●第1章 緒言1
本章概述1
1.1 背景1
1.2 什麼是數字圖像處理2
1.3 MATLAB和圖像處理工具箱基礎2
1.4 本書涵蓋的圖像處理範圍3
1.5 本書的網站4
1.6 符號4
1.7 基本原理4
1.7.1 MATLAB桌面5
1.7.2 使用MATLAB編輯器/調試器6
1.7.3 獲取幫助6
1.7.4 保存和檢索工作會話數據6
1.7.5 數字圖像表示7
1.7.6 圖像的輸入/輸出和顯示8
1.7.7 類和圖像類型9
1.7.8 M函數編程11
1.8 怎樣組織本書的參考文獻21
小結22
第2章 灰度變換與空間濾波23
本章概述23
2.1 背景23
2.2 灰度變換函數23
2.2.1 函數imadjust和stretchlim24
2.2.2 對數及對比度拉伸變換26
2.2.3 指定任意灰度變換27
2.2.4 用於灰度變換的一些實用M函數28
2.3 直方圖處理與函數繪圖32
2.3.1 生成並繪制圖像直方圖32
2.3.2 直方圖均衡36
2.3.3 直方圖匹配(規定化)38
2.3.4 函數adapthisteq42
2.4 空間濾波43
2.4.1 線性空間濾波43
2.4.2 非線性空間濾波48
2.5 圖像處理工具箱的標準空間濾波器50
2.5.1 線性空間濾波器50
2.5.2 非線性空間濾波器53
小結54
第3章 頻率域濾波55
本章概述55
3.1 二維離散傅裡葉變換55
3.2 在MATLAB中計算和觀察二維DFT58
3.3 頻率域濾波60
3.3.1 基礎60
3.3.2 DFT濾波的基本步驟64
3.3.3 用於頻率域濾波的M函數65
3.4 從空間濾波器獲得頻率域濾波器66
3.5 在頻率域中直接生成濾波器69
3.5.1 創建用於實現頻率域濾波器的網格數組69
3.5.2 低通(平滑)頻率域濾波器70
3.5.3 繪制線框圖和表面圖72
3.6 高通(銳化)頻率域濾波器75
3.6.1 一個用於高通濾波的函數75
3.6.2 高頻強調濾波77
小結78
第4章 圖像復原與重建79
本章概述79
4.1 圖像退化/復原處理的模型79
4.2 噪聲模型80
4.2.1 使用函數imnoise對圖像添加噪聲80
4.2.2 使用規定分布生成空間隨機噪聲81
4.2.3 周期噪聲86
4.2.4 估計噪聲參數89
4.3 僅有噪聲的復原――空間濾波92
4.3.1 空間噪聲濾波器93
4.3.2 自適應空間濾波器96
4.4 使用頻率域濾波降低周期噪聲97
4.5 退化函數建模97
4.6 直接逆濾波99
4.7 維納濾波100
4.8 由投影重建圖像102
4.8.1 背景102
4.8.2 平行射線束投影和雷登變換104
4.8.3 傅裡葉切片定理與濾波反投影105
4.8.4 濾波器實現107
4.8.5 使用扇形射線束濾波反投影的重建108
4.8.6 函數radon108
4.8.7 函數iradon110
4.8.8 處理扇形射線束數據113
小結118
第5章 彩色圖像處理119
本章概述119
5.1 MATLAB中彩色圖像的表示119
5.1.1 RGB圖像119
5.1.2 索引圖像121
5.1.3 處理RGB和索引圖像的函數123
5.2 彩色空間轉換125
5.2.1 NTSC彩色空間125
5.2.2 YCbCr彩色空間126
5.2.3 HSV彩色空間126
5.2.4 CMY和CMYK彩色空間127
5.2.5 HSI彩色空間128
5.2.6 與設備無關的彩色空間133
5.3 彩色圖像處理基礎139
5.4 彩色變換140
5.5 彩色圖像的空間濾波146
5.5.1 彩色圖像平滑146
5.5.2 彩色圖像銳化148
5.6 直接在RGB向量空間的處理149
5.6.1 使用梯度進行彩色邊緣檢測149
5.6.2 在RGB向量空間中進行圖像分割152
小結155
第6章 圖像壓縮156
本章概述156
6.1 背景156
6.2 編碼冗餘159
6.2.1 霍夫曼碼161
6.2.2 霍夫曼編碼165
6.2.3 霍夫曼解碼169
6.3 空間冗餘175
6.4 不相關信息179
6.5 JPEG壓縮181
6.5.1 JPEG181
6.5.2 JPEG 2000186
6.6 視頻壓縮192
6.6.1 MATLAB圖像序列和電影192
6.6.2 時間冗餘和運動補償195
小結201
第7章 圖像分割202
本章概述202
7.1 點、線和邊緣檢測202
7.1.1 點檢測203
7.1.2 線檢測204
7.1.3 使用函數edge檢測邊緣205
7.2 使用霍夫變換進行線檢測212
7.2.1 背景知識212
7.2.2 工具箱霍夫函數213
7.3 閾值處理216
7.3.1 基礎知識216
7.3.2 基本的全局閾值處理217
7.3.3 使用Otsu方法進行很好全局閾值處理219
7.3.4 使用圖像平滑改進全局閾值處理222
7.3.5 使用邊緣改進全局閾值處理223
7.3.6 基於局部統計的可變閾值處理226
7.3.7 使用移動平均的圖像閾值處理229
7.4 基於區域的分割231
7.4.1 基本表達式231
7.4.2 區域生長231
7.4.3 區域分離與聚合234
7.5 使用分水嶺變換的分割238
7.5.1 使用距離變換的分水嶺分割239
7.5.2 使用梯度的分水嶺分割240
7.5.3 標記符控制的分水嶺分割241
小結243
第8章 表示與描述244
本章概述244
8.1 背景244
8.1.1 提取區域及其邊界的函數245
8.1.2 本章中使用的其他MATLAB和工具箱函數248
8.1.3 一些基本的實用M函數249
8.2 表示250
8.2.1 鏈碼250
8.2.2 使用最小周長多邊形的多邊形近似252
8.2.3 標記258
8.2.4 邊界線段260
8.2.5 骨骼260
8.3 邊界描繪子262
8.3.1 一些簡單的描繪子262
8.3.2 形狀數262
8.3.3 傅裡葉描繪子263
8.3.4 統計矩266
8.3.5 拐角267
8.4 區域描繪子272
8.4.1 函數regionprops273
8.4.2 紋理274
8.4.3 不變矩282
8.5 使用主分量進行描述285
小結292
附錄A M函數彙總293
附錄B ICE和MATLAB圖形用戶界面309
附錄C 附加的自定義M函數328
參考文獻372
索引375

本書將圖像處理基礎理論論述與以MATLAB為主要工具的軟件實踐方法相對照，集成了岡薩雷斯和伍茲所著《數字圖像處理》一書中的重要內容和MathWorks公司的圖像處理工具箱，特色在於重點強調了怎樣通過開發新代碼來增強這些軟件工具的功能。全書在介紹MATLAB編程基礎知識後，講述了圖像處理的主要內容，具體包括灰度變換、線性和非線性空間濾波、頻率域濾波、圖像復原與重建、彩色圖像處理、圖像壓縮、圖像分割、區域和邊界表示與描述等。