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  • ISBN:9787302615668
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:其他
  • 页数:440
  • 出版时间:2023-07-01
  • 条形码:9787302615668 ; 978-7-302-61566-8

本书特色

配套资源 1. 微课视频 提供讲解MATLAB基础应用的微课视频,帮助读者快速入门。 2. 程序代码 提供书中实例的程序代码,这些代码均已通过调试,帮助读者快速动手实践。 3. 课件素材 提供大部分章节的课件素材,便于普通高校教师作为授课的讲义素材。 4. 测试题库 提供MATLAB数学建模、科学计算方面的练习题库,便于读者巩固知识。 5. 算法代码 提供MATLAB算法的程序代码,帮助读者深入掌握MATLAB数学建模知识。 关注“人工智能科学与技术”微信公众号,获取相关配套资源(或到清华大学出版社网站本书页面获取下载链接)。

内容简介

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。**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。

目录

**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*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*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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作者简介

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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