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内容大纲
本书主要介绍数字图像处理的基本内容及相应的MATLAB程序实现。主要内容包括图像的基本操作、图像的基本运算、图像变换、图像的形态学操作、图像增强、图像去噪、图像分割等。在内容组织上注重理论与实践的相辅相成，一方面通过对理论内容进行简明扼要的介绍，使读者能够顺利进入实践环节；另一方面通过实践操作使读者进一步理解并掌握相关内容的理论本质。
为满足不同读者的学习需求和开发习惯，本书采用双语言实现方案。主体内容以MATLAB编程实现，附录提供Python环境配置指南，并在配套电子资源中同步提供本书示例程序的双版本代码（MATLAB+Python）。
本书可供高等学校数字图像处理及相关课程的专科生、本科生和研究生作为教材使用，也可作为相关科研人员、工程技术人员的参考读物。 -
作者介绍
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目录
第1章 绪论
1.1 基本概念
1.2 MATLAB基础
1.2.1 MATLAB工具箱安装
1.2.2 几个常用的MATLAB命令
1.2.3 MATLAB的内联函数与匿名函数
1.2.4 MATLAB GPU编程基础
1.3 本书内容
本章实验
实验一 MATLAB工具箱安装
实验二 MATLAB基本操作
实验三 经典图像数据集
第2章 图像的基本操作
2.1 数字图像的离散化表示
2.1.1 灰度图像
2.1.2 彩色图像
2.2 数字图像的读、写和显示
2.2.1 图像的读取
2.2.2 图像的显示
2.2.3 图像的保存
2.3 邻域操作与块操作
2.3.1 图像的邻域操作
2.3.2 图像的块操作
本章实验
实验一 灰度图像的基本操作
实验二 彩色图像的基本操作
实验三 图像的邻域操作
实验四 索引图像格式转换
第3章 图像的基本运算
3.1 代数运算
3.1.1 图像的叠加函数
3.1.2 绝对值差函数
3.1.3 图像的减法运算
3.1.4 图像的乘法运算
3.1.5 图像的除法运算
3.1.6 图像的线性组合
3.1.7 图像的求补运算
3.2 几何变换
3.2.1 改变图像大小
3.2.2 图像的剪切
3.2.3 图像的旋转
3.2.4 图像的几何形变
本章实验
实验一 图像亮度的自适应调整
实验二 使用基本运算添加图像水印
实验三 仿射变换的MATLAB实现
实验四 图像的光照不均匀校正
第4章 图像的频域操作
4.1 傅里叶变换
4.1.1 连续傅里叶变换
4.1.2 离散傅里叶变换
4.1.3 离散傅里叶变换的实现
4.1.4 快速卷积的离散傅里叶变换实现
4.2 离散余弦变换
4.2.1 离散余弦变换定义
4.2.2 离散余弦变换的实现
4.3 小波变换
4.3.1 小波变换的定义
4.3.2 离散小波变换的实现
4.4 Hough变换与Radon变换
4.4.1 Hough变换
4.4.2 Radon变换及实现
本章实验
实验一 利用傅里叶变换进行文本定位
实验二 离散余弦变换练习
实验三 小波变换练习
实验四 Radon变换练习
实验五 感兴趣区域图像压缩
第5章 形态学图像处理
5.1 数学形态学的集合论基础
5.2 二值形态学
5.3 灰度形态学
5.4 形态学操作的MATLAB实现
本章实验
实验一 利用imerode函数和imdilate函数实现图像的开、闭操作
实验二 图像光照不均匀校正的形态学实现
第6章 图像的空域增强
6.1 基本知识
6.2 灰度变换
6.3 直方图处理
6.3.1 直方图
6.3.2 直方图均衡化
6.4 空域滤波
6.4.1 平滑滤波
6.4.2 锐化滤波
本章实验
实验一 直方图均衡化编程实现
实验二 灰度变换与直方图均衡化比较
实验三 图像空域滤波的块操作实现
实验四 基于人眼视觉系统的灰度变换
第7章 图像的频域增强
7.1 低通滤波
7.1.1 傅里叶变换低通滤波
7.1.2 小波变换低通滤波
7.2 高通滤波
本章实验
实验一 巴特沃思滤波器的快速算法实现
实验二 频域滤波器的图像滤波
实验三 基于DCT变换的图像低通滤波
第8章 图像去噪
8.1 噪声模型及实现
8.1.1 两类常见的噪声模型
8.1.2 噪声添加的实现
8.2 噪声滤除及效果评价
8.3 细节保持滤波器
8.3.1 灰度最小方差滤波器
8.3.2 k近邻平滑滤波器
8.3.3 自适应中值滤波器
8.3.4 双边滤波器
8.3.5 非局部均值滤波器
本章实验
实验一 不同滤波器的滤波性能比较
实验二 细节保持滤波器的实现
实验三 NLM滤波器实现
第9章 图像分割
9.1 点检测与线检测
9.1.1 点检测
9.1.2 线检测
9.2 边缘检测
9.2.1 图像不连续性的数学刻画
9.2.2 Roberts算子
9.2.3 Sobel算子
9.2.4 Prewitt算子
9.2.5 拉普拉斯算子
9.2.6 LOG算子与DOG算子
9.2.7 Canny算子
9.2.8 形态学算子
9.3 基于灰度阈值的图像分割
9.3.1 全局阈值分割
9.3.2 局部阈值分割和多阈值分割
9.4 区域生长法与分裂合并法进行图像分割
9.4.1 区域生长法
9.4.2 分裂合并法
9.5 使用分水岭法进行图像分割
本章实验
实验一 基于Radon变换的灰度图像线检测
实验二 不同检测算子的性能比较
实验三 阈值分割算法比较
实验四 图像的四叉树分解
实验五 分水岭算法进行图像分割
附录A 实验报告参考模板
附录B Python环境搭建
B.1 安装Anaconda
B.1.1 下载Anaconda
B.1.2 安装Anaconda
B.1.3 测试Anaconda
B.2 建立虚拟环境并安装NumPy、Pillow和OpenCV
B.2.1 建立虚拟环境并激活
B.2.2 安装NumPy包和Pillow包
B.2.3 安装OpenCV包
B.3 安装PyCharm
B.3.1 下载PyCharm
B.3.2 安装PyCharm
B.3.3 设置PyCharm解释器
B.4 本书Python代码测试示例
参考文献
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