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| 內容簡介： |
本书以MATLAB R2020a为平台，面向初、中级读者，由浅入深地讲解MATLAB在图像处理中的应用知识。本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，是一本全面讲解MATLAB图像处理的参考书。
全书分为3部分，共14章。第一部分为MATLAB基础知识，涵盖MATLAB基本语法概念、程序设计方法、图形绘制技巧等内容；第二部分为基于MATLAB的常见图像处理技术，涵盖图像处理基础、颜色模型转换、图像的基本运算、图像变换、图像压缩与编码、图像增强、图像退化与复原等内容；第三部分为基于MATLAB的高级图像处理技术及应用，涵盖图像分割与区域处理、图像形态学处理、综合应用等内容。
本书适合作为高等院校理工科本科生、研究生教学用书，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。
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| 關於作者： |
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刘成龙 毕业于北京航空航天大学，获硕士学位。就职于中国科学院，从事图像处理、信号处理方面的研究与应用开发工作多年，精通MATLAB、Simulink等工程仿真软件。熟练掌握利用MATLAB解决信号处理、图像处理中的实际问题。通过长期的学习、工作与实践，对MATLAB及Simulink有着透彻的理解。
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| 目錄：
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第一部分MATLAB基础知识
第1章初识MATLAB3
1.1工作环境3
1.1.1操作界面简介3
1.1.2命令行窗口4
1.1.3命令历史记录窗口6
1.1.4当前文件夹窗口和路径管理7
1.1.5搜索路径8
1.1.6工作区窗口和数组编辑器10
1.1.7变量的编辑命令11
1.1.8存取数据文件12
1.2帮助系统12
1.2.1纯文本帮助12
1.2.2帮助导航13
1.2.3示例帮助13
1.3本章小结14
第2章MATLAB基础15
2.1基本概念15
2.1.1数据类型概述15
2.1.2整数类型16
2.1.3浮点数类型18
2.1.4常量与变量19
2.1.5标量、向量、矩阵与数组20
2.1.6字符型数据21
2.1.7运算符22
2.1.8复数24
2.1.9无穷量和非数值量.25
2.2向量.25
2.2.1向量的生成26
2.2.2向量的加减和数乘运算27
2.2.3向量的点积和叉积运算28
12MATLAB图像处理（第2版）
2.3数组30
2.3.1数组的创建和操作30
2.3.2数组的常见运算33
2.4矩阵37
2.4.1矩阵的生成37
2.4.2向量的生成40
2.4.3矩阵的加减运算41
2.4.4矩阵的乘法运算42
2.4.5矩阵的除法运算43
2.4.6矩阵的分解运算43
2.5字符串44
2.5.1字符串变量与一维字符数组44
2.5.2对字符串的多项操作45
2.5.3二维字符数组46
2.6符号48
2.6.1符号表达式的生成48
2.6.2符号矩阵48
2.6.3常用符号运算49
2.7关系运算和逻辑运算50
2.7.1关系运算50
2.7.2逻辑运算51
2.7.3常用函数53
2.8复数.54
2.8.1复数和复矩阵的生成55
2.8.2复数的运算56
2.9数据类型间的转换56
2.10本章小结58
第3章程序设计59
3.1MATLAB编程概述59
3.1.1编辑器窗口59
3.1.2编程原则61
3.2M文件和函数62
3.2.1M文件62
3.2.2匿名函数64
3.2.3主函数与子函数65
3.2.4重载函数66
3.2.5eval()和feval()函数66
3.2.6内联函数68
3.2.7向量化和预分配70
目录13
3.2.8函数参数传递71
3.3程序控制73
3.3.1分支控制语句73
3.3.2循环控制语句75
3.3.3其他控制语句77
3.4程序调试和优化81
3.4.1程序调试命令81
3.4.2常见错误类型82
3.4.3效率优化86
3.4.4内存优化86
3.5本章小结88
第4章图形绘制89
4.1数据图形绘制简介89
4.1.1离散数据可视化89
4.1.2连续函数可视化91
4.2二维绘图93
4.2.1二维图形绘制93
4.2.2二维图形的修饰94
4.2.3子图绘制法100
4.2.4二维绘图的经典应用103
4.3三维绘图107
4.3.1三维绘图函数107
4.3.2隐藏线的显示和关闭109
4.3.3三维绘图的实际应用110
4.4特殊图形绘制111
4.4.1绘制特殊二维图形111
4.4.2绘制特殊三维图形112
4.5本章小结115
第二部分基于MATLAB的常见图像处理技术
第5章图像处理基础119
5.1图像文件与色度系统119
5.1.1数字图像119
5.1.2图像文件格式120
5.1.3图像数据类型120
5.1.4图像文件类型121
5.1.5色度系统123
5.2图像处理的基本函数127
14MATLAB图像处理（第2版）
5.2.1图像文件的查询与读取127
5.2.2图像文件的存储与数据类型的转换129
5.2.3图像显示129
5.3图像数字化135
5.3.1图像的采样136
5.3.2图像的量化137
5.4图像类型的转换137
5.4.1图像抖动137
5.4.2转换为二值图像138
5.4.3转换为灰度图像139
5.4.4转换为索引图像140
5.4.5索引图像转换140
5.4.6真彩色图像转换142
5.5小结143
第6章颜色模型转换144
6.1常用颜色模型144
6.1.1RGB模型144
6.1.2CMY/CMYK模型144
6.1.3HSI/HSV模型145
6.1.4YIQ模型147
6.1.5YUV模型148
6.1.6YCbCr模型148
6.2颜色模型转换函数149
6.2.1RGB与HSV模型之间的转换149
6.2.2RGB与NTSC模型之间的转换150
6.2.3RGB与YCbCr模型之间的转换151
6.3小结152
第7章图像的基本运算153
7.1图像的点运算153
7.1.1点运算的种类153
7.1.2直方图与点运算156
7.1.3直方图均衡化157
7.1.4直方图规定化159
7.2图像的算术运算160
7.2.1图像的加法运算161
7.2.2图像的减法运算162
7.2.3图像的乘法运算164
7.2.4图像的除法运算164
7.2.5图像的求补运算165
目录15
7.2.6图像的线性拟合166
7.3图像的几何运算168
7.3.1齐次坐标变换168
7.3.2图像插值169
7.3.3旋转与平移变换171
7.3.4缩放与裁剪变换174
7.3.5镜像变换177
7.4图像的仿射变换179
7.4.1尺寸与伸缩变换180
7.4.2扭曲与旋转变换181
7.4.3imwarp()函数183
7.5图像的逻辑运算184
7.6小结185
第8章图像变换186
8.1傅里叶变换186
8.1.1连续傅里叶变换186
8.1.2离散傅里叶变换187
8.1.3快速傅里叶变换189
8.1.4傅里叶变换函数190
8.2傅里叶变换的性质193
8.2.1线性与周期性193
8.2.2比例性193
8.2.3平移性193
8.2.4可分离性195
8.2.5旋转不变性196
8.2.6平均值与卷积定理197
8.3离散余弦变换.197
8.3.1一维离散余弦变换197
8.3.2二维离散余弦变换198
8.3.3离散余弦变换函数199
8.4Radon变换201
8.5沃尔什-哈达玛变换210
8.6小波变换214
8.6.1连续小波变换214
8.6.2离散小波变换215
8.7小结218
第9章图像压缩与编码219
9.1图像压缩编码技术基础219
9.1.1图像压缩基本原理219
16MATLAB图像处理（第2版）
9.1.2无损编码与有损编码220
9.1.3信息量与信息熵220
9.2图像压缩编码评价标准221
9.2.1基于压缩编码参数的评价222
9.2.2基于保真度（逼真度）准则的评价223
9.3常用编码方法224
9.3.1哈夫曼编码225
9.3.2算术编码228
9.3.3香农编码232
9.3.4行程编码235
9.3.5预测编码237
9.3.6变换编码245
9.4小波图像压缩编码250
9.5图像压缩在数字水印方面的应用254
9.6小结258
第10章图像增强259
10.1灰度变换增强259
10.1.1线性与非线性变换259
10.1.2灰度变换函数261
10.1.3最大熵法进行图像增强263
10.2空域滤波增强268
10.2.1图像噪声268
10.2.2平滑滤波器270
10.2.3中值滤波器273
10.2.4自适应滤波器.274
10.2.5锐化滤波器276
10.3频域滤波增强281
10.3.1低通滤波器282
10.3.2高通滤波器287
10.3.3同态滤波器292
10.4彩色增强294
10.4.1真彩色增强294
10.4.2伪彩色增强295
10.4.3假彩色增强297
10.5小波变换在图像增强中的应用298
10.5.1小波图像去噪处理298
10.5.2图像钝化与锐化300
10.6小结303
目录17
第11章图像退化与复原304
11.1退化模型与估计函数304
11.1.1连续退化模型305
11.1.2离散退化模型306
11.1.3退化估计方法308
11.1.4图像退化函数309
11.2图像复原方法311
11.2.1逆滤波复原311
11.2.2维纳滤波复原312
11.2.3约束最小二乘滤波复原314
11.2.4Lucy-Richardson滤波复原315
11.2.5盲去卷积滤波复原317
11.3小结319
第三部分基于MATLAB的高级图像处理技术及应用
第12章图像分割与区域处理323
12.1图像分割概述323
12.2边缘检测324
12.2.1Roberts算子324
12.2.2Sobel算子324
12.2.3Prewitt算子325
12.2.4Laplacian-Gauss算子325
12.2.5Canny算子326
12.2.6边缘检测函数327
12.2.7小波在图像边缘检测中的应用330
12.3直线的提取与边界跟踪331
12.3.1Hough变换提取直线331
12.3.2边界跟踪334
12.4阈值分割336
12.4.1直方图阈值337
12.4.2自动阈值法338
12.4.3分水岭法340
12.4.4迭代法344
12.5区域生长与分裂合并.345
12.5.1区域生长346
12.5.2分裂合并347
12.6区域处理350
12.6.1滑动邻域操作.350
12.6.2分离邻域操作353
18MATLAB图像处理（第2版）
12.6.3区域的选择355
12.6.4区域滤波与填充355
12.7小结357
第13章图像形态学处理358
13.1数学形态学基本操作358
13.1.1结构元素358
13.1.2膨胀运算362
13.1.3腐蚀运算363
13.1.4膨胀腐蚀组合运算364
13.2基于形态学处理的其他操作367
13.2.1击中或击不中运算367
13.2.2骨架的提取368
13.2.3边界提取与距离变换370
13.2.4区域填充与小目标移除372
13.2.5极值操作375
13.2.6查找表与对象的特性度量.379
13.2.7光照不均匀处理385
13.2.8使用纹理滤波器处理图像387
13.3小结390
第14章综合应用391
14.1医学图像处理应用391
14.1.1医学图像负片效果391
14.1.2医学图像灰度变换392
14.1.3医学图像直方图均衡化394
14.1.4医学图像锐化395
14.1.5医学图像边缘检测396
14.2图像特征提取应用397
14.2.1确定圆形目标397
14.2.2测量图像的粒度399
14.2.3测量灰度图像的属性400
14.2.4测量图像的半径402
14.2.5测量图像的角度403
14.3人脸识别应用405
14.4图像配准406
14.5视频目标检验409
14.5.1利用图像分割检验目标409
14.5.2利用卡尔曼滤波定位目标411
14.6小结416
参考文献417
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| 內容試閱：
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MATLAB这个名字是由Matrix和Laboratory两词的前3个字母组合而成。20世纪70年代后期，时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授出于减轻学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用LINPACK和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口，此即利用FORTRAN语言编写的处于萌芽状态的MATLAB。
MATLAB以商业形式出现后的短短几年，以其良好的开放性和运行可靠性，淘汰了原控制领域中的众多封闭式软件包，使其改在MATLAB平台上重建。在国际上30多个数学类科技应用软件中，MATLAB在数值计算领域独占鳌头。
目前，MATLAB已成为图像处理、信号处理、通信原理、自动控制等专业的重要基础课程的首选实验平台。对于学生而言，最有效的学习途径是结合某一专业课程的学习，通过实践掌握该软件的使用与编程。MATLAB拥有专门的工具箱用于图像处理，提供一系列支持图像处理的函数，本书结合MATLAB在图像处理中的广泛应用展开讲解，帮助读者掌握利用MATLAB解决实际应用问题，以提高分析和解决问题的能力。
1．本书特点
（1）由浅入深，循序渐进。本书以初、中级读者为对象，以MATLAB软件为主线，先让读者了解其各项功能，然后进一步分别详细介绍MATLAB在图像处理方面的应用。
（2）步骤详尽、内容新颖。本书结合编者多年MATLAB使用经验与图像处理实际应用案例，详细讲解MATLAB软件的使用方法与技巧，使读者在阅读时能够快速掌握书中所讲内容。
（3）实例典型，轻松易学。学习实际工程应用案例的具体操作是掌握MATLAB最好的方式。本书通过综合应用案例，透彻、详尽地讲解了MATLAB在各方面的应用。
2．本书内容
本书基于MATLAB R2020a，详细讲解MATLAB图像处理的基础知识和核心内容。结合MATLAB软件应用技巧并根据图窗处理的特点，将全书分为3部分，共14章。
第一部分为MATLAB基础知识，主要介绍MATLAB的基础知识、矩阵运算、程序设计、图形绘制等内容。章节安排如下：
第1章 初识MATLAB 第2章 MATLAB基础
第3章 程序设计 第4章 图形绘制
第二部分为基于MATLAB的常见图像处理技术，详细讲解图像处理基础及各种运算方法、颜色模型转换、图像压缩与编码、图像增强、图像退化与复原等内容。章节安排如下：
第5章 图像处理基础 第6章 颜色模型转换
第7章 图像的基本运算 第8章 图像变换
第9章 图像压缩与编码 第10章 图像增强
第11章 图像退化与复原
第三部分为基于MATLAB的高级图像处理技术及应用，主要讲解图像的分割方法与区域处理手段、数学形态学的基本操作以及MATLAB在医学、特征提取、人脸识别、图像配准、视频目标检验等方面的应用。章节安排如下：
第12章 图像分割与区域处理 第13章 图像形态学处理
第14章 综合应用
3．读者对象
本书面向MATLAB初学者以及期望应用MATLAB提高图像处理能力的读者，包括：
图像处理从业人员 初学MATLAB图像处理的技术人员
高等院校的教师和在校生 相关培训机构的教师和学员
MATLAB爱好者 广大科研工作人员
4．读者服务
为了方便解决疑难问题，读者在学习过程中若遇到与本书有关的技术问题，可以访问“算法仿真”公众号，在相关栏目下留言获取帮助。公众号会不定期分享MATLAB各种应用知识，方便读者学习。
本书由刘成龙编著，虽然编者在编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，疏漏之处在所难免，希望读者和同仁能够及时指出，共同促进本书质量的提高。最后，再次希望本书能为读者的学习和工作提供帮助！
编者
2023年3月
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