《MATLAB圖像處理：程序?qū)崿F(xiàn)與模塊化仿真》深入淺出地介紹了MATLAB 2012計(jì)算機(jī)視覺(jué)工具箱（Computer Vision System）、數(shù)字圖像處理工具箱的最新功能，并以此為編程工具闡述了數(shù)字圖像／視頻的基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用實(shí)例、解決方案、發(fā)展前沿?！禡ATLAB圖像處理：程序?qū)崿F(xiàn)與模塊化仿真》共8章，內(nèi)容包括：MATLAB數(shù)字圖像／視頻處理技術(shù)基礎(chǔ)、數(shù)字圖像變換、數(shù)字圖像分析、圖像特征提取、視頻圖像運(yùn)動(dòng)估計(jì)與跟蹤、圖像壓縮編碼、雙目立體視覺(jué)、應(yīng)用案例詳解。《MATLAB圖像處理：程序?qū)崿F(xiàn)與模塊化仿真》可作為電子信息工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生、研究生的教材，也可作為本科畢業(yè)設(shè)計(jì)、研究生學(xué)術(shù)論文的參考資料，還可作為對(duì)數(shù)字圖像技術(shù)感興趣、打算系統(tǒng)學(xué)習(xí)的讀者的參考用書(shū)。

目錄

第1章 MATLAB數(shù)字圖像／視頻處理技術(shù)基礎(chǔ)
1.1 數(shù)字圖像處理的基本概念
1.1.1 認(rèn)識(shí)“數(shù)字圖像”
1.1.2 基本概念一點(diǎn)通
1.1.3 數(shù)字圖像的矩陣表示
1.2 數(shù)字圖像處理的數(shù)學(xué)知識(shí)
1.2.1 回顧“矩陣”
1.2.2 精講“卷積”
1.2.3 解析“相關(guān)”
1.2.4 理解“正交”
1.3 MATLAB編程快速入門(mén)
1.3.1 矩陣的輸入與生成
1.3.2 矩陣運(yùn)算
1.3.3 程序控制結(jié)構(gòu)
1.3.4 M文件
1.3.5 M函數(shù)
1.3.6 函數(shù)句柄與匿名函數(shù)
1.3.7 MATLAB編程技巧
1.4 M.ATLAB圖像處理工具箱簡(jiǎn)介
1.4.1 圖像處理工具箱的基本功能
1.4.2 數(shù)字圖像處理的基本操作
1.4.3 視頻圖像的基本操作
1.4.4 MATLAB中的圖像類(lèi)型
1.5 新功能：基于系統(tǒng)對(duì)象vision.X的圖像處理
1.6 MATLAB-Simulink基礎(chǔ)精講
1.6.1 Simulink簡(jiǎn)介
1.6.2 Simulink的基本操作
1.6.3 系統(tǒng)仿真及參數(shù)設(shè)置
1.6.4 Simulink模塊庫(kù)
1.6.5 Simulink子系統(tǒng)
1.7 新功能：基于Simulink-Blocks的圖像／視頻處理
1.8 新功能：圖像／視頻處理C代碼的快速生成
第2章 數(shù)字圖像變換
2.1 圖像的幾何變換
2.1.1 圖像的縮放變換
2.1.2 圖像的平移變換
2.1.3 圖像的旋轉(zhuǎn)變換
2.1.4 灰度級(jí)插值
2.2 圖像的Hough變換
2.2.1 基本原理一點(diǎn)通
2.2.2 例程精講
2.3 圖像的傅里葉變換
2.3.1 走進(jìn)“頻率域”
2.3.2 基本原理一點(diǎn)通
2.3.3 例程精講
2.4 圖像的余弦變換
2.4.1 基本原理一點(diǎn)通
2.4.2 例程精講
2.4.3 離散余弦變換的性質(zhì)
2.4.4 應(yīng)用點(diǎn)睛
2.5 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像變換
2.5.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的起源
2.5.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算
2.5.3 腐蝕與膨脹
2.5.4 開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算
2.6 圖像濾波
2.6.1 基本原理一點(diǎn)通
2.6.2 例程精講
2.7 圖像的多尺度金字塔變換
2.7.1 基本原理一點(diǎn)通
2.7.2 例程精講
第3章 數(shù)字圖像分析
3.1 圖像的色彩空間
3.1.1 RGB色彩空間
3.1.2 HSV色彩空間
3.1.3 YUV空間
3.1.4 HSI色彩空間
3.1.5 灰度空間
3.1.6 Lab色彩空間
3.1.7 例程精講
3.2 圖像的直方圖
3.2.1 灰度直方圖
3.2.2 例程精講
3.2.3 直方圖均衡化
3.2.4 直方圖均衡化的MATLAB實(shí)現(xiàn)
3.3 圖像的信噪比
3.3.1 基本原理一點(diǎn)通
3.3.2 例程精講
第4章 圖像特征提取
4.1 圖像的邊緣檢測(cè)
4.1.1 基本原理一點(diǎn)通
4.1.2 例程精講
4.2 角點(diǎn)特征檢測(cè)
4.2.1 何謂“角點(diǎn)”
4.2.2 Harris角點(diǎn)的基本原理
4.2.3 Harris角點(diǎn)的檢測(cè)步驟
4.2.4 Harris角點(diǎn)的性質(zhì)
4.2.5 例程精講
4.3 SURF特征提取
4.3.1 積分圖像
4.3.2 DoH近似
4.3.3 尺度空間表示
4.3.4 SURF特征描述算子
4.3.5 例程精講
第5章 運(yùn)動(dòng)估計(jì)與跟蹤
5.1 基于塊匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)
5.1.1 基本原理一點(diǎn)通
5.1.2 塊匹配的準(zhǔn)則
5.1.3 塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)搜索路徑
5.1.4 例程精講
5.2 基于高斯混合模型的背景檢測(cè)
5.2.1 單高斯背景模型
5.2.2 混合高斯背景模型
5.2.3例程精講
5.3 基于光流法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
5.3.1 光流和光流場(chǎng)的概念
5.3.2 光流場(chǎng)計(jì)算的基本原理
5.3.3 運(yùn)用光流法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的基本原理
5.3.4 Horn-Schunck算法
5.3.5 Lucas-Kanade算法
5.3.6 例程精講
5.4 基于圖像模板匹配的目標(biāo)定位
5.4.1 基本原理一點(diǎn)通
5.4.2 例程精講
第6章 圖像壓縮編碼
6.1 圖像編解碼概述
6.1.1 圖像壓縮編碼的必要性
6.1.2 圖像壓縮編碼的可行性
6.1.3 圖像壓縮編碼的分類(lèi)
6.1.4 圖像壓縮的評(píng)價(jià)指標(biāo)
6.2 行程編碼技術(shù)
6.2.1 基本原理一點(diǎn)通
6.2.2 例程精講
6.3 哈夫曼編碼
6.3.1 基本原理一點(diǎn)通
6.3.2 例程精講
6.3.3 哈夫曼編碼的特點(diǎn)
6.4 矢量量化編碼
6.4.1 矢量量化定義
6.4.2 矢量量化編解碼的過(guò)程
6.4.3 LBG矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法
6.4.4 矢量量化碼字搜索
6.4.5 例程精講
6.4.6 矢量量化與標(biāo)量量化
6.5 變換編碼
6.5.1 變換編碼概述
6.5.2 基于離散余弦變換的圖像壓縮
6.5.3 基于小波變換的圖像壓縮
第7章 雙目立體視覺(jué)
7.1 什么是雙目立體視覺(jué)
7.2 雙目立體視覺(jué)測(cè)距的基本原理
7.3 雙目立體視覺(jué)測(cè)量的流程
7.4 極線幾何（Epipolar Geometry）
7.5 雙目視覺(jué)測(cè)量模型
7.5.1 成像幾何基礎(chǔ)
7.5.2 雙目立體視覺(jué)測(cè)量數(shù)學(xué)模型
7.6 本質(zhì)矩陣與基礎(chǔ)矩陣
7.7 圖像校正
7.8 立體匹配
7.9 例程精講
7.10 雙目立體視覺(jué)的最新應(yīng)用及發(fā)展方向
第8章 應(yīng)用實(shí)例詳解
8.1 基于相位相關(guān)的圖像拼接技術(shù)
8.1.1 什么是圖像拼接技術(shù)
8.1.2 相位相關(guān)的基本原理
8.1.3 例程精講
8.2 基于Arnold變換的圖像加密技術(shù)
8.2.1 圖像加密概述
8.2.2 基本原理
8.2.3 實(shí)現(xiàn)流程
8.2.4 例程精講
8.3 人臉檢測(cè)技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)
8.3.1 人臉檢測(cè)技術(shù)研究概況
8.3.2 人臉檢測(cè)方法
8.3.3 基于AdaBoost的人臉檢測(cè)的基本原理
8.3.4 例程精講
8.4 霧靄天氣圖像增強(qiáng)技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)
8.4.1 Retinex理論
8.4.2 基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)的基本步驟
8.4.3 多尺度Retinex算法
8.4.4 例程精講
8.5 基于仿生原理的圖像分割技術(shù)
8.5.1 圖像分割技術(shù)
8.5.2 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
8.5.3 基本實(shí)現(xiàn)步驟
8.5.4 例程精講
附錄1 系統(tǒng)對(duì)象功能匯總
附錄2 數(shù)字圖像處理常用詞匯解釋
參考文獻(xiàn)