数字图像处理及应用(杨帆)（MATLAB版） pdf pdb 阿里云 极速 mobi caj kindle 下载

本书在系统地介绍数字图像处理技术的基本理论及有代表性的思想、算法与应用的基础上，对图像处理软件的设计及典型案例分析进行了详尽的讲述，并将数字图像处理实验融入其中，使读者通过学习，能尽快掌握图像处理及应用的基本理论、方法和技巧，达到应用MATLAB实现图像处理的目的。

本书共分8章，包括数字图像处理基础、数字图像变换技术、图像增强及去噪技术、图像分割与特征分析、数字视频及图像压缩编码技术、数字图像处理实例分析、数字图像处理软件设计、数字图像处理实验。

本书配有电子教案、习题与思考题答案、源程序(.M文件)、图片，为教师多媒体授课、编写教案提供方便条件。

本书可作为电子信息工程、通信工程、电子科学与技术、计算机应用、医学生物工程、自动控制等专业的本科生、高职高专学生的教学用书，也可作为研究生及从事数字图像处理工作的技术人员的参考用书。

第1章数字图像处理基础1

1·1图像及图像的数字化1

1·1·1图像及分类1

1·1·2图像的数学模型1

1·1·3采样及量化2

1·2图像的采集及常用格式4

1·2·1图像的采集4

1·2·2常用的图像文件格式6

1·2·3数字图像类型7

1·2·4RGB色彩模式8

1·3数字图像处理及主要应用10

1·3·1数字图像处理及其特点10

1·3·2数字图像处理研究的主要内容11

1·3·3数字图像处理的应用13

1·4MATLAB及其在图像处理中的应用14

1·4·1MATLAB的特点14

1·4·2MATLAB的界面环境15

1·4·3M文件的编辑调试环境16

1·4·4MATLAB图像处理应用举例19

习题与思考题23

第2章数字图像变换技术24

2·1图像的正交变换24

2·1·1离散傅里叶变换24

2·1·2离散余弦变换33

2·1·3小波变换简介35

2·2图像的几何变换41

2·2·1几何变换基础41

2·2·2图像平移变换43

2·2·3图像镜像变换45

2·2·4图像旋转变换49

2·2·5图像比例缩放变换51

2·2·6图像复合变换55

习题与思考题57

第3章图像增强及去噪技术58

3·1图像的灰度增强58

3·1·1图像灰度变换58

3·1·2直方图修正62

3·2空间域图像去噪技术68

3·2·1邻域平均法69

3·2·2中值滤波器72

3·2·3多图像平均法75

3·3频率域图像增强76

3·3·1频率域低通滤波76

3·3·2频率域高通滤波79

3·4形态学滤波去噪技术81

3·4·1基本符号和定义81

3·4·2二值形态学图像处理83

3·4·3灰度形态学图像处理90

3·4·4形态学滤波94

3·5伪彩色增强96

3·5·1灰度分层法伪彩色处理97

3·5·2灰度变换法伪彩色处理98

习题与思考题100

第4章图像分割与特征分析101

4·1阈值分割101

4·1·1灰度阈值分割101

4·1·2直方图阈值分割103

4·1·3熵阈值分割105

4·2区域分割108

4·2·1区域生长法108

4·2·2分裂-合并法110

4·3边缘检测113

4·3·1梯度算子114

4·3·2一阶微分算子115

4·3·3二阶微分算子116

4·4Hough变换120

4·4·1Hough变换原理120

4·4·2应用Hough变换检测空间

曲线121

4·5几何及形状特征分析124

4·5·1链码124

4·5·2几何特征的描述125

4·5·3形状特征的描述127

4·5·4不变矩129

4·6纹理特征分析132

4·6·1自相关函数133

4·6·2灰度共生矩阵法133

4·6·3频谱法138

4·7标记与拓扑描述符139

4·7·1标记139

4·7·2拓扑描述符139

4·8图像配准方法简介140

习题与思考题142

第5章数字视频及压缩编码技术143

5·1数字视频的几个概念143

5·1·1模拟视频与数字视频143

5·1·2数字视频的特点143

5·1·3数字视频的采样格式144

5·1·4常用视频文件格式144

5·1·5数字视频常用处理技术145

5·2视频检测技术146

5·2·1帧间差分法146

5·2·2背景差值法147

5·3视频压缩编码技术基础148

5·3·1视频压缩编码的必要性和可能性148

5·3·2压缩编码的主要性能指标149

5·3·3压缩编码的分类150

5·4熵编码151

5·4·1哈夫曼编码152

5·4·2香农-范诺编码154

5·4·3算术编码155

5·5变换编码158

习题与思考题162

第6章数字图像处理实例分析163

6·1红外图像识别技术163

6·1·1飞机红外图像分割163

6·1·2飞机红外图像特征提取166

6·1·3飞机红外图像识别169

6·2可视密码共享技术171

6·2·1拉格朗日插值算法172

6·2·2实现可视密码共享的步骤173

6·2·3（3，4）门限的可视密码共享

实例分析174

6·3数字图像置乱技术研究176

6·3·1图像置乱原理177

6·3·2Arnold变换及应用178

6·3·3Arnold反变换及图像恢复180

6·4印刷电路板缺陷检测技术182

6·4·1印刷电路板主要缺陷及检测方法183

6·4·2印刷电路板图像的预处理183

6·4·3印刷电路板图像的配准184

6·4·4印刷电路板缺陷的识别与

缺陷类型的判断186

6·5图像拼接技术研究189

6·5·1图像拼接流程189

6·5·2SIFT描述子的提取191

6·5·3SIFT特征向量的配准202

6·5·4图像融合206

习题与思考题210

第7章数字图像处理软件设计212

7·1图形用户界面设计212

7·1·1控件对象的创建及其类型212

7·1·2控件对象的属性217

7·2菜单及快捷键的设计219

7·2·1菜单的设计219

7·2·2工具栏快捷键的添加222

7·3软件设计技术分析224

7·3·1软件设计实现224

7·3·2编译为·exe文件231

习题与思考题232

第8章数字图像处理实验233

8·1数字图像处理基本操作233

8·2图像增强技术实验237

8·3图像变换实验241

8·4图像分割实验244

8·5图像压缩编码实验248

8·6图像特征提取实验251

附录MATLAB图像处理工具箱函数255

参考文献261

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前言

21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理已经在宇宙探测、遥感、生物医学、工农业生产、军事、公安、办公自动化等领域得到了广泛应用，并显示出广泛的应用前景。数字图像处理及应用已成为计算机科学、信息科学、生物科学、空间科学、气象学、统计学、工程科学、医学等学科的研究热点，已成为工科院校电子信息、电气工程、医学生物工程等专业必修的专业课。

本书共分8章：第1章是数字图像处理基础；第2章是数字图像变换技术；第3章是图像增强及去噪技术；第4章是图像分割与特征分析；第5章是数字视频及图像压缩编码技术；第6章是数字图像处理实例分析；第7章是数字图像处理软件设计；第8章是数字图像处理实验。在每章后都附有一定量的习题与思考题。本书编写的指导思想是提高学生分析问题及解决问题的能力，具有以下几个特点。

① 第1～5章为基础知识部分，通过大量的例题及实例系统地讲述了数字图像处理技术的基本理论及有代表性的思想、算法与应用。

② 第6章精选了有关图像拼接、缺陷检测、目标识别、密码共享及图像置乱等案例，给出了设计过程、代码及运行结果，通过此部分的学习可开阔视野，提高读者在实际中的应用及系统设计能力。

③ 第7章给出了应用MATLAB 进行图形用户界面设计的方法、设计过程及需要解决的关键技术问题，为设计图像处理软件及应用图像处理软件解决实际问题提供有效帮助。

④ 第8章为数字图像处理实验，将理论教学与实验教学融为一体，既方便了教学也更加有利于学生使用。每个实验都包括实验目的、所用函数介绍、示例部分及设计部分。希望通过示例部分内容的学习使学生能完成相应的程序设计，达到应用MATLAB实现图像处理的目的。

⑤ 本书配有电子教案、习题与思考题答案、第8章程序设计部分参考答案及源程序(.M文件)（需要的请登录：www.cipedu.com.cn），有助于学生理解和掌握所学知识要点和程序实现，同时为教师多媒体授课、编写教案提供方便条件。

本书可作为电子信息工程、通信工程、电子科学与技术、计算机应用、医学生物工程、自动控制等专业的本科生、高职高专学生的教学用书，也可作为研究生及从事数字图像处理工作的技术人员的参考用书。

本书由杨帆、唐红梅、张志伟、侯景忠等编著。其中第5章由侯景忠编写，第6章由张志伟编写，第7章由王志陶编写，第8章由唐红梅编写，其余部分的编写及统稿工作由杨帆负责。本书在编写工作中得到了张华、魏琳琳、王世亮、宋莉莉、户姗姗等许多同志的帮助，在此表示感谢。

本书由河北工业大学的夏克文教授主审，夏克文教授对本书的总体结构和内容细节等进行了全面审定，提出许多宝贵而富有价值的审阅意见，在此表示衷心的感谢。

欢迎使用本书的教师和学生与编者进行交流，并提出宝贵意见，以便今后进一步修改。由于编者水平所限，书中不妥之处在所难免，殷切希望广大读者批评指正。联系人：河北工业大学信息工程学院张志伟E-mail: zhangzhiwei@hebut.edu.cn。

编者2013年3月于河北工业大学