第1章 揭开MATLAB R2015a面纱

1.1 MATLAB简介

1.1.1 MATLAB的发展史

1.1.2 MATLAB的主要特性

1.1.3 MATLAB的优点

1.1.4 MATLAB R2015a的新特性

1.2 MATLAB R2015a的安装与激活

1.3 MATLAB R2015a的工作环境

1.3.1 菜单／工具栏

1.3.2 命令行窗口

1.3.3 工作区

1.3.4 工作文件夹窗口

1.3.5 搜索路径

1.4 MATLAB R2015a的帮助系统

1.4.1 纯文本帮助

1.4.2 Demos帮助

1.4.3 帮助导航浏览器

1.5 MATLAB语言基础

1.5.1 常量、变量和运算符

1.5.2 矩阵与数组

1.5.3 元胞数组

1.5.4 结构数组

1.5.5 符号运算

1.6 MATLAB程序结构

1.6.1 循环结构

1.6.2 选择结构

第2章 数字图像的基础

2.1 数字图像处理的概述

2.1.1 什么是图像

2.1.2 图像的分类

2.1.3 数字图像的产生

2.1.4 数字图像的表示法

2.1.5 数字图像研究的内容

2.1.6 数字图像处理的方法

2.2 图像的表示法

2.3 图像的数据结构

2.3.1 矩阵

2.3.2 链码

2.3.3 拓扑结构

2.3.4 关系结构

2.4 图像的统计特征

2.4.1 图像的基本统计分析量

2.4.2 数字图像的直方图

2.4.3 多维图像的统计特性

2.5 图像类型的转换

2.6 彩色模型的转换

2.6.1 颜色模型

2.6.2 MATLAB中颜色模型转换

第3章 数字图像的运算

3.1 点运算

3.1.1 线性点运算

3.1.2 分段线性点运算

3.1.3 非线性变换

3.1.4 直方图修正

3.2 图像的代数运算

3.2.1 图像加法运算

3.2.2 图像减法运算

3.2.3 图像乘法运算

3.2.4 图像除法运算

3.3 图像的几何运算

3.3.1 齐次坐标

3.3.2 灰度插值

3.3.3 图像平移

3.3.4 图像旋转

3.3.5 图像比例缩放

3.3.6 图像的裁剪

3.3.7 图像错切变换

3.3.8 图像镜像变换

3.3.9 图像复合变换

3.4 邻域处理

3.4.1 滑动邻域处理

3.4.2 分离块操作

3.4.3 快速邻域操作

第4章 数字图像的变换

4.1 傅里叶变换

4.1.1 傅里叶变换的物理意义

4.1.2 傅里叶变换的定义

4.1.3 二维离散傅里叶变换的性质

4.1.4 傅里叶变换的实现

4.1.5 傅里叶变换的应用

4.2 离散余弦变换

4.3 离散哈达玛变换

4.4 Radon变换

4.4.1 Radon变换的定义

4.4.2 Radon变换检测直线

4.4.3 Radon反变换

4.5 Fan-Beam变换

4.5.1 Fan-Beam投影变换

4.5.2 Fan-Beam变换实现

4.6 Hough变换

4.6.1 Hough变换的基本原理

4.6.2 Hough变换的应用

第5章 数字图像的增强

5.1 图像增强技术概述

5.2 图像质量评价介绍

5.3 线性滤波器增强

5.3.1 卷积

5.3.2 相关

5.3.3 滤波的实现

5.3.4 预定义滤波器

5.4 图像的统计特性

5.4.1 图像均值

5.4.2 图像的标准差

5.4.3 图像的相关系数

5.4.4 图像的等高线

5.5 空间域滤波

5.5.1 图像加入噪声

5.5.2 中值滤波器

5.5.3 自适应滤波器

5.5.4 排序滤波

5.5.5 锐化滤波

5.6 频域滤波

5.6.1 有限冲激响应滤波

5.6.2 低通滤波

5.6.3 高通滤波

5.6.4 高斯带阻滤波

5.6.5 同态滤波

第6章 数字图像的复原

6.1 图像复原概述

6.2 图像的噪声

6.3 图像复原的模型

6.3.1 复原的模型

6.3.2 无约束复原法

6.3.3 有约束复原法

6.3.4 复原法的评估

6.4 MATLAB图像的复原方法

6.4.1 逆滤波复原法

6.4.2 维纳滤波复原法

6.4.3 最小约束二乘复原法

6.4.4 Lucy-Richardson复原法

6.4.5 盲卷积复原法

6.5 图像复原的其他相关函数

第7章 数字图像的分割

7.1 阈值分割

7.1.1 灰度阈值分割

7.1.2 直方图阈值分割

7.1.3 最大熵阈值分割

7.1.4 分水岭法

7.2 区域分割

7.2.1 区域生长法

7.2.2 分裂-合并法

7.3 边缘分割

7.3.1 梯度算子

7.3.2 一阶微分算子

7.3.3 二阶微分算子

7.4 彩色空间分割

第8章 数字图像的编码

8.1 图像压缩编码基础

8.1.1 图像压缩编码的必要性

8.1.2 图像压缩编码的可能性

8.1.3 图像压缩编码的性能指标

8.1.4 保真度准则的评价

8.1.5 压缩编码的分类

8.2 熵编码

8.2.1 哈夫曼编码

8.2.2 香农编码

8.2.3 算术编码

8.3 变换编码

8.4 行程编程

8.5 预测编码

8.5.1 DPCM编码

8.5.2 最佳线性预测编码法

8.5.3 增量调制编码

8.6 标准图像压缩编码JPEG

第9章 数字图像的形态学处理

9.1 数学形态学的概述

9.2 形态学的基本概念

9.3 数学形态学的分类

9.4 形态学的基本运算

9.4.1 边界像素

9.4.2 结构元素

9.4.3 膨胀与腐蚀

9.4.4 开运算与闭运算

9.4.5 形态学重构

9.5 形态学的应用

9.5.1 形态学滤波

9.5.2 骨架提取

9.5.3 边界提取

9.5.4 击中／击不中

9.5.5 图像填充操作

9.5.6 最大值最小值

9.6 距离变换

9.7 图像的标记与测量

9.7.1 连通区域标记

9.7.2 边界测定

9.7.3 查表操作

9.7.4 对象选择

9.7.5 图像的面积

9.7.6 图像的欧拉数

第10章 数字图像的小波变换

10.1 小波变换基础

10.1.1 小波变换的定义

10.1.2 小波变换的快速算法

10.1.3 小波包变换

10.1.4 小波变换的优点

10.2 数字图像的小波变换工具箱

10.3 二维小波函数

10.3.1 二维小波变换分解函数

10.3.2 二维小波的重构函数

10.3.3 提取系数

10.4 小波用于图像去噪处理

10.4.1 去噪原理

10.4.2 去噪实现

10.5 小波用于图像压缩

10.5.1 压缩原理

10.5.2 压缩实现

10.6 小波在图像增强中的应用

10.7 小波的图像融合

10.7.1 融合原理

10.7.2 融合实现

10.8 小波包的图像边缘检测

参考文献