技术的Matlab实现296

9.4.2 基于DCT变换的图像压缩技术的Matlab实现298

9.4.3 基于HT变换的图像压缩技术的Matlab实现301

9.4.4 基于小波变换的图像压缩技术的Matlab实现302

9.4.5 基于矢量量化技术的图像压缩技术的Matlab实现304

第10章 图像数据融合技术及其Matlab实现311

10.1 图像数据融合的概念311

10.2 图像数据融合的原理311

10.2.1 图像数据融合的预处理312

10.2.2 基于自组织神经网络的图像聚类分析313

10.2.3 图像的聚类分析结果的模糊化318

10.2.4 图像的融合318

10.3 图像数据融合的Matlab实现319

10.3.1 数字图像加噪的Matlab实现319

10.3.2 数字图像去噪的Matlab实现320

10.3.3 数字图像聚类分析的Matlab实现323

10.3.4 数字图像融合的Matlab实现326

参考文献329