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第1章MATLAB数字图像/视频处理技术基础1

1.1数字图像处理的基本概念1

1.1.1认识“数字图像”1

1.1.2基本概念一点通2

1.1.3数字图像的矩阵表示6

1.2数字图像处理的数学知识7

1.2.1回顾“矩阵”7

1.2.2精讲“卷积”9

1.2.3解析“相关”12

1.2.4理解“正交”13

1.3 MATLAB编程快速入门14

1.3.1矩阵的输入与生成15

1.3.2矩阵运算18

1.3.3程序控制结构23

1.3.4 M文件27

1.3.5 M函数29

1.3.6函数句柄与匿名函数29

1.3.7 MATLAB编程技巧30

1.4 MATLAB图像处理工具箱简介32

1.4.1图像处理工具箱的基本功能32

1.4.2数字图像处理的基本操作33

1.4.3视频图像的基本操作36

1.4.4 MATLAB中的图像类型37

1.5新功能：基于系统对象vision.X的图像处理37

1.6 MATLAB-Simulink基础精讲41

1.6.1 Simulink简介41

1.6.2 Simulink的基本操作42

1.6.3系统仿真及参数设置46

1.6.4 Simulink模块库48

1.6.5 Simulink子系统52

1.7新功能：基于Simulink-Blocks的图像/视频处理54

1.8新功能：图像/视频处理C代码的快速生成69

第2章 数字图像变换76

2.1图像的几何变换76

2.1.1图像的缩放变换76

2.1.2图像的平移变换82

2.1.3图像的旋转变换87

2.1.4灰度级插值93

2.2图像的Hough变换97

2.2.1基本原理一点通97

2.2.2例程精讲98

2.3图像的傅里叶变换105

2.3.1走进“频率域”105

2.3.2基本原理一点通105

2.3.3例程精讲109

2.4图像的余弦变换115

2.4.1基本原理一点通115

2.4.2例程精讲117

2.4.3离散余弦变换的性质122

2.4.4应用点睛123

2.5基于数学形态学的图像变换124

2.5.1数学形态学的起源124

2.5.2数学形态学的基本运算124

2.5.3腐蚀与膨胀126

2.5.4开运算与闭运算133

2.6图像滤波144

2.6.1基本原理一点通144

2.6.2例程精讲144

2.7图像的多尺度金字塔变换148

2.7.1基本原理一点通148

2.7.2例程精讲149

第3章 数字图像分析152

3.1图像的色彩空间152

3.1.1 RGB色彩空间152

3.1.2 HSV色彩空间153

3.1.3 YUV空间154

3.1.4 HSI色彩空间155

3.1.5灰度空间155

3.1.6 Lab色彩空间156

3.1.7例程精讲156

3.2图像的直方图160

3.2.1灰度直方图160

3.2.2例程精讲161

3.2.3直方图均衡化165

3.2.4直方图均衡化的MATLAB实现166

3.3图像的信噪比169

3.3.1基本原理一点通169

3.3.2例程精讲170

第4章 图像特征提取172

4.1图像的边缘检测172

4.1.1基本原理一点通172

4.1.2例程精讲178

4.2角点特征检测183

4.2.1何谓“角点”183

4.2.2 Harris角点的基本原理184

4.2.3 Harris角点的检测步骤186

4.2.4 Harris角点的性质187

4.2.5例程精讲188

4.3 SURF特征提取193

4.3.1积分图像194

4.3.2 DoH近似195

4.3.3尺度空间表示197

4.3.4 SURF特征描述算子199

4.3.5例程精讲202

第5章 运动估计与跟踪204

5.1基于块匹配的运动估计204

5.1.1基本原理一点通204

5.1.2块匹配的准则205

5.1.3块匹配运动估计搜索路径205

5.1.4例程精讲207

5.2基于高斯混合模型的背景检测209

5.2.1单高斯背景模型209

5.2.2混合高斯背景模型210

5.2.3例程精讲211

5.3基于光流法的运动目标检测212

5.3.1光流和光流场的概念212

5.3.2光流场计算的基本原理213

5.3.3运用光流法检测运动物体的基本原理213

5.3.4 Horn-Schunck算法214

5.3.5 Lucas-Kanade算法214

5.3.6例程精讲215

5.4基于图像模板匹配的目标定位220

5.4.1基本原理一点通220

5.4.2例程精讲221

第6章 图像压缩编码228

6.1图像编解码概述228

6.1.1图像压缩编码的必要性228

6.1.2图像压缩编码的可行性228

6.1.3图像压缩编码的分类229

6.1.4图像压缩的评价指标230

6.2行程编码技术230

6.2.1基本原理一点通230

6.2.2例程精讲230

6.3哈夫曼编码232

6.3.1基本原理一点通232

6.3.2例程精讲232

6.3.3哈夫曼编码的特点237

6.4矢量量化编码237

6.4.1矢量量化定义238

6.4.2矢量量化编解码的过程238

6.4.3 LBG矢量量化码书设计算法238

6.4.4矢量量化码字搜索240

6.4.5例程精讲240

6.4.6矢量量化与标量量化244

6.5变换编码245

6.5.1变换编码概述245

6.5.2基于离散余弦变换的图像压缩245

6.5.3基于小波变换的图像压缩247

第7章 双目立体视觉250

7.1什么是双目立体视觉250

7.2双目立体视觉测距的基本原理250

7.3双目立体视觉测量的流程251

7.4极线几何（Epipolar Geometry)254

7.5双目视觉测量模型254

7.5.1成像几何基础254

7.5.2双目立体视觉测量数学模型256

7.6本质矩阵与基础矩阵257

7.7图像校正258

7.8立体匹配258

7.9例程精讲259

7.10双目立体视觉的最新应用及发展方向269

第8章 应用实例详解271

8.1基于相位相关的图像拼接技术271

8.1.1什么是图像拼接技术271

8.1.2相位相关的基本原理272

8.1.3例程精讲273

8.2基于Arnold变换的图像加密技术276

8.2.1图像加密概述276

8.2.2基本原理276

8.2.3实现流程279

8.2.4例程精讲280

8.3人脸检测技术及其实现281

8.3.1人脸检测技术研究概况281

8.3.2人脸检测方法281

8.3.3基于AdaBoost的人脸检测的基本原理283

8.3.4例程精讲287

8.4雾霭天气图像增强技术及其实现288

8.4.1 Retinex理论288

8.4.2基于Retinex理论的图像增强的基本步骤289

8.4.3多尺度Retinex算法289

8.4.4例程精讲290

8.5基于仿生原理的图像分割技术299

8.5.1图像分割技术299

8.5.2脉冲耦合神经网络的基本原理299

8.5.3基本实现步骤300

8.5.4例程精讲300

附录1系统对象功能汇总305

附录2数字图像处理常用词汇解释308

参考文献312