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| 內容簡介： |
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《MATLAB数字图像处理简明教程》共分为9章：第1章和第2章分别介绍MATLAB用户界面以及MATLAB数字图像处理的基本操作；第3～9章依次从七个不同的角度（空间域图像增强、频率域图像增强、图像复原、彩色图像处理、图像压缩编码、形态学图像处理、图像分割）由浅入深地介绍数字图像处理的基本原理及相应的MATLAB操作。全书覆盖了数字图像处理相关课程的基本知识点，内容简明，代码翔实，操作性强。《MATLAB数字图像处理简明教程》是作者长期从事数字图像处理教学与研究工作的总结，可作为高等院校相关专业数字图像处理课程的教材或教学参考书，也可供从事数字图像处理和分析领域科研工作的专业技术人员参考，或作为相关知识爱好者的自学辅导材料。
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| 關於作者： |
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李爽，武汉大学，副教授，长期从事数字图像处理、遥感图像分析与解译、离散数学、线性代数相关的教学工作。研究方向为遥感数字图像预处理、分割、分类、图像质量评价。
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| 目錄：
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第1章MATLAB用户界面1
1.1命令窗口3
1.2当前路径窗口9
1.3历史窗口12
1.4工作空间窗口13
第2章MATLAB数字图像处理的基本操作15
2.1图像的读写17
2.1.1图像的读取17
2.1.2图像的显示19
2.1.3图像的存储25
2.1.4图像信息的查询25
2.2数据的类型和相互转换27
2.2.1数据的类型27
2.2.2数据类型之间的相互转换27
2.3图像的类型和相互转换28
2.3.1图像的类型28
2.3.2图像类型之间的相互转换28
2.4图像质量评价28
2.4.1图像质量的主观评价28
2.4.2图像质量的客观评价29
第3章空间域图像增强31
3.1灰度变换33
3.1.1线性灰度变换33
3.1.2非线性灰度变换37
3.2直方图处理39
3.2.1直方图的计算39
3.2.2直方图的均衡化40
3.2.3自适应直方图均衡化43
3.2.4直方图的规定化43
3.3空间邻域滤波46
3.3.1平滑滤波器48
3.3.2锐化滤波器51
第4章频率域图像增强53
4.1频率域变换方法55
4.1.1傅立叶变换55
4.1.2离散余弦变换57
4.1.3小波变换59
4.2频率域滤波方法61
4.2.1低通滤波器61
4.2.2高通滤波器67
4.2.3带阻滤波器72
4.2.4带通滤波器79
4.2.5同态滤波84
第5章图像复原87
5.1图像模糊模型89
5.1.1噪声模糊89
5.1.2运动模糊91
5.1.3大气湍流模糊91
5.2空间域图像复原模型92
5.2.1调和均值滤波器92
5.2.2反调和均值滤波器94
5.3频率域图像复原模型96
5.3.1逆滤波96
5.3.2维纳滤波97
5.3.3约束最小二乘方滤波99
5.3.4几何均值滤波102
第6章彩色图像处理105
6.1彩色空间模型107
6.1.1RGB空间107
6.1.2HSI空间108
6.2彩色图像处理112
6.2.1彩色空间图像平滑处理112
6.2.2彩色空间图像锐化处理114
第7章图像压缩编码117
7.1无损压缩编码119
7.1.1霍夫曼编码119
7.1.2算术编码120
7.1.3行程编码123
7.1.4比特平面编码124
7.2JPEG有损压缩编码127
7.3JPEG2000编码128
第8章形态学图像处理131
8.1基本形态学操作133
8.1.1腐蚀135
8.1.2膨胀136
8.1.3开操作137
8.1.4闭操作138
8.1.5击中与击不中变换138
8.2形态学操作的应用140
8.2.1边界提取140
8.2.2孔洞填充141
8.2.3连通分量的提取142
8.2.4细化143
8.2.5粗化145
8.2.6骨架146
8.2.7剪裁147
第9章图像分割149
9.1边缘检测方法151
9.2基于阈值的分割153
9.3基于区域的分割154
9.3.1区域生长分割算法154
9.3.2区域分裂-合并算法156
9.4基于特定理论的分割方法158
9.4.1K均值聚类分割158
9.4.2模糊C均值聚类分割159
9.4.3基于蚁群算法优化的模糊C均值算法160
参考文献176
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| 內容試閱：
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迄今为止，图像仍然是人们获取和交换信息的最主要渠道之一。在信息与计算机科学不断发展的推动下，数字图像处理技术得到了飞速发展。图像处理的应用领域已涉及人类生活和工作的方方面面，而数字图像处理这门课程则已经被列为各普通高等院校计算机、电信、电气、遥感、测绘、软件工程、环境工程、生物医学工程等专业的必修课程之一。数字图像处理Digital Image Processing作为一门实践性很强的学科，是指通过计算机对图像进行增强、复原、分割等处理的方法和技术，以改善图像的视觉效果或提取图像的特征，其实验教学对该课程的教学效果具有重要意义。而MATLAB是当前主流的数字图像处理软件之一，利用其图像处理工具箱，用户可以在命令窗口中直接调用函数，也可以利用已有函数编写更为复杂的图像处理功能。因此，武汉大学空间信息与数字技术系的几位同仁，参考国内外相关文献，结合自己近年的教学与科研工作经历，编写了《MATLAB数字图像处理简明教程》这本教材。全书主要涵盖以下内容：MATLAB的下载和用户界面的介绍；数字图像处理的基本操作，包括图像的读取、显示、存储、图像数据类型之间的转换和图像的质量评价；空间域图像增强，包括灰度变换、直方图处理和空间邻域滤波；频率域图像增强，包括频率域变换的方法如傅立叶变换、离散余弦变换和小波变换等和频率域滤波方法如低通滤波、高通滤波、带阻滤波、带通滤波和同态滤波等；图像复原，包括图像的模糊模型、空间域图像复原模型和频率域图像复原模型；彩色图像处理，包括RGB空间模型、HSI空间模型以及RGB和HSI空间模型之间的转换，彩色空间图像平滑和彩色空间图像锐化；图像压缩编码，介绍了几种经典的压缩算法如霍夫曼编码、算术编码、行程编码、比特平面编码、JPEG编码和JPEG2000编码；形态学图像处理，包括基本形态学操作如腐蚀、膨胀、开操作、闭操作、击中与击不中变换和形态学操作的应用如边界提取、孔洞填充、连通分量的提取、细化、粗化、骨架和剪裁；图像分割，包括边缘检测方法，基于阈值的分割，基于区域的分割，以及基于特定理论的分割方法。本书既可以作为数字图像处理实验课程的参考教材，也可以供从事相关专业技术工作的人员参考。全书内容由武汉大学李爽主编，武汉大学李杰审阅全书并提出了相当多有价值的意见和建议。另外，李浩、王栋、宋荣第、王安琪、邓憧憬、孙子钧、于珏、谢添等参加了部分文字的输入和程序调试工作。本书的编写和出版得到了国家自然科学基金编号：41701400的资助。在此，编者向资助的提供者表示诚挚的谢意。尽管我们为本书的编写付出了许多的努力与辛勤的劳动，但由于编者学识水平有限，书稿中难免存在疏漏或者不妥之处，敬请广大读者批评指正。编者2017年10月
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