本書是我社暢銷教材《數(shù)字圖像處理及MATLAB實現(xiàn)（第二版）》配套的學習與實驗指導書。在章節(jié)安排上與該教材相一致，各章內容主要有知識結構、知識要點、習題解答和實驗指導。在實驗指導中給出了實驗題目、實驗內容、實驗原理、實驗方法及程序、實驗結果與分析以及思考題。
數(shù)字圖像處理又稱計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數(shù)字信號并利用計算機對其進行處理的過程，是集計算機科學、電子學、信息論、光學、數(shù)學、控制論、物理學、心理學和生理學等學科為一體的綜合性邊緣學科。早在20世紀20年代，圖像處理就已應用于改善倫敦和紐約之間海底電纜發(fā)送的圖片質量，但直到50年代，數(shù)字計算機發(fā)展到一定水平后，數(shù)字圖像處理才真正引起人們的興趣。此后，數(shù)字圖像處理的理論和方法進一步完善，逐步形成了一門新興的學科，應用范圍更加廣泛。近年來，隨著計算機和其他相關技術的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理已從一個專門的研究領域變成了科學研究和人機界面中的一種普遍應用的工具。
為配合教師教學，幫助學生學習，本書按照電子工業(yè)出版社出版的《數(shù)字圖像處理及MATLAB實現(xiàn)（第2版）》教材的內容，從基本理論和基本方法出發(fā)，深入淺出、理論聯(lián)系實際，注重學生動手能力的培養(yǎng)。本書對教材的各個章節(jié)的知識要點進行了概括，對教材中的習題和思考題給出了參考解答，供學生練習使用。對各章的要點內容給出了實驗練習題和對應的MATLAB程序，以幫助學生進行圖像處理算法的實踐鍛煉。書中還列出了相關的思考題，引導學生對實驗結果做詳細分析，以便學生對所學內容能更深入地理解。
本書第1章由楊杰編寫，第2、11章由王昱編寫，第3～4章由李慶編寫，第5～6章由鄭林編寫，第7、12章由許建霞編寫，第8～10章由黃朝兵編寫。全書由楊杰統(tǒng)稿，李慶和黃朝兵對部分章節(jié)程序進行了整理。另外，李俊鶴、韓亞榮、張瑜、孫瑩瑩、陳奕蕾等參加了部分文字的輸入、程序調試、插圖和校對工作。在編寫本書過程中參考了大量的圖像處理文獻，作者對這些文獻的作者表示真誠的感謝。本書的編寫得到了武漢理工大學信息工程學院的大力支持，作者在此表示衷心感謝。
由于作者水平有限，書中難免存在疏漏之處，懇請讀者批評指正。
編者
楊杰，武漢理工大學教授，主講本科生數(shù)字圖像處理，模式識別，專業(yè)導論等課程；主講碩士研究生模式識別，數(shù)字圖像處理與分析，信息隱藏技術課程；主講博士生信息傳輸理論及計算機視覺課程。
近幾年先后承擔了國家自然科學基金面上項目，湖北省科技攻關項目，海南科技廳項目，武漢市科技攻關項目，國家留學基金項目，交通部重點項目和企業(yè)合作項目30余項；在國內外學術刊物上發(fā)表學術論文60余篇，被SCI和EI收錄論文40余篇，出版教材3部。獲武漢理工大學優(yōu)秀碩士學位論文獎，優(yōu)秀博士論文獎。
第1 章 概述 1
1．1 知識結構 ． 1
1．2 知識要點 ． 1
1．3 習題解答 ． 2
1．4 MATLAB 與數(shù)字圖像處理 3
1．4．1 MATLAB 簡介 ． 3
1．4．2 數(shù)字圖像的表示和類別 4
1．4．3 數(shù)據(jù)類和圖像類型間的轉化 5
1．4．4 MATLAB7．0 圖像處理工具箱 6
1．4．5 與圖像處理相關的MATLAB 函數(shù)的使用 6
第2 章 數(shù)字圖像處理的基礎 ． 24
2．1 知識結構 ． 24
2．2 知識要點 ． 24
2．3 習題解答 ． 27
2．4 實驗指導 ． 28
2．4．1 像素的4 連通和8 連通 28
2．4．2 圖像采樣 29
2．4．3 圖像類型 31
第3 章 圖像基本運算 33
3．1 知識結構 ． 33
3．2 知識要點 ． 33
3．3 補充內容 ． 37
3．4 習題解答 ． 38
3．5 實驗指導 ． 40
3．5．1 圖像的點運算 40
3．5．2 圖像的代數(shù)運算 42
3．5．3 圖像的縮放 45
3．5．4 圖像的旋轉 46
數(shù)字圖像處理及MATLAB 實現(xiàn)――學習與實驗指導（第2 版）
VI
第4 章 圖像變換 ． 48
4．1 知識結構 ． 48
4．2 知識要點 ． 48
4．3 補充內容 ． 52
4．4 習題解答 ． 56
4．5 實驗指導 ． 59
4．5．1 圖像的傅里葉變換一（平移性質） 59
4．5．2 圖像的傅里葉變換二（旋轉性質） 62
4．5．3 圖像的離散余弦變換一 64
4．5．4 圖像的離散余弦變換二 65
4．5．5 圖像的哈達瑪變換 67
第5 章 圖像增強 ． 70
5．1 知識結構 ． 70
5．2 知識要點 ． 70
5．3 補充內容 ． 71
5．3．1 基于模糊邏輯和直方圖增強算法 71
5．3．2 基于模糊邏輯的自適應增強 74
5．4 習題解答 ． 78
5．5 實驗指導 ． 82
5．5．1 基于冪次變換的圖像增強 82
5．5．2 直方圖規(guī)定化處理 83
5．5．3 灰度圖像常用平滑、銳化濾波 85
第6 章 圖像復原 ． 88
6．1 知識結構 ． 88
6．2 知識要點 ． 88
6．3 習題解答 ． 90
6．4 實驗指導 ． 92
6．4．1 根據(jù)運動模型生成運動模糊圖像 92
6．4．2 采用順序統(tǒng)計濾波器對圖像進行濾波 95
6．4．3 對已知噪聲頻率的含噪圖像進行頻域陷波濾波 96
VI I
第7 章 圖像壓縮編碼 99
7．1 知識結構 ． 99
7．2 知識要點 ． 99
7．3 習題解答 ． 101
7．4 實驗指導 ． 106
7．4．1 哈夫曼編碼 106
7．4．2 算術編碼 108
第8 章 圖像分割 111
8．1 知識結構 ． 111
8．2 知識要點 ． 111
8．3 補充內容 ． 114
8．3．1 Canny 算子 ． 114
8．3．2 閾值分割的其他方法 116
8．3．3 分割算法評價及分類 117
8．4 習題解答 ． 117
8．5 實驗指導 ． 123
8．5．1 用MATLAB 生成LOG 算子的圖像 123
8．5．2 用分水嶺算法分割圖像 124
8．5．3 用區(qū)域生長法分割圖像 126
8．5．4 用區(qū)域分裂合并法分割圖像 128
第9 章 彩色基礎 131
9．1 知識結構 ． 131
9．2 知識要點 ． 131
9．3 補充內容 ． 133
9．3．1 顏色科學發(fā)展簡史 133
9．3．2 顏色的特性 134
9．3．3 顏色模型的分類 135
9．3．4 常用的顏色模型 135
9．3．5 色彩平衡 137
9．4 習題解答 ． 141
9．5 實驗指導 ． 146
9．5．1 灰度級到彩色轉換 146
數(shù)字圖像處理及MATLAB 實現(xiàn)――學習與實驗指導（第2 版）
VII I
9．5．2 彩色圖像的兩種平滑濾波 148
9．5．3 彩色圖像的兩種銳化濾波 150
9．5．4 彩色圖像的邊緣檢測 152
第10 章 圖像表示與描述 ． 154
10．1 知識結構 ． 154
10．2 知識要點 ． 154
10．3 補充內容 ． 156
10．3．1 顏色累加直方圖 156
10．3．2 顏色主色特征 157
10．3．3 顏色―空間描述 157
10．3．4 灰度―梯度共生矩陣紋理描述 158
10．3．5 紋理譜 159
10．4 習題解答 ． 160
10．5 實驗指導 ． 163
10．5．1 彩色圖像顏色值的3 個中心矩計算 163
10．5．2 紋理的統(tǒng)計特征計算 165
10．5．3 圖像邊界的傅里葉描述子 167
10．5．4 圖像區(qū)域基本特征計算 169
第11 章 小波變換 ． 172
11．1 知識結構 ． 172
11．2 知識要點 ． 172
11．3 補充內容 ． 173
11．4 習題解答 ． 178
11．5 實驗指導 ． 181
11．5．1 圖像壓縮 181
11．5．2 圖像濾噪 183
11．5．3 圖像增強 185
第12 章 圖像通信 ． 187
12．1 知識結構 ． 187
12．2 知識要點 ． 187
12．3 習題解答 ． 188
參考文獻 191
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