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內容簡介

　　《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》全麵係統地介紹瞭數字圖像處理技術的理論與方法，內容涉及幾何變換、灰度變換、圖像增強、圖像分割、圖像去噪、小波變換、形態學處理、多尺度融閤、偏微分方程應用、正交變換與圖像壓縮、邊緣及輪廓檢測、圖像復原、圖像去霧、多尺度空間構建與特徵匹配等15大核心話題。工欲善其事，必先利其器。《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》所有算法均配有完整的MATLAB實現代碼，並以此為基礎詳細介紹瞭MATLAB中與圖像處理有關的近200個函數的使用方法，便於讀者學習與實踐。此外，《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》還提供瞭豐富的在綫支持資源，方便為讀者答疑解惑及提供輔助資料下載。

作者簡介

　　左飛，服務於中國規模最大的移動通信運營商，業餘時間他撰寫瞭多部計算機方麵的著作，並譯有《編碼》、《提高C++性能的編程技術》等經典名著。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 數字圖像處理概述
1.1.1 圖像與數字圖像
1.1.2 數字圖像處理研究的內容
1.1.3 數字圖像處理的應用
1.2 MATLAB概述
1.2.1 MATLAB的發展
1.2.2 MATLAB的特點
1.2.3 MATLAB的結構
1.3 在MATLAB中處理數字圖像
1.3.1 MATLAB中的圖像存儲
1.3.2 MATLAB中的圖像轉換
1.3.3 MATLAB中圖像的基本操作
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第2章 圖像的點運算
2.1 灰度直方圖
2.1.1 灰度直方圖簡介
2.1.2 基本原理
2.1.3 編碼實現
2.2 灰度綫性變換
2.2.1 基本原理
2.2.2 編碼實現
2.3 灰度非綫性變換
2.3.1 灰度對數變換
2.3.2 灰度冪次變換
2.3.3 灰度指數變換
2.4 灰度拉伸
2.4.1 基本原理
2.4.2 編碼實現
2.5 灰度均衡
2.5.1 基本原理
2.5.2 編碼實現
2.6 直方圖規定化
2.6.1 基本原理
2.6.2 編碼實現
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第3章 圖像的幾何變換
3.1 圖像幾何變換的基本理論
3.1.1 圖像幾何變換概述
3.1.2 圖像幾何變換的數學描述
3.2 圖像的平移變換
3.2.1 效果預覽
3.2.2 基本原理
3.2.3 編程實現
3.3 圖像的鏡像變換
3.3.1 效果預覽
3.3.2 基本原理
3.3.3 編程實現
3.4 圖像的轉置
3.4.1 效果預覽
3.4.2 基本原理
3.4.3 編程實現
3.5 圖像的縮放
3.5.1 效果預覽
3.5.2 基本原理
3.5.3 插值算法介紹
3.5.4 編程實現
3.6 圖像的鏇轉
3.6.1 效果預覽
3.6.2 基本原理
3.6.3 編程實現
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第4章 圖像的增強處理
4.1 捲積積分與鄰域處理
4.1.1 理解捲積積分的概念
4.1.2 捲積應用於圖像處理的原理
4.1.3 鄰域處理的基本概念
4.1.4 運用模闆實現鄰域處理
4.2 圖像的簡單平滑
4.2.1 圖像的簡單平滑原理
4.2.2 簡單平滑的編碼實現
4.3 圖像的高斯平滑
4.3.1 平滑綫性濾波器
4.3.2 高斯平滑的原理
4.3.3 高斯分布
4.3.4 高斯平滑的算法實現
4.4 圖像的中值濾波
4.4.1 統計排序濾波器
4.4.2 圖像中值濾波的原理
4.4.3 圖像中值濾波的算法實現
4.5 圖像的雙邊濾波
4.6 圖像的拉普拉斯銳化
4.6.1 圖像的銳化
4.6.2 拉普拉斯銳化的原理
4.6.3 拉普拉斯銳化的編碼實現
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第5章 圖像的形態學處理
5.1 數學形態學
5.2 一些必要的概念和符號約定
5.3 圖像的腐蝕
5.3.1 腐蝕原理
5.3.2 編程實現
5.4 圖像的膨脹
5.4.1 膨脹原理
5.4.2 編程實現
5.5 腐蝕和膨脹的性質及應用
5.5.1 腐蝕和膨脹的代數性質
5.5.2 腐蝕和膨脹的應用
5.6 開運算和閉運算
5.6.1 開運算
5.6.2 閉運算
5.6.3 編程實現
5.6.4 開運算和閉運算的代數性質
5.7 圖像形態學的其他運算
5.7.1 擊中/不擊中運算
5.7.2 細化處理
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第6章 邊緣檢測
6.1 基本概念及思想
6.1.1 邊緣檢測的基本概念
6.1.2 邊緣檢測的基本思想
6.2 基於梯度的常規方法
6.2.1 梯度算子及其離散化錶示
6.2.2 用梯度算子進行邊緣檢測
6.2.3 帶有方嚮信息的邊緣檢測
6.3 拉普拉斯算子
6.4 基於LoG和DoG的邊緣檢測
6.4.1 高斯拉普拉斯算子（LoG）
6.4.2 高斯差分算子（DoG）
6.5 Canny邊緣檢測算法
6.5.1 Canny準則
6.5.2 Canny算法與實現
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第7章 圖像分割
7.1 豪格變換
7.1.1 平麵坐標係的轉換
7.1.2 Hough變換的思想
7.1.3 直綫的Hough變換
7.1.4 圓的Hough變換
7.2 輪廓跟蹤
7.2.1 區域錶示方法
7.2.2 單區域跟蹤
7.2.3 多區域跟蹤
7.2.4 編碼實現
7.3 種子填充
7.3.1 算法介紹
7.3.2 編碼實現
7.4 區域分割
7.4.1 區域分裂與閤並
7.4.2 編程實現
7.5 水域分割
7.5.1 從必備的基本概念開始
7.5.2 分水嶺分割算法的原理
7.5.3 標記控製的分水嶺算法
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第8章 正交變換與圖像壓縮
8.1 傅裏葉變換
8.1.1 傅裏葉變換的數學基礎
8.1.2 傅裏葉變換與傅裏葉級數的關係
8.1.3 數字圖像的傅裏葉變換
8.1.4 快速傅裏葉變換的算法
8.1.5 編程實現圖像的快速傅裏葉變換
8.2 離散餘弦變換
8.2.1 基本概念及數學描述
8.2.2 離散餘弦變換的快速算法
8.2.3 離散餘弦變換的意義與應用
8.3 沃爾什-哈達瑪變換
8.3.1 沃爾什函數
8.3.2 離散沃爾什變換及其快速算法
8.3.3 沃爾什變換的應用
8.4 卡洛南-洛伊變換
8.4.1 一些必備的基礎概念
8.4.2 主成分變換的推導
8.4.3 編碼實現主成分變換
8.4.4 應用K-L變換實現圖像壓縮
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第9章 小波變換及其應用
9.1 子帶編碼
9.1.1 數字信號處理基礎
9.1.2 多抽樣率信號處理
9.1.3 圖像的子帶分解
9.2 哈爾函數與哈爾變換
9.2.1 哈爾函數的定義
9.2.2 哈爾函數的性質
9.2.3 酉矩陣與酉變換
9.2.4 二維離散綫性變換
9.2.5 哈爾基函數
9.2.6 哈爾變換
9.3 小波的數學基礎
9.3.1 小波的曆史
9.3.2 理解小波的概念
9.3.3 多分辨率分析
9.3.4 小波函數的構建
9.3.5 小波序列展開
9.3.6 離散小波變換
9.3.7 連續小波變換
9.3.8 小波的容許條件與基本特徵
9.4 快速小波變換
9.4.1 快速小波正變換
9.4.2 快速小波逆變換
9.4.3 圖像的小波變換
9.5 小波在圖像處理中的應用
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第10章 偏微分方程與圖像降噪
10.1 PM方程及其應用
10.1.1 一維熱傳導方程
10.1.2 各嚮異性擴散方程
10.1.3 PM擴散方程的實現
10.1.4 加性算子分裂
10.2 TV方法及其應用
10.2.1 泛函與變分法
10.2.2 全變分模型
10.2.3 TV算法的數值實現
10.2.4 基於TV的圖像降噪實例
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第11章 圖像復原
11.1 從圖像的退化到復原
11.1.1 圖像的退化模型
11.1.2 連續的退化模型
11.1.3 離散的退化模型
11.2 常規的圖像復原示例
11.2.1 循環矩陣的對角化
11.2.2 逆濾波的基本原理
11.2.3 維納濾波及其應用
11.2.4 露茜-理查德森算法
11.3 暗通道優先的圖像去霧算法
11.3.1 暗通道的概念與意義
11.3.2 暗通道去霧霾的原理
11.3.3 算法實現與應用
11.3.4 算法不足及改進方嚮
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第12章 圖像的特徵檢測
12.1 SIFT特徵檢測
12.1.1 尺度空間構造
12.1.2 空間極值檢測
12.1.3 方嚮賦值
12.1.4 特徵描述
12.1.5 算法實現
12.2 SURF特徵檢測
12.2.1 積分圖
12.2.2 DoH近似
12.2.3 尺度空間錶達
12.2.4 特徵描述
12.2.5 算法實現
12.3 KAZE特徵檢測
12.3.1 非綫性擴散濾波
12.3.2 尺度空間的構造
12.3.3 特徵檢測與描述
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附錄A 必不可少的數學基礎
附錄B 圖像編碼的理論基礎

前言/序言

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