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| 編輯推薦： |
（1）知识全面：本书对图像处理的主要研究内容进行了全面的讲解，系统阐述了各种理论算法，并配以MATLAB程序及处理效果，便于读者更好地掌握MATLAB图像处理。
（2）结构合理：本书按照图像处理基础、图像分析、图像综合处理的结构，由浅入深、循序渐进地编排内容，便于读者学习和理解。
（3）注重实践：本书根据不同类型的算法，结合实际应用来设计实例，例如图像合成、保留色彩、背景虚化、限速标志检测、目标提取、图像配准、图像分割GUI设计等，强化读者对各种处理算法的理解。
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| 內容簡介： |
本书主要介绍了数字图像处理理论、算法及MATLAB实现。全书共13章，主要内容包括数字图像处理概述、MATLAB基础知识、MATLAB图像处理基础、图像基础性运算、图像正交变换、图像增强、图像复原、图像数学形态学处理、图像分割、图像描述与分析、图像压缩编码、图像匹配、MATLAB图像处理GUI设计，涉及MATLAB图像处理基础、图像基础处理算法及实现、图像分析及实现、图像综合处理及实现。
本书由浅入深，全面、系统地讲解了各种处理算法的原理及MATLAB实现，内容详实，有充足的编程实例，便于读者学习、实践和应用。
本书可以作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也适合作为相关专业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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蔡利梅，女，1977年2月生，博士，中国矿业大学信息与控制工程学院副教授，2002年7月参加工作，从事图像处理与模式识别的教学和研究工作。2014年在中国矿业大学出版社出版数字图像处理教材一部。从事相关科研工作获省部级以上科技奖励8项，其余科技奖项6项。获校级优秀教学成果一等奖一项，两次获校级毕业设计优秀指导教师，指导毕业设计（论文）曾获江苏省普通高等学校本专科优秀毕业设计（论文）二等奖。
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| 目錄：
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第一篇MATLAB数字图像处理基础篇
第1章数字图像处理概述
1.1图像与数字图像处理
1.1.1图像
1.1.2数字图像处理
1.2颜色
1.2.1颜色的表示
1.2.2颜色模型
1.3数字图像的生成与表示
1.3.1图像信号的数字化
1.3.2数字图像类型
1.3.3常用的坐标系
1.3.4常见的数字图像格式
1.4本章小结
第2章MATLAB基础知识
2.1MATLAB工作环境
2.1.1MATLAB窗口
2.1.2MATLAB参数设置
2.2MATLAB数据类型
2.2.1数值型数据
2.2.2逻辑型数据
2.2.3字符与字符串
2.2.4结构体
2.2.5元胞数组
2.2.6表
2.2.7函数句柄
2.3矩阵及其运算
2.3.1矩阵的创建
2.3.2常规运算
2.3.3矩阵运算相关函数
2.4MATLAB控制语句
2.4.1条件语句
2.4.2循环语句
2.4.3流程控制语句
2.5MATLAB图形可视化
2.5.1二维图形绘制
2.5.2三维图形绘制
2.6本章小结
第3章MATLAB图像处理基础
3.1图像文件的读取与显示
3.1.1图像文件信息读取
3.1.2图像文件数据读取
3.1.3图像的显示
3.1.4像素信息的获取与显示
3.1.5局部区域的获取与显示
3.1.6图像数据类型及转换
3.1.7图像文件的保存
3.2图像类型的转换
3.2.1彩色图像转换为灰度图像
3.2.2多值图像转换为二值图像
3.2.3灰度图像转换为彩色图像
3.2.4索引图像的转换
3.3色彩空间转换
3.3.1RGB空间和HSV空间的转换
3.3.2RGB空间和YCbCr空间的转换
3.3.3RGB空间和YIQ空间的转换
3.3.4RGB空间和LAB空间的转换
3.4视频文件的读写
3.4.1视频文件信息读取
3.4.2视频文件数据读取
3.4.3视频的播放
3.4.4视频文件的保存
3.5实例
3.6本章小结
第二篇MATLAB图像基础处理篇
第4章图像基础性运算
4.1图像几何变换
4.1.1图像几何变换原理
4.1.2图像平移
4.1.3图像镜像
4.1.4图像旋转
4.1.5图像缩放
4.1.6图像错切
4.1.7图像转置
4.2图像代数运算
4.2.1加法运算
4.2.2减法运算
4.2.3乘法运算
4.2.4除法运算
4.2.5逻辑运算
4.3邻域及模板运算
4.3.1邻点及邻域
4.3.2邻接与连通
4.3.3邻域处理与模板运算
4.4实例
4.5本章小结
第5章图像正交变换
5.1离散傅里叶变换
5.1.1离散傅里叶变换的定义
5.1.2离散傅里叶变换的实现
5.1.3离散傅里叶变换的性质
5.1.4离散傅里叶变换在图像处理中的应用
5.2离散余弦变换
5.2.1离散余弦变换的定义
5.2.2离散余弦变换的实现
5.2.3离散余弦变换在图像处理中的应用
5.3KL变换
5.3.1KL变换原理
5.3.2图像的KL变换及其实现
5.3.3KL变换在图像处理中的应用
5.4Radon变换
5.4.1Radon变换的原理
5.4.2Radon变换的实现
5.4.3Radon变换的应用
5.5小波变换
5.5.1小波
5.5.2一维小波变换
5.5.3二维小波变换
5.5.4小波变换在图像处理中的应用
5.6本章小结
第6章图像增强
6.1灰度级变换
6.1.1线性灰度级变换
6.1.2非线性灰度级变换
6.1.3基于直方图的灰度级变换
6.2空域滤波
6.2.1噪声与平滑滤波
6.2.2边缘与锐化滤波
6.3频域滤波
6.3.1低通滤波
6.3.2高通滤波
6.3.3基于小波变换的图像增强
6.4基于照度反射模型的图像增强
6.4.1同态滤波
6.4.2基于Retinex理论的图像增强
6.5实例
6.6本章小结
第7章图像复原
7.1图像退化与复原
7.2图像退化函数的估计
7.2.1运动模糊退化函数估计
7.2.2其他退化函数模型
7.3图像复原的代数方法
7.3.1无约束最小二乘方复原
7.3.2约束复原
7.4典型图像复原方法及其实现
7.4.1逆滤波复原
7.4.2维纳滤波复原
7.4.3等功率谱滤波
7.4.4几何均值滤波
7.4.5约束最小二乘方滤波
7.4.6RichardsonLucy算法
7.5盲去卷积复原
7.6几何失真校正
7.7本章小结
第8章图像数学形态学处理
8.1数学形态学的基本概念
8.2二值图像数学形态学处理
8.2.1基本形态变换
8.2.2复合形态变换
8.2.3图像的平滑处理
8.2.4图像的边缘提取
8.2.5区域填充
8.2.6击中击不中变换
8.2.7细化
8.3灰度图像数学形态学处理
8.3.1膨胀运算和腐蚀运算
8.3.2开运算和闭运算
8.3.3形态学梯度
8.3.4Tophat和Bottomhat变换
8.4实例
8.5本章小结
第三篇MATLAB图像分析篇
第9章图像分割
9.1阈值分割
9.1.1基于灰度直方图的阈值选择
9.1.2基于模式分类思路的阈值选择
9.1.3其他阈值分割方法
9.2边界分割
9.2.1霍夫变换
9.2.2边界跟踪
9.3区域分割
9.3.1区域生长
9.3.2区域合并
9.3.3区域分裂
9.3.4区域分裂合并
9.4基于聚类的图像分割
9.5分水岭分割
9.6实例
9.7本章小结
第10章图像描述与分析
10.1几何描述
10.1.1常用几何特征
10.1.2几何特征计算
10.2形状描述
10.2.1矩形度
10.2.2圆形度
10.2.3中轴变换
10.3边界描述
10.3.1边界链码
10.3.2傅里叶描绘子
10.3.3边界片段
10.4矩描述
10.4.1矩
10.4.2与矩相关的特征
10.5纹理描述
10.5.1灰度共生矩阵法
10.5.2灰度差分统计法
10.5.3行程长度统计法
10.5.4LBP特征
10.6其他描述
10.6.1梯度方向直方图
10.6.2Haarlike特征
10.7本章小结
第四篇MATLAB图像综合处理篇
第11章图像压缩编码
11.1图像编码的基本理论
11.1.1图像压缩的可能性
11.1.2图像编码方法的分类
11.1.3图像编码压缩术语简介
11.2无损压缩编码
11.2.1Huffman编码
11.2.2算术编码
11.2.3行程长度编码
11.2.4LZW编码
11.3预测编码
11.4变换编码
11.5JPEG标准
11.6本章小结
第12章图像匹配
12.1基于灰度的图像匹配
12.1.1相似性度量
12.1.2图像配准
12.2角点检测
12.2.1Moravec角点检测
12.2.2Harris角点检测
12.2.3最小特征值角点检测
12.2.4SUSAN角点检测
12.2.5FAST角点检测
12.3特征描述
12.3.1SIFT描述子
12.3.2SURF描述子
12.3.3BRISK描述子
12.3.4FREAK描述子
12.3.5MSER描述子
12.3.6特征描述子提取的实现
12.4特征匹配
12.5实例
12.6本章小结
第13章MATLAB图像处理GUI设计
13.1认识GUI
13.1.1设计环境
13.1.2控件
13.1.3菜单
13.1.4对话框
13.2GUI界面设计
13.2.1背景设计
13.2.2菜单设计
13.2.3显示区设计
13.2.4自定义分割区设计
13.3菜单函数设计
13.3.1文件菜单函数设计
13.3.2图像分割菜单函数设计
13.3.3自定义分割菜单函数设计
13.3.4退出菜单函数设计
13.4自定义分割设计
13.4.1流程初始化
13.4.2流程设计与实现
13.5本章小结
参考文献
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| 內容試閱：
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数字图像处理（Digital Image Processing）是利用计算机对图像进行变换、增强、复原、分割、压缩、分析、理解
等处理的理论、方法和技术，是现代信息处理的研究热点。数字图像处理技术发展迅速，应用领域越来越广，对国民经济、社会生活和科学技术等方面产生巨大的影响。
数字图像处理技术的学习和应用离不开计算机仿真和实验。MATLAB基于矩阵计算，适合作为二维矩阵的数字图像处理，其认可当今常用的多种图像文件格式，提供图像处理工具箱，实现了图像变换、增强、分析、复原、形态学等方面的处理运算，是一款优秀的仿真软件。本书在介绍数字图像处理的相关概念及MATLAB软件的基础上，对数字图像基础处理、图像分析及综合处理算法的原理，以及MATLAB实现进行了详细的讲解。
全书共分为如下四篇。
第一篇，MATLAB数字图像处理基础。介绍了数字图像处理的相关概念、颜色、数字图像的生成表示等概述性内容； 工作环境、数据类型、矩阵、控制语句、图形可视化等MATLAB基础知识； 图像文件的读写与显示、图像类型转换、色彩空间转换、视频文件的读写等MATLAB图像处理基础。
第二篇，MATLAB图像基础处理。介绍了几何变换、代数运算、模板运算等图像基础性运算； DFT、DCT、KL变换、Radon变换和DWT等图像正交变换； 灰度级变换、空域滤波、频域滤波等图像增强技术； 图像退化函数的估计、图像复原方法； 数学形态学基本概念、二值、灰度图像的形态学处理等算法。详细介绍了各种算法的MATLAB实现。
第三篇，MATLAB图像分析。介绍了基于阈值、边界、区域、聚类、分水岭等的图像分割算法； 几何描述、形状描述、边界描述、矩描述、纹理描述方法及相关描绘子。详细介绍了各种算法的MATLAB实现。
第四篇，MATLAB图像综合处理。介绍了图像编码的基本理论、无损编码、预测编码、变换编码、JPEG标准等图像压缩编码方法及MATLAB实现； 基于灰度的图像匹配、多种角点检测算子、特征描述算子、特征匹配及MATLAB实现； GUI设计基础及图像分割GUI设计。
本书内容由浅入深、循序渐进，通过充足的例程，便于读者理解算法及掌握MATLAB图像处理的方法。
由于编者水平所限，书中不足之处敬请读者不吝指正。
编者2020年8月
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