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MATLAB R2015a數(shù)字圖像處理 版權(quán)信息
- ISBN：9787302429241
- 條形碼：9787302429241 ; 978-7-302-42924-1
- 裝幀：簡裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
MATLAB R2015a數(shù)字圖像處理 本書特色
本書以matlab r2015a為平臺，全面、系統(tǒng)地介紹matlab在數(shù)字圖像處理中的各種應(yīng)用，重點給出matlab在圖像處理中的實現(xiàn)方法，并給出相應(yīng)的實例。 全書共10章，分別介紹了matlab r2015a的基礎(chǔ)知識、數(shù)字圖像的基本概念、圖像的運算、圖像的變換、圖像的增強、圖像的復原、圖像的分割、圖像的編碼、圖像的形態(tài)學處理及圖像的小波變換等內(nèi)容。編寫力求系統(tǒng)性、實用性與先進性相結(jié)合，理論與實踐相交融，使讀者快速掌握matlab軟件的同時，學習利用matlab解決數(shù)字圖像的處理問題。 本書主要面向廣大從事數(shù)字圖像處理的工程設(shè)計人員、從事高等教育的教師、高等院校的在讀學生及相關(guān)領(lǐng)域的廣大科研人員。
MATLAB R2015a數(shù)字圖像處理 內(nèi)容簡介
本書以MATLAB R2015a為平臺，全面、系統(tǒng)地介紹MATLAB在數(shù)字圖像處理中的各種應(yīng)用，重點給出MATLAB在圖像處理中的實現(xiàn)方法，并給出相應(yīng)的實例。
全書共10章，分別介紹了MATLAB R2015a的基礎(chǔ)知識、數(shù)字圖像的基本概念、圖像的運算、圖像的變換、圖像的增強、圖像的復原、圖像的分割、圖像的編碼、圖像的形態(tài)學處理及圖像的小波變換等內(nèi)容。編寫力求系統(tǒng)性、實用性與優(yōu)選性相結(jié)合，理論與實踐相交融，使讀者快速掌握MATLAB軟件的同時，學習利用MATLAB解決數(shù)字圖像的處理問題。
本書主要面向廣大從事數(shù)字圖像處理的工程設(shè)計人員、從事高等教育的教師、高等院校的在讀學生及相關(guān)領(lǐng)域的廣大科研人員。
MATLAB R2015a數(shù)字圖像處理 目錄
第1章揭開MATLAB R2015a面紗
1.1MATLAB簡介
1.1.1MATLAB的發(fā)展史
1.1.2MATLAB的主要特性
1.1.3MATLAB的優(yōu)點
1.1.4MATLAB R2015a的新特性
1.2MATLAB R2015a的安裝與激活
1.3MATLAB R2015a的工作環(huán)境
1.3.1菜單/工具欄
1.3.2命令行窗口
1.3.3工作區(qū)
1.3.4工作文件夾窗口
1.3.5搜索路徑
1.4MATLAB R2015a的幫助系統(tǒng)
1.4.1純文本幫助
1.4.2Demos幫助
1.4.3幫助導航瀏覽器
1.5MATLAB語言基礎(chǔ)
1.5.1常量、變量和運算符
1.5.2矩陣與數(shù)組
1.5.3元胞數(shù)組
1.5.4結(jié)構(gòu)數(shù)組
1.5.5符號運算
1.6MATLAB程序結(jié)構(gòu)
1.6.1循環(huán)結(jié)構(gòu)
1.6.2選擇結(jié)構(gòu)
第2章數(shù)字圖像的基礎(chǔ)
2.1數(shù)字圖像處理的概述
2.1.1什么是圖像
2.1.2圖像的分類
2.1.3數(shù)字圖像的產(chǎn)生
2.1.4數(shù)字圖像的表示法
2.1.5數(shù)字圖像研究的內(nèi)容
2.1.6數(shù)字圖像處理的方法
2.2圖像的表示法
2.3圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.3.1矩陣
2.3.2鏈碼
2.3.3拓撲結(jié)構(gòu)
2.3.4關(guān)系結(jié)構(gòu)
2.4圖像的統(tǒng)計特征
2.4.1圖像的基本統(tǒng)計分析量
2.4.2數(shù)字圖像的直方圖
2.4.3多維圖像的統(tǒng)計特性
2.5圖像類型的轉(zhuǎn)換
2.6彩色模型的轉(zhuǎn)換
2.6.1顏色模型
2.6.2MATLAB中顏色模型轉(zhuǎn)換
第3章數(shù)字圖像的運算
3.1點運算
3.1.1線性點運算
3.1.2分段線性點運算
3.1.3非線性變換
3.1.4直方圖修正
3.2圖像的代數(shù)運算
3.2.1圖像加法運算
3.2.2圖像減法運算
3.2.3圖像乘法運算
3.2.4圖像除法運算
3.3圖像的幾何運算
3.3.1齊次坐標
3.3.2灰度插值
3.3.3圖像平移
3.3.4圖像旋轉(zhuǎn)
3.3.5圖像比例縮放
3.3.6圖像的裁剪
3.3.7圖像錯切變換
3.3.8圖像鏡像變換
3.3.9圖像復合變換
3.4鄰域處理
3.4.1滑動鄰域處理
3.4.2分離塊操作
3.4.3快速鄰域操作
第4章數(shù)字圖像的變換
4.1傅里葉變換
4.1.1傅里葉變換的物理意義
4.1.2傅里葉變換的定義
4.1.3二維離散傅里葉變換的性質(zhì)
4.1.4傅里葉變換的實現(xiàn)
4.1.5傅里葉變換的應(yīng)用
4.2離散余弦變換
4.3離散哈達瑪變換
4.4Radon變換
4.4.1Radon變換的定義
4.4.2Radon變換檢測直線
4.4.3Radon反變換
4.5FanBeam變換
4.5.1FanBeam投影變換
4.5.2FanBeam變換實現(xiàn)
4.6Hough變換
4.6.1Hough變換的基本原理
4.6.2Hough變換的應(yīng)用
第5章數(shù)字圖像的增強
5.1圖像增強技術(shù)概述
5.2圖像質(zhì)量評價介紹
5.3線性濾波器增強
5.3.1卷積
5.3.2相關(guān)
5.3.3濾波的實現(xiàn)
5.3.4預(yù)定義濾波器
5.4圖像的統(tǒng)計特性
5.4.1圖像均值
5.4.2圖像的標準差
5.4.3圖像的相關(guān)系數(shù)
5.4.4圖像的等高線
5.5空間域濾波
5.5.1圖像加入噪聲
5.5.2中值濾波器
5.5.3自適應(yīng)濾波器
5.5.4排序濾波
5.5.5銳化濾波
5.6頻域濾波
5.6.1有限沖激響應(yīng)濾波
5.6.2低通濾波
5.6.3高通濾波
5.6.4高斯帶阻濾波
5.6.5同態(tài)濾波
第6章數(shù)字圖像的復原
6.1圖像復原概述
6.2圖像的噪聲
6.3圖像復原的模型
6.3.1復原的模型
6.3.2無約束復原法
6.3.3有約束復原法
6.3.4復原法的評估
6.4MATLAB圖像的復原方法
6.4.1逆濾波復原法
6.4.2維納濾波復原法
6.4.3*小約束二乘復原法
6.4.4LucyRichardson復原法
6.4.5盲卷積復原法
6.5圖像復原的其他相關(guān)函數(shù)
第7章數(shù)字圖像的分割
7.1閾值分割
7.1.1灰度閾值分割
7.1.2直方圖閾值分割
7.1.3*大熵閾值分割
7.1.4分水嶺法
7.2區(qū)域分割
7.2.1區(qū)域生長法
7.2.2分裂合并法
7.3邊緣分割
7.3.1梯度算子
7.3.2一階微分算子
7.3.3二階微分算子
7.4彩色空間分割
第8章數(shù)字圖像的編碼
8.1圖像壓縮編碼基礎(chǔ)
8.1.1圖像壓縮編碼的必要性
8.1.2圖像壓縮編碼的可能性
8.1.3圖像壓縮編碼的性能指標
8.1.4保真度準則的評價
8.1.5壓縮編碼的分類
8.2熵編碼
8.2.1哈夫曼編碼
8.2.2香農(nóng)編碼
8.2.3算術(shù)編碼
8.3變換編碼
8.4行程編程
8.5預(yù)測編碼
8.5.1DPCM編碼
8.5.2*佳線性預(yù)測編碼法
8.5.3增量調(diào)制編碼
8.6標準圖像壓縮編碼JPEG
第9章數(shù)字圖像的形態(tài)學處理
9.1數(shù)學形態(tài)學的概述
9.2形態(tài)學的基本概念
9.3數(shù)學形態(tài)學的分類
9.4形態(tài)學的基本運算
9.4.1邊界像素
9.4.2結(jié)構(gòu)元素
9.4.3膨脹與腐蝕
9.4.4開運算與閉運算
9.4.5形態(tài)學重構(gòu)
9.5形態(tài)學的應(yīng)用
9.5.1形態(tài)學濾波
9.5.2骨架提取
9.5.3邊界提取
9.5.4擊中/擊不中
9.5.5圖像填充操作
9.5.6*大值*小值
9.6距離變換
9.7圖像的標記與測量
9.7.1連通區(qū)域標記
9.7.2邊界測定
9.7.3查表操作
9.7.4對象選擇
9.7.5圖像的面積
9.7.6圖像的歐拉數(shù)
第10章數(shù)字圖像的小波變換
10.1小波變換基礎(chǔ)
10.1.1小波變換的定義
10.1.2小波變換的快速算法
10.1.3小波包變換
10.1.4小波變換的優(yōu)點
10.2數(shù)字圖像的小波變換工具箱
10.3二維小波函數(shù)
10.3.1二維小波變換分解函數(shù)
10.3.2二維小波的重構(gòu)函數(shù)
10.3.3提取系數(shù)
10.4小波用于圖像去噪處理
10.4.1去噪原理
10.4.2去噪實現(xiàn)
10.5小波用于圖像壓縮
10.5.1壓縮原理
10.5.2壓縮實現(xiàn)
10.6小波在圖像增強中的應(yīng)用
10.7小波的圖像融合
10.7.1融合原理
10.7.2融合實現(xiàn)
10.8小波包的圖像邊緣檢測
參考文獻
1.1MATLAB簡介
1.1.1MATLAB的發(fā)展史
1.1.2MATLAB的主要特性
1.1.3MATLAB的優(yōu)點
1.1.4MATLAB R2015a的新特性
1.2MATLAB R2015a的安裝與激活
1.3MATLAB R2015a的工作環(huán)境
1.3.1菜單/工具欄
1.3.2命令行窗口
1.3.3工作區(qū)
1.3.4工作文件夾窗口
1.3.5搜索路徑
1.4MATLAB R2015a的幫助系統(tǒng)
1.4.1純文本幫助
1.4.2Demos幫助
1.4.3幫助導航瀏覽器
1.5MATLAB語言基礎(chǔ)
1.5.1常量、變量和運算符
1.5.2矩陣與數(shù)組
1.5.3元胞數(shù)組
1.5.4結(jié)構(gòu)數(shù)組
1.5.5符號運算
1.6MATLAB程序結(jié)構(gòu)
1.6.1循環(huán)結(jié)構(gòu)
1.6.2選擇結(jié)構(gòu)
第2章數(shù)字圖像的基礎(chǔ)
2.1數(shù)字圖像處理的概述
2.1.1什么是圖像
2.1.2圖像的分類
2.1.3數(shù)字圖像的產(chǎn)生
2.1.4數(shù)字圖像的表示法
2.1.5數(shù)字圖像研究的內(nèi)容
2.1.6數(shù)字圖像處理的方法
2.2圖像的表示法
2.3圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.3.1矩陣
2.3.2鏈碼
2.3.3拓撲結(jié)構(gòu)
2.3.4關(guān)系結(jié)構(gòu)
2.4圖像的統(tǒng)計特征
2.4.1圖像的基本統(tǒng)計分析量
2.4.2數(shù)字圖像的直方圖
2.4.3多維圖像的統(tǒng)計特性
2.5圖像類型的轉(zhuǎn)換
2.6彩色模型的轉(zhuǎn)換
2.6.1顏色模型
2.6.2MATLAB中顏色模型轉(zhuǎn)換
第3章數(shù)字圖像的運算
3.1點運算
3.1.1線性點運算
3.1.2分段線性點運算
3.1.3非線性變換
3.1.4直方圖修正
3.2圖像的代數(shù)運算
3.2.1圖像加法運算
3.2.2圖像減法運算
3.2.3圖像乘法運算
3.2.4圖像除法運算
3.3圖像的幾何運算
3.3.1齊次坐標
3.3.2灰度插值
3.3.3圖像平移
3.3.4圖像旋轉(zhuǎn)
3.3.5圖像比例縮放
3.3.6圖像的裁剪
3.3.7圖像錯切變換
3.3.8圖像鏡像變換
3.3.9圖像復合變換
3.4鄰域處理
3.4.1滑動鄰域處理
3.4.2分離塊操作
3.4.3快速鄰域操作
第4章數(shù)字圖像的變換
4.1傅里葉變換
4.1.1傅里葉變換的物理意義
4.1.2傅里葉變換的定義
4.1.3二維離散傅里葉變換的性質(zhì)
4.1.4傅里葉變換的實現(xiàn)
4.1.5傅里葉變換的應(yīng)用
4.2離散余弦變換
4.3離散哈達瑪變換
4.4Radon變換
4.4.1Radon變換的定義
4.4.2Radon變換檢測直線
4.4.3Radon反變換
4.5FanBeam變換
4.5.1FanBeam投影變換
4.5.2FanBeam變換實現(xiàn)
4.6Hough變換
4.6.1Hough變換的基本原理
4.6.2Hough變換的應(yīng)用
第5章數(shù)字圖像的增強
5.1圖像增強技術(shù)概述
5.2圖像質(zhì)量評價介紹
5.3線性濾波器增強
5.3.1卷積
5.3.2相關(guān)
5.3.3濾波的實現(xiàn)
5.3.4預(yù)定義濾波器
5.4圖像的統(tǒng)計特性
5.4.1圖像均值
5.4.2圖像的標準差
5.4.3圖像的相關(guān)系數(shù)
5.4.4圖像的等高線
5.5空間域濾波
5.5.1圖像加入噪聲
5.5.2中值濾波器
5.5.3自適應(yīng)濾波器
5.5.4排序濾波
5.5.5銳化濾波
5.6頻域濾波
5.6.1有限沖激響應(yīng)濾波
5.6.2低通濾波
5.6.3高通濾波
5.6.4高斯帶阻濾波
5.6.5同態(tài)濾波
第6章數(shù)字圖像的復原
6.1圖像復原概述
6.2圖像的噪聲
6.3圖像復原的模型
6.3.1復原的模型
6.3.2無約束復原法
6.3.3有約束復原法
6.3.4復原法的評估
6.4MATLAB圖像的復原方法
6.4.1逆濾波復原法
6.4.2維納濾波復原法
6.4.3*小約束二乘復原法
6.4.4LucyRichardson復原法
6.4.5盲卷積復原法
6.5圖像復原的其他相關(guān)函數(shù)
第7章數(shù)字圖像的分割
7.1閾值分割
7.1.1灰度閾值分割
7.1.2直方圖閾值分割
7.1.3*大熵閾值分割
7.1.4分水嶺法
7.2區(qū)域分割
7.2.1區(qū)域生長法
7.2.2分裂合并法
7.3邊緣分割
7.3.1梯度算子
7.3.2一階微分算子
7.3.3二階微分算子
7.4彩色空間分割
第8章數(shù)字圖像的編碼
8.1圖像壓縮編碼基礎(chǔ)
8.1.1圖像壓縮編碼的必要性
8.1.2圖像壓縮編碼的可能性
8.1.3圖像壓縮編碼的性能指標
8.1.4保真度準則的評價
8.1.5壓縮編碼的分類
8.2熵編碼
8.2.1哈夫曼編碼
8.2.2香農(nóng)編碼
8.2.3算術(shù)編碼
8.3變換編碼
8.4行程編程
8.5預(yù)測編碼
8.5.1DPCM編碼
8.5.2*佳線性預(yù)測編碼法
8.5.3增量調(diào)制編碼
8.6標準圖像壓縮編碼JPEG
第9章數(shù)字圖像的形態(tài)學處理
9.1數(shù)學形態(tài)學的概述
9.2形態(tài)學的基本概念
9.3數(shù)學形態(tài)學的分類
9.4形態(tài)學的基本運算
9.4.1邊界像素
9.4.2結(jié)構(gòu)元素
9.4.3膨脹與腐蝕
9.4.4開運算與閉運算
9.4.5形態(tài)學重構(gòu)
9.5形態(tài)學的應(yīng)用
9.5.1形態(tài)學濾波
9.5.2骨架提取
9.5.3邊界提取
9.5.4擊中/擊不中
9.5.5圖像填充操作
9.5.6*大值*小值
9.6距離變換
9.7圖像的標記與測量
9.7.1連通區(qū)域標記
9.7.2邊界測定
9.7.3查表操作
9.7.4對象選擇
9.7.5圖像的面積
9.7.6圖像的歐拉數(shù)
第10章數(shù)字圖像的小波變換
10.1小波變換基礎(chǔ)
10.1.1小波變換的定義
10.1.2小波變換的快速算法
10.1.3小波包變換
10.1.4小波變換的優(yōu)點
10.2數(shù)字圖像的小波變換工具箱
10.3二維小波函數(shù)
10.3.1二維小波變換分解函數(shù)
10.3.2二維小波的重構(gòu)函數(shù)
10.3.3提取系數(shù)
10.4小波用于圖像去噪處理
10.4.1去噪原理
10.4.2去噪實現(xiàn)
10.5小波用于圖像壓縮
10.5.1壓縮原理
10.5.2壓縮實現(xiàn)
10.6小波在圖像增強中的應(yīng)用
10.7小波的圖像融合
10.7.1融合原理
10.7.2融合實現(xiàn)
10.8小波包的圖像邊緣檢測
參考文獻
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MATLAB R2015a數(shù)字圖像處理 節(jié)選
第1章揭開MATLAB R2015a面紗
1.1MATLAB簡介
1.1.1MATLAB的發(fā)展史
1.1.2MATLAB的主要特性
1.1.3MATLAB的優(yōu)點
1.1.4MATLAB R2015a的新特性
1.2MATLAB R2015a的安裝與激活
1.3MATLAB R2015a的工作環(huán)境
1.3.1菜單/工具欄
1.3.2命令行窗口
1.3.3工作區(qū)
1.3.4工作文件夾窗口
1.3.5搜索路徑
1.4MATLAB R2015a的幫助系統(tǒng)
1.4.1純文本幫助
1.4.2Demos幫助
1.4.3幫助導航瀏覽器
1.5MATLAB語言基礎(chǔ)
1.5.1常量、變量和運算符
1.5.2矩陣與數(shù)組
1.5.3元胞數(shù)組
1.5.4結(jié)構(gòu)數(shù)組
1.5.5符號運算
1.6MATLAB程序結(jié)構(gòu)
1.6.1循環(huán)結(jié)構(gòu)
1.6.2選擇結(jié)構(gòu)
第2章數(shù)字圖像的基礎(chǔ)
2.1數(shù)字圖像處理的概述
2.1.1什么是圖像
2.1.2圖像的分類
2.1.3數(shù)字圖像的產(chǎn)生
2.1.4數(shù)字圖像的表示法
2.1.5數(shù)字圖像研究的內(nèi)容
2.1.6數(shù)字圖像處理的方法
2.2圖像的表示法
2.3圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.3.1矩陣
2.3.2鏈碼
2.3.3拓撲結(jié)構(gòu)
2.3.4關(guān)系結(jié)構(gòu)
2.4圖像的統(tǒng)計特征
2.4.1圖像的基本統(tǒng)計分析量
2.4.2數(shù)字圖像的直方圖
2.4.3多維圖像的統(tǒng)計特性
2.5圖像類型的轉(zhuǎn)換
2.6彩色模型的轉(zhuǎn)換
2.6.1顏色模型
2.6.2MATLAB中顏色模型轉(zhuǎn)換
第3章數(shù)字圖像的運算
3.1點運算
3.1.1線性點運算
3.1.2分段線性點運算
3.1.3非線性變換
3.1.4直方圖修正
3.2圖像的代數(shù)運算
3.2.1圖像加法運算
3.2.2圖像減法運算
3.2.3圖像乘法運算
3.2.4圖像除法運算
3.3圖像的幾何運算
3.3.1齊次坐標
3.3.2灰度插值
3.3.3圖像平移
3.3.4圖像旋轉(zhuǎn)
3.3.5圖像比例縮放
3.3.6圖像的裁剪
3.3.7圖像錯切變換
3.3.8圖像鏡像變換
3.3.9圖像復合變換
3.4鄰域處理
3.4.1滑動鄰域處理
3.4.2分離塊操作
3.4.3快速鄰域操作
第4章數(shù)字圖像的變換
4.1傅里葉變換
4.1.1傅里葉變換的物理意義
4.1.2傅里葉變換的定義
4.1.3二維離散傅里葉變換的性質(zhì)
4.1.4傅里葉變換的實現(xiàn)
4.1.5傅里葉變換的應(yīng)用
4.2離散余弦變換
4.3離散哈達瑪變換
4.4Radon變換
4.4.1Radon變換的定義
4.4.2Radon變換檢測直線
4.4.3Radon反變換
4.5FanBeam變換
4.5.1FanBeam投影變換
4.5.2FanBeam變換實現(xiàn)
4.6Hough變換
4.6.1Hough變換的基本原理
4.6.2Hough變換的應(yīng)用
第5章數(shù)字圖像的增強
5.1圖像增強技術(shù)概述
5.2圖像質(zhì)量評價介紹
5.3線性濾波器增強
5.3.1卷積
5.3.2相關(guān)
5.3.3濾波的實現(xiàn)
5.3.4預(yù)定義濾波器
5.4圖像的統(tǒng)計特性
5.4.1圖像均值
5.4.2圖像的標準差
5.4.3圖像的相關(guān)系數(shù)
5.4.4圖像的等高線
5.5空間域濾波
5.5.1圖像加入噪聲
5.5.2中值濾波器
5.5.3自適應(yīng)濾波器
5.5.4排序濾波
5.5.5銳化濾波
5.6頻域濾波
5.6.1有限沖激響應(yīng)濾波
5.6.2低通濾波
5.6.3高通濾波
5.6.4高斯帶阻濾波
5.6.5同態(tài)濾波
第6章數(shù)字圖像的復原
6.1圖像復原概述
6.2圖像的噪聲
6.3圖像復原的模型
6.3.1復原的模型
6.3.2無約束復原法
6.3.3有約束復原法
6.3.4復原法的評估
6.4MATLAB圖像的復原方法
6.4.1逆濾波復原法
6.4.2維納濾波復原法
6.4.3*小約束二乘復原法
6.4.4LucyRichardson復原法
6.4.5盲卷積復原法
6.5圖像復原的其他相關(guān)函數(shù)
第7章數(shù)字圖像的分割
7.1閾值分割
7.1.1灰度閾值分割
7.1.2直方圖閾值分割
7.1.3*大熵閾值分割
7.1.4分水嶺法
7.2區(qū)域分割
7.2.1區(qū)域生長法
7.2.2分裂合并法
7.3邊緣分割
7.3.1梯度算子
7.3.2一階微分算子
7.3.3二階微分算子
7.4彩色空間分割
第8章數(shù)字圖像的編碼
8.1圖像壓縮編碼基礎(chǔ)
8.1.1圖像壓縮編碼的必要性
8.1.2圖像壓縮編碼的可能性
8.1.3圖像壓縮編碼的性能指標
8.1.4保真度準則的評價
8.1.5壓縮編碼的分類
8.2熵編碼
8.2.1哈夫曼編碼
8.2.2香農(nóng)編碼
8.2.3算術(shù)編碼
8.3變換編碼
8.4行程編程
8.5預(yù)測編碼
8.5.1DPCM編碼
8.5.2*佳線性預(yù)測編碼法
8.5.3增量調(diào)制編碼
8.6標準圖像壓縮編碼JPEG
第9章數(shù)字圖像的形態(tài)學處理
9.1數(shù)學形態(tài)學的概述
9.2形態(tài)學的基本概念
9.3數(shù)學形態(tài)學的分類
9.4形態(tài)學的基本運算
9.4.1邊界像素
9.4.2結(jié)構(gòu)元素
9.4.3膨脹與腐蝕
9.4.4開運算與閉運算
9.4.5形態(tài)學重構(gòu)
9.5形態(tài)學的應(yīng)用
9.5.1形態(tài)學濾波
9.5.2骨架提取
9.5.3邊界提取
9.5.4擊中/擊不中
9.5.5圖像填充操作
9.5.6*大值*小值
9.6距離變換
9.7圖像的標記與測量
9.7.1連通區(qū)域標記
9.7.2邊界測定
9.7.3查表操作
9.7.4對象選擇
9.7.5圖像的面積
9.7.6圖像的歐拉數(shù)
第10章數(shù)字圖像的小波變換
10.1小波變換基礎(chǔ)
10.1.1小波變換的定義
10.1.2小波變換的快速算法
10.1.3小波包變換
10.1.4小波變換的優(yōu)點
10.2數(shù)字圖像的小波變換工具箱
10.3二維小波函數(shù)
10.3.1二維小波變換分解函數(shù)
10.3.2二維小波的重構(gòu)函數(shù)
10.3.3提取系數(shù)
10.4小波用于圖像去噪處理
10.4.1去噪原理
10.4.2去噪實現(xiàn)
10.5小波用于圖像壓縮
10.5.1壓縮原理
10.5.2壓縮實現(xiàn)
10.6小波在圖像增強中的應(yīng)用
10.7小波的圖像融合
10.7.1融合原理
10.7.2融合實現(xiàn)
10.8小波包的圖像邊緣檢測
參考文獻
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