數字圖像處理（lǐ）matlab版第三版

數字圖像處理第三版是一款最新的數字（zì）圖像基礎、色彩圖像處（chù）理等等原理的（de）概述（shù）和分析（xī），有需要的朋友趕緊來綠色（sè）資源網下載吧！

數字圖像處（chù）理matlab版介紹

《數字圖像處理(第三版)》的讀者對（duì）象（xiàng）主要是從（cóng）事信（xìn）號與信息（xī）處理（lǐ）、通信工程（chéng）、電子科學與（yǔ）技術、信息工程、自動化、計算機（jī）科學與技術、地球物理、生物工程、生（shēng）物醫學工程、物理、化學、醫學、遙感等領域的大學教師和科技工作者、研究（jiū）生（shēng）、大學本科（kē）高年級學生及工程技術人員。

數字圖（tú）像處理pdf版特色

該書是把圖像處（chù）理基礎理論論述與軟件實踐方法相結合的第一本書，它集成了岡薩（sà）雷斯（sī）和伍茲所著的《數字圖像處理》一書中的重要內容和MathWorks公司的圖像處理工具箱。本（běn）書（shū）的特（tè）色在於它重點（diǎn）強調了怎樣通過開發新（xīn）代碼來增強這些軟件工具。本（běn）書在介（jiè）紹MATLAB編程基礎知識之後，講述了圖像處（chù）理的主要內容，具體包括亮度變換、線性和非線（xiàn）性空間濾波、頻（pín）率域（yù）濾波、圖像（xiàng）複原（yuán）與配準、彩色圖像（xiàng）處理、小波、圖像數據壓縮、形態學圖像處理、圖像分割、區域（yù）和邊界表示與描述以及對象識別等。

岡薩雷斯數字圖像處理MATLAB版(中文版)目錄

第1章 緒言

前言（yán）

1.1 背景知識

1.2 什麽是數字圖像處理（lǐ）

1.3 MATLAB和圖像處理工具箱的背景知識

1.4 本書涵蓋的圖（tú）像處理範（fàn）圍

1.5 本書的（de）Web站（zhàn）點

1.6 MATLAB工作環境

1.6.1 MATLAB桌麵

1.6.2 使用MATLAB編輯器創（chuàng）建M文件

1.6.3 獲得幫助

1.6.4 保存和檢（jiǎn）索工作會話

1.7 參考文獻的組織方式

小（xiǎo）結

第2章 基本原理

前言

2.1 數字圖像的表示

2.1.1 坐標約定（dìng）

2.1.2 圖像的矩陣表示

2.2 讀取圖像

2.3 顯示圖像（xiàng）

2.4 保存圖像

2.5 數據類

2.6 圖像類（lèi）型

2.6.1 亮（liàng）度圖像

2.6.2 二值（zhí）圖像

2.6.3 術語注釋

2.7 數據類與圖像類型間的（de）轉換

2.7.1 數據類間的轉換

2.7.2 圖像類和（hé）類型（xíng）間的轉換

2.8 數組索引

2.8.1 向量索引

2.8.2 矩陣索引

2.8.3 選（xuǎn）擇數組的維數

2.9 一些重（chóng）要的標（biāo）準數組

2.10 M函數編程簡介

2.10.1 M文件（jiàn）

2.10.2 運算符

2.10.3 流控製

2.10.4 代碼優化

2.10.5 交互式I/O

2.10.6 單（dān）元數組與結構簡介

小結

第3章 亮度變換與空（kōng）間濾波

前言

3.1 背景知識

3.2 亮度變換函數

3.2.1 函數imadjust

3.2.2 對數（shù）和對（duì）比度拉伸變換

3.2.3 亮度變換的一些實用M函數（shù）

3.3 直（zhí）方圖（tú）處（chù）理與函數繪圖

3.3.1 生成並繪製圖像的直方圖

3.3.2 直方圖（tú）均衡化（huà）

3.3.3 直方圖（tú）匹配（規定化）

3.4 空間濾波

3.4.1 線性空間濾波

3.4.2 非線性空間濾波

3.5 圖像處理工具箱的標準空間濾波器

3.5.1 線性空間濾波器

3.5.2 非線性（xìng）空間濾波器

小結（jié）

第4章 頻域處理（lǐ）

前言（yán）

4.1 二維離散傅裏（lǐ）葉變換

4.2 在MATLAB中計算並可視化二維DFT

4.3 頻域濾（lǜ）波

4.3.1 基（jī）本概念（niàn）

4.3.2 DFT濾波的基本步驟

4.3.3 用於頻域濾波的（de）M函數

4.4 從空間濾波器獲（huò）得頻域濾波器

4.5 在（zài）頻域中直接生成濾（lǜ）波器

4.5.1 建（jiàn）立用於實現頻域濾波器的（de）網格數組

4.5.2 低通頻域濾波器

4.5.3 線框圖與表麵圖

4.6 銳化頻域濾波器

4.6.1 基本的高通濾（lǜ）波器

4.6.2 高頻強調濾波

小結

第5章 圖像複原

前言

5.1 圖像退化/複原處（chù）理的模型

5.2 噪聲模型

5.2.1 使用函（hán）數imnoise添加噪聲

5.2.2 使用（yòng）指定的分布產（chǎn）生空間隨機噪聲

5.2.3 周期噪聲

5.2.4 估計噪聲參數

5.3 僅（jǐn）有噪聲的複原：空間濾波

5.3.1 空間噪聲濾波器

5.3.2 自適應空間濾波器

5.4 通過頻域濾波來（lái）降低周期噪聲

5.5 退化（huà）函數（shù）建模

5.6 直接逆濾波

5.7 維納濾波

5.8 約束的最小二乘方（正則）濾波

5.9 使用（yòng）Lucy-Richardson算法的迭代非線性複原

5.10 盲去卷積

5.11 幾何變（biàn）換與圖像（xiàng）配準

5.11.1 空間幾何變換

5.11.2 對圖像應用空間變換

5.11.3 圖像配（pèi）準

小結

第6章 彩色圖像處理

前言

6.1 MATLAB中（zhōng）彩色圖像的表示方法

6.1.1 RGB圖像

6.1.2 索引（yǐn）圖像

6.1.3 用來處理RGB圖像和索引圖像的IPT函數

6.2 轉換至其他彩色空間

6.2.1 NTSC彩色空間

6.2.2 YCbCr彩色（sè）空（kōng）間

6.2.3 HSV彩色空間

6.2.4 CMY和CMYK彩色空間

6.2.5 HSI彩色空間（jiān）

6.3 彩色圖像處理基礎

6.4 彩色變換

6.5 彩色圖像的空間濾波

6.5.1 彩色圖像平滑（huá）

6.5.2 彩色圖像銳化

6.6 在RGB向量空間直接處（chù）理

6.6.1 使用梯度的彩色邊緣檢測

6.6.2 RGB向量空間中的圖像分割

小結

第7章 小（xiǎo）波

前言

7.1 背景知識

7.2 快速小波變換（huàn）

7.2.1 使（shǐ）用小波（bō）工具箱的（de）快速小波變換

7.2.2 不使用小波工具箱的快速小波變換

7.3 小波分解結構的運（yùn）算

7.3.1 不使用小波工具箱編（biān）輯小波分解係數

7.3.2 顯（xiǎn）示小（xiǎo）波分解係數

7.4 快速小波反（fǎn）變換

7.5 圖像處理中的（de）小波

小結

第8章 圖（tú）像壓縮（suō）

前言

8.1 背景知（zhī）識

8.2 編碼（mǎ）冗餘

8.2.1 霍夫曼碼

8.2.2 霍夫（fū）曼編碼

8.2.3 霍夫曼解碼

8.3 像素間的冗餘（yú）

8.4 心理視覺冗餘

8.5 JPEG壓縮

8.5.1 JPEG

8.5.2 JPEG 2000

小結

第9章 形態學圖像處理

前言

9.1 預備知識

9.1.1 集合論中的基本概念

9.1.2 二值圖像（xiàng）、集合和（hé）邏輯運算符

9.2 膨（péng）脹和腐蝕

9.2.1 膨脹

9.2.2 結構元素的分（fèn）解

9.2.3 函數strel

9.2.4 腐蝕

9.3 膨脹與腐蝕的組（zǔ）合

9.3.1 開運算（suàn）和閉運算

9.3.2 擊中或擊不中變換（huàn）

9.3.3 使用查（chá）找表

9.3.4 函（hán）數bwmorph

9.4 標注連接分量

9.5 形態（tài）學重構

9.5.1 由重構做開運（yùn）算

9.5.2 填充孔洞

9.5.3 清除邊界對象

9.6 灰度圖像形態學

9.6.1 膨脹和（hé）腐蝕

9.6.2 開運算和閉（bì）運算

9.6.3 重構

小結

第10章 圖（tú）像分割

前言

10.1 點（diǎn）、線和邊緣檢（jiǎn）測

10.1.1 點檢測

10.1.2 線檢測

10.1.3 使（shǐ）用edge函數的邊緣檢測

10.2 使用Hough變換的線檢測

10.2.1 使用（yòng）Hough變換做峰值檢測

10.2.2 使用Hough變換做線檢測和鏈接

10.3 閾（yù）值處理

10.3.1 全局閾值處理

10.3.2 局部閾值處理（lǐ）

10.4 基於區域的分割

10.4.1 基礎公式

10.4.2 區域（yù）生長

10.4.3 區域分離（lí）和（hé）合並

10.5 使用（yòng）分水嶺變換的分割

10.5.1 使用距（jù）離變換的分水（shuǐ）嶺分割

10.5.2 使用梯度的分水嶺分割

10.5.3 控製標記符的分水嶺分割

小結

第11章 表示與描（miáo）述（shù）

前言

11.1 背景知識

11.1.1 單元數組與結構

11.1.2 本章中使用的其他（tā）一些MATLAB和IPT 函數

11.1.3 一些基本的（de）M函數

11.2 表示

11.2.1 鏈碼

11.2.2 使用最小周長多邊形的多（duō）邊形近似

11.2.3 標（biāo）記

11.2.4 邊界（jiè）片斷

11.2.5 骨骼

11.3 邊界描繪子

11.3.1 一些簡單的描繪子

11.3.2 形狀數

11.3.3 傅裏葉描繪（huì）子（zǐ）

11.3.4 統計矩

11.4 區域描繪子

11.4.1 函數（shù）regionprops

11.4.2 紋（wén）理

11.4.3 不變（biàn）矩

11.5 主分量描述

小結

第12章 對象識別（bié）

前言

12.1 背景知識

12.2 在MATLAB中計算距離度量

12.3 基於（yú）決策理論方法的識（shí）別

12.3.1 形成模（mó）式向量

12.3.2 使用最小距離分（fèn）類器的模式匹配

12.3.3 相關匹（pǐ）配

12.3.4 最優統計分類器

12.3.5 自適（shì）應學習係統

12.4 結構識別

12.4.1 MATLAB中的串操作

12.4.2 串的匹配

小結

附錄A 函數匯總

附錄B ICE和MATLAB圖形用戶界麵

附錄（lù）C M函數

參（cān）考文獻（xiàn）

索引