新华正版 MATLAB R2016a数字图像处理算法分析与实现 杨文茵,徐丽新 9787302496236 清华大学出版社 2018-09-01
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作者:
杨文茵,徐丽新
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出版社:
清华大学出版社
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ISBN:
9787302496236
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出版时间:
2018-09
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装帧:
平装
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开本:
16开
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ISBN:
9787302496236
-
出版时间:
2018-09
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定价
￥89.00
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全新
上书时间2023-07-06
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商品描述：
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目录
章小波在图像处理中的综合应用
1.1小波在图像压缩中的应用
1.1.1图像压缩的原理
1.1.2图像压缩的MATLAB实现
1.2小波在图像增强中的应用
1.3小波在图像融合中的应用
1.3.1图像融合的原理
1.3.2图像融合的MATLAB实现
1.4小波包在图像边缘检测中的应用
第2章图像分割算法的MATLAB实现
2.1区域分割
2.1.1区域生长法
2.1.2分裂 合并法
2.2边缘分割
2.2.1梯度算子
2.2.2一阶微分算子
2.2.3二阶微分算子
2.3彩色空间分割
2.3.1基于像元的分割方法
2.3.2聚类算法
第3章JPEG压缩编码算法的MATLAB实现
3.1JPEG压缩算法的原理
3.2JPEG压缩编码算法的实现步骤
第4章频域滤波的MATLAB实现
4.1有限冲激响应滤波
4.2低通滤波
4.3高通滤波
4.4高斯带阻滤波
4.5同态滤波
第5章图像傅里叶变换的MATLAB实现
5.1傅里叶变换的物理意义
5.2傅里叶变换的定义
5.2.1一维连续傅里叶变换
5.2.2一维离散傅里叶变换
5.2.3二维连续傅里叶变换
5.2.4二维离散傅里叶变换
5.3二维离散傅里叶变换的性质
5.4傅里叶变换的实现
5.5傅里叶变换的应用
5.5.1在图像特征定义中的应用
5.5.2在滤波器中的应用
第6章数字图像的小波变换
6.1小波变换的定义
6.2小波变换的快速算法
6.3小波包变换
6.4小波变换的优点
6.5数字图像的小波变换工具箱
6.5.1waveletfamilies函数
6.5.2waveinfo函数
6.5.3wavefun函数
6.5.4wfilters函数
6.5.5wavefun2函数
6.5.6wmaxlev函数
第7章图像阈值分割的算法分析与实现
7.1灰度阈值分割
7.1.1灰度图像二值化
7.1.2灰度图像多区域阈值分割
7.2直方图阈值分割
7.2.1直方图阈值双峰法
7.2.2动态阈值法
7.3优选熵阈值分割
7.4分水岭法
第8章图像变换与邻域处理的MATALB实现
8.1图像裁剪
8.2图像错切变换
8.3图像镜像变换
8.4图像复合变换
8.5邻域处理
第9章图像复原方法的MATLAB实现
9.1最小约束二乘复原法
9.2Lucy Richardson复原法
9.3盲卷积复原法
9.4图像复原的其他相关函数
0章图像编码算法的MATLAB实现
10.1变换编码
10.2行程编程
10.2.1基本原理
10.2.2自身特点
10.2.3算法局限性
10.3预测编码
10.3.1DPCM编码
10.3.2最佳线性预测编码法
10.3.3增量调制编码
1章基于形态学的图像处理技术
11.1数学形态学的概述
11.2形态学的基本概念
11.3数学形态学的分类
11.3.1二值形态学
11.3.2灰度数学形态学
11.3.3模糊数学形态学
11.4形态学的基本运算
11.4.1边界像素
11.4.2结构元素
11.4.3膨胀和腐蚀
11.4.4开运算与闭运算
11.4.5形态学重构
2章遥感图像与医学图像分析方法
12.1在遥感图像处理中的应用
12.1.1概述
12.1.2遥感图像对直方图进行匹配处理
12.1.3对遥感图像进行增强处理
12.1.4对遥感图像进行融合处理
12.2在医学图像处理中的应用
12.2.1概述
12.2.2医学图像的灰度变换
12.2.3基于高频强调滤波和直方图均衡化的医学图像增强
3章图像锐化的算法分析与实现
13.1空域高通滤波
13.1.1梯度算子
13.1.2其他锐化算子
13.2频域高通滤波
13.3同态滤波器图像增强的方法
13.4图像锐化的MATLAB实现
13.4.1空间域图像的锐化
13.4.2频域图像的锐化
13.4.3同态滤波器的锐化
4章基于小波图像压缩技术的算法研究
14.1图像的小波分解算法
14.2小波变换系数分析
14.3实验结果与分析
5章数字图像的小波分解与重构
15.1二维小波变换分解函数
15.1.1dwt2函数
15.1.2wavedec2函数
15.2二维小波变换重构函数
15.2.1idwt2函数
15.2.2wavedec2函数
15.2.3wrcoef2函数
15.2.4upcoef2函数
15.2.5upwlev2函数
15.3提取二维小波变换系数的函数
15.3.1detcoef2函数
15.3.2appcoef2函数
6章图像统计特性与空间域滤波的MATLAB实现
16.1图像的统计特性
16.1.1图像的均值
16.1.2图像的标准差
16.1.3图像的相关系数
16.1.4图像的等高线
16.2空间域滤波
16.2.1图像中加入噪声
16.2.2中值滤波器
16.2.3自适应滤波器
16.2.4排序滤波
16.2.5锐化滤波
7章数字图像运算的算法分析与应用
17.1图像点运算
17.1.1线性点运算
17.1.2分段线性点运算
17.1.3非线性变换
17.2直方图修正
17.2.1直方图概述
17.2.2直方图均衡化
17.2.3直方图规定化
17.3图像的代数运算
17.3.1图像加法运算
17.3.2图像减法运算
17.3.3图像乘法运算
17.3.4图像除法运算
8章Fan Beam与Hough变换的MATLAB实现
18.1Fan Beam变换
18.2Hough变换的基本原理
18.3Hough变换的MATLAB实现
9章形态学算法分析的MATLAB实现
19.1形态学的应用
19.1.1形态学滤波
19.1.2骨架提取
19.1.3边界提取
19.1.4击中或击不中
19.1.5图像填充操作
19.1.6优选值和最小值
19.2距离变换
第20章小波变换图像测试分析
20.1概述
20.2实例说明
20.3输出结果与分析
20.4源程序
第21章图像类型转换的MATLAB实现
21.1图像类型的转换
21.2彩色模型的转换
21.3MATLAB中颜色模型转换
21.3.1RGB模型与HSV模型转换
21.3.2RGB模型与YCbCr模型转换
21.3.3RGB模型与NTSC模型转换
第22章图像几何运算的MATLAB实现
22.1齐次坐标
22.2灰度插值
22.3图像平移
22.4图像旋转
22.5图像的比例变换
第23章图像变换算法的MATLAB实现
23.1离散余弦变换
23.1.1一维离散余弦变换
23.1.2二维离散余弦变换
23.1.3快速离散余弦变换
23.1.4离散余弦变换的MATLAB实现
23.2离散哈达玛变换
23.3Radon变换
第24章图像增强算法分析的MATLAB实现
24.1线性滤波器增强
24.1.1卷积
24.1.2相关
24.2滤波的MATLAB实现
24.2.1数据类型
24.2.2相关和卷积
24.2.3边界填充选项
24.2.4多维滤波
24.3预定义滤波器
第25章数字图像复原的MATLAB实现
25.1图像复原概述
25.2图像的噪声
25.3图像复原的模型
25.3.1复原的模型
25.3.2无约束复原法
25.3.3有约束复原法
25.3.4复原法的评估
25.4MATLAB图像的复原方法
25.4.1逆滤波复原法
25.4.2维纳滤波复原法
第26章MATLAB可视化功能
26.1二维图形绘制
26.1.1基本二维绘图
26.1.2二维修饰处理
26.2二维特殊图形绘制
26.2.1条形图
26.2.2直方图
26.2.3面积图
26.2.4杆形图
26.2.5阶梯图
26.2.6扇形图
26.2.7罗盘图
26.2.8极坐标图
26.2.9羽毛图
26.2.10等高线
26.2.11向量场图
26.2.12带形图
第27章数字图像的编码方法与实现
27.1图像压缩编码基础
27.1.1图像压缩编码的必要性
27.1.2图像压缩编码的可能性
27.1.3图像压缩编码的性能指标
27.1.4保真度准则的评价
27.1.5压缩编码的分类
27.2熵编码
27.2.1赫夫曼编码
27.2.2香农编码
27.2.3算术编码
第28章图像标记及测量的算法分析与实现
28.1连通区域标记
28.2边界测定
28.3查表操作
28.4对象选择
28.5图像的面积
28.6图像的欧拉数
第29章基于小波图像去噪的MATLAB实现
29.1去噪原理
29.2MATLAB提供两种阈值函数
29.3去噪MATLAB函数实现
29.3.1wdencmp函数
29.3.2ddencmp函数
29.3.3wthcoef2函数
第30章图像配准及识别技术的分析与实现
30.1图像配准基础
30.2图像配准的MATLAB实现
30.3图像识别的基本原理
30.4图像识别的MATLAB实现
30.5数字图像在神经网络识别中的应用
第31章图像多尺度边缘检测的算法分析与实现
31.1多尺度边缘检测
31.2快速多尺度边缘检测算法
31.3实验结果与分析
第32章边界跟踪的算法分析与实现
32.1边界跟踪的方法
32.2霍夫变换
32.2.1利用直角坐标中的Hough变换检测直线
32.2.2利用极坐标的Hough变换检测直线
32.2.3利用Hough变换检测圆
32.2.4广义Hough变换
附录AMATLAB R2016a安装说明
参考文献
内容摘要
本书以MATLAB R2016a为平台进行编写，全面、系统地介绍了MATLAB在数字图像处理中的各种技术及应用。全书共32章，主要介绍了图像的运算、图像的变换、图像的增强、图像的复原、图像的分割、图像的编码、图像的形态学处理及图像的小波变换等内容。同时讲述如何利用MATLAB解决数字图像的相关问题，起到学以致用的效果。本书可作为数字图像处理领域广大科研人员、学者、工程设计人员的参考用书，也可供高等院校相关专业的教师、在读学生参考使用。
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