数字图像处理（MATLAB 版）|（美）冈萨雷斯（Gonzalez.R.C.）等著|电子工业出版社

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数字图像处理（MATLAB 版）

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作者：（美）冈萨雷斯（Gonzalez.R.C.）等著	出版社：电子工业出版社
译者：阮秋琦等译	丛书名：
出版日期：2006-4-10	上架日期：2006-4-10 11:38:00
ISBN：7121014564	页数：473 版次：第10版
开本：100开	装帧：袋装

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| 大封面 | 封底 | 前言 | 内容简介 | 序言 | 目录 | 作者简介 | 译者简介 | 作者序 | 译者序 |

【读者评论】

内容简介
本书是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等。
本书概念清晰，层次分明，可供从事信号与信息处理、计算机科学与技术、通信工程、地球物理、医学等专业的大专院校师生学习参考，也可供相应的工程技术人员参考使用。

目录
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第1章绪言
前言
1.1背景知识
1.2什么是数字图像处理
1.3MATLAB和图像处理工具箱的背景知识
1.4本书涵盖的图像处理范围
1.5本书的Web站点
1.6MATLAB工作环境
1.6.1MATLAB桌面
1.6.2使用MATLAB编辑器创建M文件
1.6.3获得帮助
1.6.4保存和检索工作会话
1.7参考文献的组织方式
小结
第2章基本原理
前言
2.1数字图像的表示
2.1.1坐标约定
2.1.2图像的矩阵表示
2.2读取图像
2.3显示图像
2.4保存图像
2.5数据类
2.6图像类型
2.6.1亮度图像
2.6.2二值图像
2.6.3术语注释
2.7数据类与图像类型间的转换
2.7.1数据类间的转换
2.7.2图像类和类型间的转换
2.8数组索引
2.8.1向量索引
2.8.2矩阵索引
2.8.3选择数组的维数
2.9一些重要的标准数组
2.10M函数编程简介
2.10.1M文件
2.10.2运算符
2.10.3流控制
2.10.4代码优化
2.10.5交互式I/O
2.10.6单元数组与结构简介
小结
第3章亮度变换与空间滤波
前言
3.1背景知识
3.2亮度变换函数
3.2.1函数imadjust
3.2.2对数和对比度拉伸变换
3.2.3亮度变换的一些实用M函数
3.3直方图处理与函数绘图
3.3.1生成并绘制图像的直方图
3.3.2直方图均衡化
3.3.3直方图匹配（规定化）
3.4空间滤波
3.4.1线性空间滤波
3.4.2非线性空间滤波
3.5图像处理工具箱的标准空间滤波器
3.5.1线性空间滤波器
3.5.2非线性空间滤波器
小结
第4章频域处理
前言
4.1二维离散傅里叶变换
4.2在MATLAB中计算并可视化二维DFT
4.3频域滤波
4.3.1基本概念
4.3.2DFT滤波的基本步骤
4.3.3用于频域滤波的M函数
4.4从空间滤波器获得频域滤波器
4.5在频域中直接生成滤波器
4.5.1建立用于实现频域滤波器的网格数组
4.5.2低通频域滤波器
4.5.3线框图与表面图
4.6锐化频域滤波器
4.6.1基本的高通滤波器
4.6.2高频强调滤波
小结
第5章图像复原
前言
5.1图像退化/复原处理的模型
5.2噪声模型
5.2.1使用函数imnoise添加噪声
5.2.2使用指定的分布产生空间随机噪声
5.2.3周期噪声
5.2.4估计噪声参数
5.3仅有噪声的复原：空间滤波
5.3.1空间噪声滤波器
5.3.2自适应空间滤波器	
5.4通过频域滤波来降低周期噪声
5.5退化函数建模
5.6直接逆滤波
5.7维纳滤波
5.8约束的最小二乘方（正则）滤波
5.9使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原
5.10盲去卷积
5.11几何变换与图像配准
5.11.1空间几何变换
5.11.2对图像应用空间变换
5.11.3图像配准
小结
第6章彩色图像处理
前言
6.1MATLAB中彩色图像的表示方法
6.1.1RGB图像
6.1.2索引图像
6.1.3用来处理RGB图像和索引图像的IPT函数
6.2转换至其他彩色空间
6.2.1NTSC彩色空间
6.2.2YCbCr彩色空间
6.2.3HSV彩色空间
6.2.4CMY和CMYK彩色空间
6.2.5HSI彩色空间
6.3彩色图像处理基础
6.4彩色变换
6.5彩色图像的空间滤波
6.5.1彩色图像平滑
6.5.2彩色图像锐化
6.6在RGB向量空间直接处理
6.6.1使用梯度的彩色边缘检测
6.6.2RGB向量空间中的图像分割
小结
第7章小波
前言
7.1背景知识
7.2快速小波变换
7.2.1使用小波工具箱的快速小波变换
7.2.2不使用小波工具箱的快速小波变换
7.3小波分解结构的运算
7.3.1不使用小波工具箱编辑小波分解系数
7.3.2显示小波分解系数
7.4快速小波反变换
7.5图像处理中的小波
小结
第8章图像压缩
前言
8.1背景知识
8.2编码冗余
8.2.1霍夫曼码
8.2.2霍夫曼编码
8.2.3霍夫曼解码
8.3像素间的冗余
8.4心理视觉冗余
8.5JPEG压缩
8.5.1JPEG
8.5.2JPEG2000
小结
第9章形态学图像处理
前言
9.1预备知识
9.1.1集合论中的基本概念
9.1.2二值图像、集合和逻辑运算符
9.2膨胀和腐蚀
9.2.1膨胀
9.2.2结构元素的分解
9.2.3函数strel
9.2.4腐蚀
9.3膨胀与腐蚀的组合
9.3.1开运算和闭运算
9.3.2击中或击不中变换
9.3.3使用查找表
9.3.4函数bwmorph
9.4标注连接分量
9.5形态学重构
9.5.1由重构做开运算
9.5.2填充孔洞
9.5.3清除边界对象
9.6灰度图像形态学
9.6.1膨胀和腐蚀
9.6.2开运算和闭运算
9.6.3重构
小结
第10章图像分割
前言
10.1点、线和边缘检测
10.1.1点检测
10.1.2线检测
10.1.3使用edge函数的边缘检测
10.2使用Hough变换的线检测
10.2.1使用Hough变换做峰值检测
10.2.2使用Hough变换做线检测和链接
10.3阈值处理
10.3.1全局阈值处理
10.3.2局部阈值处理
10.4基于区域的分割
10.4.1基础公式
10.4.2区域生长
10.4.3区域分离和合并
10.5使用分水岭变换的分割
10.5.1使用距离变换的分水岭分割
10.5.2使用梯度的分水岭分割
10.5.3控制标记符的分水岭分割
小结
第11章表示与描述
前言
11.1背景知识
11.1.1单元数组与结构
11.1.2本章中使用的其他一些MATLAB和IPT函数
11.1.3一些基本的M函数
11.2表示
11.2.1链码
11.2.2使用最小周长多边形的多边形近似
11.2.3标记
11.2.4边界片断
11.2.5骨骼
11.3边界描绘子
11.3.1一些简单的描绘子
11.3.2形状数
11.3.3傅里叶描绘子
11.3.4统计矩
11.4区域描绘子
11.4.1函数regionprops
11.4.2纹理
11.4.3不变矩
11.5主分量描述
小结
第12章对象识别
前言
12.1背景知识
12.2在MATLAB中计算距离度量
12.3基于决策理论方法的识别
12.3.1形成模式向量
12.3.2使用最小距离分类器的模式匹配
12.3.3相关匹配
12.3.4最优统计分类器
12.3.5自适应学习系统
12.4结构识别
12.4.1MATLAB中的串操作
12.4.2串的匹配
小结
附录A函数汇总
附录BICE和MATLAB图形用户界面
附录CM函数
参考文献
索引

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编辑荐语

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本书是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等。
本书主要特点：
本书自成体系；
开发了超过60个新的图像处理函数；
详细涉及了在MATLAB中使用C代码的方法；
提供了114个示例、400多幅图像、150多幅图形和线条图；
书中使用的所有MATLAB函数、图像处理工具箱函数以及新函数，均已在附录中列出；
详细探讨了图形用户界面（GUI）的设计；
本书的配套网站提供全面支持（M文件、图像文件、教辅材料、更新等）。

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