MATLAB数字图像处理简明教程

《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。

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。

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

 

迄今为止，图像仍然是人们获取和交换信息的主要渠道之一。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