本书以MATLAB R2020a版本的功能叙述为主，由浅入深地全面讲解MATLAB软件在图像处理方面应用的知识，是一本不可多得的MATLAB图像处理的学习参考书。
本书涉及面广，涵盖一般用户需要使用的各种功能，并详细介绍MATLAB在图像处理方面的使用。本书共分为12章，主要包括图形绘制、图像处理基础、图像运算、图像变换、图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割、数学形态学的应用、MATLAB图像处理在实际中的应用等内容。本书强调了图像处理的理论和应用相结合的方法，并给出了大量数字图像处理技术的MATLAB实现程序。
本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，既适合作为理工科高等院校研究生、本科生的教学用书，也可作为从事图像处理工作的广大科研工程技术人员的参考用书。
面向新手，实例丰富，轻松掌握
实操为主，结合实践，提升技能
从零基础入手，
循序渐进地讲解MATLAB的各项功能
理论与实践并重，
讲解理论的同时辅以应用案例
图像是人类获取信息的重要来源，图像处理技术是利用计算机对图像进行变换、增强、复原、分割、压缩、分析等，是现代信息处理领域的研究热点。数字图像处理技术发展迅速，应用领域越来越广泛。
随着业界对图像处理和分析的要求不断提高，原有的图像软件由于成本、功能的限制已经不能完全满足专业人士的需要，MATLAB等专业软件的广泛应用为图像处理和分析技术的发展提供了强大的支持。
MATLAB是国际公认的优秀应用软件，是专业人士必备的图像处理软件之一。MATLAB具有编程简单、数据可视化功能强、可操作性强的特点，并且它的图像处理工具箱功能强大、专业函数丰富。
目前，MATLAB已广泛应用于信号处理、通信原理、自动控制等专业，并作为重要的基础课程实验平台。对于学生而言，最有效的学习途径就是结合某一专业课程的学习来掌握该软件的使用。本书将通过大量的算例全面、系统地介绍使用MATLAB进行图像处理的方法。
本书特点
* 以MATLAB软件为主线，先让读者对各项功能有一个大致了解，然后进一步详细地讲解MATLAB在图像处理方面的应用。
* 结合编者多年MATLAB使用经验与图像处理实践，详细地讲解MATLAB软件的使用方法与技巧，以便读者快速掌握书中所讲内容。
* 以掌握概念、强化应用为重点，不仅详尽地讲解基础知识，还提供了丰富的应用案例，读者可以边学边练，并将所学知识运用于工作之中。
本书内容
本书基于MATLAB R2020a版本讲解MATLAB在图像处理方面的基础知识和核心内容。全书共分为12章，具体安排如下：
第1章 初识MATLAB
第2章 基本运算及程序设计
第3章 图形绘制
第4章 图像处理基础
第5章 图像运算
第6章 图像变换
第7章 图像增强
第8章 图像压缩
第9章 图像复原
第10章 图像分割
第11章 数学形态学的应用
第12章 MATLAB图像处理应用
源代码下载
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读者服务
为了方便解决本书的疑难问题，读者在学习过程中遇到与本书有关的技术问题，可以发送邮件到邮箱book_hai@126.com，编者会尽快给予解答。读者也可以访问“算法仿真在线”公众号，在相关栏目下留言获取帮助。
本书主要由刘冰编著，张樱枝、张君慧等也参与了本书的编写工作。
MATLAB本身是一个浩瀚资源库与知识库，由于编者水平有限，书中疏漏在所难免，敬请广大读者批评指正，也欢迎广大同行共同交流、探讨。
编 者
2021年9月
计算机\程序设计
本书内容
本书基于MATLAB R2020a版本讲解MATLAB在图像处理方面的基础知识和核心内容。全书共分为12章，具体安排如下：
本书特点
以MATLAB软件为主线，先让读者对各项功能有一个大致了解，然后进一步详细地讲解MATLAB在图像处理方面的应用。
结合编者多年MATLAB使用经验与图像处理实践，详细地讲解MATLAB软件的使用方法与技巧，以便读者快速掌握书中所讲内容。
以掌握概念、强化应用为重点，不仅详尽地讲解基础知识，还提供了丰富的应用案例，读者可以边学边练，并将所学知识运用于工作之中。
本书读者对象
从事图像处理工作的技术人员
广大科研工作人员
大中专院校及相关培训机构的师生
MATLAB爱好者
前言
第1章 初识MATLAB 1
1.1 MATLAB简介 1
1.2 MATLAB R2020a的工作环境 3
1.2.1 MATLAB R2020a操作界面简介 3
1.2.2 命令行窗口 3
1.2.3 命令历史记录窗口 7
1.2.4 输入变量 8
1.2.5 当前文件夹窗口和路径管理 9
1.2.6 搜索路径 10
1.2.7 工作区窗口和数组编辑器 11
1.2.8 变量的编辑命令 13
1.2.9 存取数据文件 14
1.3 MATLAB R2020a的帮助系统 14
1.3.1 纯文本帮助 15
1.3.2 帮助导航 15
1.3.3 示例帮助 16
1.4 本章小结 17
第2章 基本运算及程序设计 18
2.1 矩阵的创建 18
2.1.1 直接输入法 18
2.1.2 利用M文件创建矩阵 19
2.1.3 利用其他文本编辑器创建矩阵 19
2.1.4 利用MATLAB内置函数创建矩阵 20
2.2 矩阵的拼接 21
2.2.1 基本拼接 22
2.2.2 拼接函数 22
2.3 矩阵的寻访 23
2.3.1 下标寻访 23
2.3.2 单元素寻访 24
2.3.3 多元素寻访 24
2.4 矩阵的运算 25
2.4.1 矩阵的加减法 25
2.4.2 矩阵的乘法 26
2.4.3 矩阵的除法 27
2.4.4 矩阵的乘方 28
2.4.5 矩阵的行列式 28
2.4.6 矩阵的秩 29
2.4.7 矩阵的逆 29
2.4.8 矩阵的迹 29
2.4.9 矩阵的范数及其计算函数 30
2.4.10 矩阵的特征值与特征向量 30
2.5 关系运算和逻辑运算 31
2.6 变量及表达式 33
2.6.1 数值的表示 33
2.6.2 变量的表示 34
2.7 符号运算 35
2.7.1 创建符号变量 35
2.7.2 数值矩阵转换为符号矩阵 36
2.7.3 符号替换 36
2.7.4 常用的符号运算 37
2.8 M文件与M函数 38
2.8.1 M文件 39
2.8.2 M函数 41
2.9 MATLAB程序设计 42
2.9.1 数据的输入与输出 43
2.9.2 顺序结构 43
2.9.3 判断语句 44
2.9.4 分支语句 45
2.9.5 循环语句 46
2.10 本章小结 47
第3章 图形绘制 48
3.1 二维绘图 48
3.2 MATLAB绘图参数 50
3.2.1 线型 50
3.2.2 线条宽度 50
3.2.3 颜色 51
3.2.4 标记类型 51
3.3 MATLAB图形标注与修饰函数 52
3.3.1 title函数 52
3.3.2 xlabel、ylabel函数 52
3.3.3 grid函数 53
3.3.4 legend函数 54
3.3.5 gtext函数 54
3.3.6 text函数 55
3.3.7 zoom函数 56
3.3.8 num2str、int2str函数 56
3.4 三维绘图 56
3.4.1 三维绘图的基本流程 56
3.4.2 三维折线及曲线的绘制 56
3.4.3 三维图形坐标标记的命令 57
3.4.4 三维网格曲面的绘制 58
3.4.5 三维阴影曲面的绘制 61
3.4.6 三维图形的修饰标注 64
3.4.7 特殊图形的绘制 67
3.5 本章小结 81
第4章 图像处理基础 82
4.1 MATLAB图像文件的格式 82
4.2 常用图像的类型 83
4.2.1 二值图像 83
4.2.2 索引图像 83
4.2.3 灰度图像 84
4.2.4 RGB图像 85
4.3 图像处理的基本函数 85
4.3.1 图像文件的查询 85
4.3.2 图像文件的读取 87
4.3.3 图像数据类型的转换 87
4.3.4 图像文件的显示 88
4.3.5 imshow函数 89
4.3.6 用于图像特殊显示的函数 90
4.3.7 图像文件的存储 94
4.4 图像类型的转换 95
4.4.1 dither函数 95
4.4.2 gray2ind函数 96
4.4.3 grayslice函数 96
4.4.4 im2bw函数 97
4.4.5 ind2gray函数 97
4.4.6 ind2rgb函数 98
4.4.7 mat2gray函数 98
4.4.8 rgb2gray函数 99
4.4.9 rgb2ind函数 100
4.5 MATLAB中的颜色模型 100
4.5.1 RGB模型 101
4.5.2 HSV模型 101
4.5.3 YCbCr模型 101
4.5.4 NTSC模型 101
4.5.5 HSI颜色空间 101
4.6 MATLAB颜色模型的转换 102
4.6.1 rgb2hsv函数 102
4.6.2 hsv2rgb函数 102
4.6.3 rgb2ntsc函数 103
4.6.4 ntsc2rgb函数 104
4.6.5 rgb2ycbcr函数 105
4.6.6 ycbcr2rgb函数 106
4.7 本章小结 107
第5章 图像运算 108
5.1 图像的点运算 108
5.1.1 线性点运算 108
5.1.2 非线性点运算 110
5.2 图像的代数运算 111
5.2.1 图像加法运算 112
5.2.2 图像减法运算 113
5.2.3 图像乘法运算 115
5.2.4 图像除法运算 116
5.2.5 线性组合运算 116
5.3 图像的逻辑运算 117
5.4 图像的几何运算 119
5.4.1 图像的插值 119
5.4.2 图像的平移 120
5.4.3 图像的缩放 121
5.4.4 图像的旋转 121
5.4.5 图像的镜像 123
5.4.6 图像的裁剪 124
5.5 仿射变换 126
5.5.1 平移变换 126
5.5.2 伸缩变换 127
5.5.3 扭曲变换 127
5.5.4 旋转变换 128
5.6 邻域与区域操作 130
5.6.1 滑动邻域操作 130
5.6.2 分离邻域操作 133
5.6.3 列处理操作 135
5.6.4 区域的选择 136
5.6.5 区域滤波 138
5.6.6 区域填充 139
5.7 本章小结 140
第6章 图像变换 141
6.1 傅里叶变换 141
6.1.1 傅里叶变换的物理意义 141
6.1.2 傅里叶变换在图像中的应用 142
6.1.3 连续傅里叶变换 143
6.1.4 快速傅里叶变换 144
6.1.5 傅里叶变换的性质 148
6.2 离散余弦变换 155
6.2.1 一维离散余弦变换 155
6.2.2 二维离散余弦变换 155
6.2.3 二维离散余弦函数 156
6.3 Radon变换 158
6.4 Fanbeam投影变换 162
6.5 离散沃尔什-哈达玛变换 163
6.6 小波变换 167
6.6.1 一维连续小波变换 167
6.6.2 高维连续小波变换 168
6.6.3 连续小波变换的性质 168
6.6.4 离散小波变换 169
6.7 本章小结 171
第7章 图像增强 172
7.1 灰度变换增强 172
7.1.1 图像直方图的含义 172
7.1.2 图像直方图的均衡化 173
7.1.3 灰度的调整 174
7.1.4 直方图规定化 181
7.2 空域滤波增强 183
7.2.1 按干扰源分类 183
7.2.2 按噪声与信号的关系分类 183
7.2.3 按概率密度函数分类 184
7.2.4 imnoise函数 184
7.2.5 平滑滤波器 186
7.2.6 中值滤波器 187
7.2.7 自适应滤波器 189
7.2.8 空域锐化滤波器 191
7.3 频域滤波增强 193
7.3.1 低通滤波器 193
7.3.2 高通滤波器 196
7.3.3 同态滤波器 200
7.4 彩色增强 203
7.4.1 真彩色增强 203
7.4.2 伪彩色增强 204
7.4.3 假彩色增强 207
7.5 小波变换在图像增强方面的应用 207
7.5.1 图像增强处理 207
7.5.2 图像钝化与锐化 208
7.5.3 小波图像去噪处理 210
7.6 本章小结 213
第8章 图像压缩 214
8.1 图像压缩概述 214
8.1.1 图像压缩的可能 215
8.1.2 图像信息量的度量 215
8.2 图像压缩编码评价标准 216
8.2.1 客观标准 216
8.2.2 主观标准 217
8.2.3 压缩率 217
8.2.4 冗余度 218
8.3 DCT编码 218
8.4 图像的有损编码和无损编码 221
8.4.1 无损编码 222
8.4.2 有损编码 222
8.4.3 无损编码和有损编码解析 222
8.5 JPEG标准 241
8.6 小波图像压缩编码 242
8.7 基于小波变换的图像水印技术 247
8.8 本章小结 249
第9章 图像复原 250
9.1 图像复原概述 250
9.1.1 图像退化模型 251
9.1.2 噪声的特征 253
9.1.3 图像质量的客观评价 254
9.2 估计退化函数 254
9.2.1 图像观测估计法 254
9.2.2 试验估计法 254
9.2.3 模型估计法 255
9.3 逆滤波复原 256
9.4 维纳滤波复原 258
9.5 约束的最小二乘滤波复原 261
9.6 Lucy-Richardson滤波复原 262
9.7 盲去卷积滤波复原 264
9.8 本章小结 266
第10章 图像分割 267
10.1 图像分割概述 267
10.2 边缘检测 269
10.2.1 边缘检测算法 270
10.2.2 梯度算子 270
10.2.3 Roberts算子 271
10.2.4 Sobel算子 272
10.2.5 Prewitt 算子 272
10.2.6 拉普拉斯算子 273
10.2.7 LOG算子 274
10.2.8 Canny算子 275
10.2.9 利用霍夫变换检测图像边缘的算法 278
10.3 阈值分割 280
10.3.1 直方图双峰法 281
10.3.2 最大类间方差法 282
10.3.3 迭代法 284
10.4 区域分割 286
10.4.1 区域生长法 287
10.4.2 区域分裂与合并 291
10.5 分水岭分割法 292
10.6 本章小结 296
第11章 数学形态学的应用 297
11.1 基本符号和定义 297
11.2 数学形态学的基本运算 299
11.2.1 结构元素 299
11.2.2 膨胀处理 302
11.2.3 腐蚀处理 305
11.2.4 膨胀和腐蚀的组合 306
11.2.5 击中或击不中处理 309
11.3 基于膨胀和腐蚀的数学形态学应用 311
11.3.1 骨架化 311
11.3.2 边界提取 313
11.3.3 图像区域填充 314
11.3.4 移除小对象 315
11.3.5 距离变换 316
11.4 基于膨胀和腐蚀的数学形态学重建 319
11.4.1 极大值和极小值 319
11.4.2 极值的抑制 321
11.4.3 极小值的突显 322
11.5 对象的特性度量 323
11.5.1 连通区域的标识 323
11.5.2 二值图像的对象选择 326
11.5.3 图像面积的计算 327
11.6 查表操作 327
11.6.1 查找表的创建 327
11.6.2 查找表的使用 328
11.7 本章小结 328
第12章 MATLAB图像处理应用 329
12.1 MATLAB图像处理在医学方面的应用 329
12.1.1 图像旋转 330
12.1.2 图像剪切 330
12.1.3 图像负片效果 331
12.1.4 灰度变换 332
12.1.5 直方图均衡化 332
12.1.6 锐化效果 333
12.1.7 边缘检测效果 334
12.2 MATLAB图像处理在识别与统计方面的应用 335
12.3 MATLAB图像处理在车牌识别系统中的应用 338
12.3.1 车牌识别系统的研究内容 338
12.3.2 车牌识别系统设计原理 339
12.3.3 图像读取及车牌区域提取 339
12.3.4 牌照区域的分割 345
12.3.5 车牌进一步处理 346
12.3.6 字符分割与归一化 347
12.3.7 字符的识别 350
12.3.8 程序源代码 351
12.4 本章小结 357
参考文献 358
