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MATLAB在图像处理中的应用

《MATLAB在图像处理中的应用》是2008年清华大学出版社出版的图书,作者是张汗灵。本书系统地介绍了MATLABR2006a在图形图像处理中的应用,重点介绍了各种图像处理方法的理论和实际应用。

MATLAB在图像处理中的应用基本信息

MATLAB在图像处理中的应用目录

第1章MATLAB基础和MATLABR2006a的新特点 1

1.1MATLAB简介 1

1.2MATLAB语言特点 2

1.3MATLABR2006a的新特点 3

1.4MATLABR2006a图像处理工具箱的新特性 5

第2章MATLAB的图形绘制 7

2.1MATLAB作图的基本步骤 7

2.2MATLAB二维绘图 8

2.2.1指令plot的简单用法 8

2.2.2图形的颜色、线型和绘图字符 11

2.2.3二维图形注释命令 13

2.2.4指令fplot的用法 20

2.2.5指令plotyy的用法 22

2.2.6其他二维图形绘制指令 23

2.3MATLAB三维绘图 25

2.3.1基本的三维绘图函数 25

2.3.2三维图形的控制 38

2.4图形动画效果的绘制 45

第3章数字图像基础 47

3.1数字图像的类型 48

3.1.1索引图像 48

3.1.2灰度图像 49

3.1.3RGB图像 50

3.1.4二值图像 51

3.1.5图像序列 52

3.1.6图像类型转换 52

3.2数字图像文件的格式 57

3.3数字图像文件的读写 58

3.3.1图像文件的读取 58

3.3.2图像文件的输出 59

3.3.3图像文件信息的查询 59

3.4标准的图像显示技术 61

3.4.1imshow函数 62

3.4.2二值图像的显示方法 62

3.4.3灰度图像的显示方法 64

3.4.4索引图像的显示方法 65

3.4.5RGB图像的显示方法 66

3.4.6图形文件中图像的显示 66

3.5特殊的图像显示技术 67

3.5.1添加颜色条 67

3.5.2显示多帧图像 68

3.5.3图像上的区域缩放 71

3.5.4显示多幅图像 72

3.5.5纹理映射 74

3.5.6图像显示中的常见问题 76

3.6颜色空间 76

3.6.1几种颜色模型 76

3.6.2颜色模型的转换 78

第4章空域增强 83

4.1点运算增强 84

4.1.1图像数据矩阵统计信息 84

4.1.2直接灰度被调整 90

4.1.3直方图增强 94

4.1.4图像间的代数运算增强 99

4.2空域滤波增强 104

4.2.1原理和分类 104

4.2.2平滑滤波器 105

4.2.3锐化滤波器 114

第5章频域增强 119

5.1基本概念 119

5.2低通滤波 120

5.2.1理想低通滤波器 120

5.2.2巴特沃思低通滤波器 123

5.2.3指数低通滤波器 125

5.3高通滤波 128

5.3.1理想高通滤波器 128

5.3.2巴特沃思高通滤波器 130

5.3.3指数高通滤波器 132

5.4带通和带阻滤波 134

5.5同态滤波 138

5.6MATLAB线性滤波器的设计 140

5.6.1频率变换法 141

5.6.2频率采样法 143

5.6.3窗口法 145

第6章图像复原 151

6.1建立待处理的模型 151

6.2噪声模型 152

6.2.1添加噪声 152

6.2.2周期噪声模型 153

6.2.3对噪声参数的估计问题 154

6.3噪声的复原 155

6.3.1空间噪声滤波器 155

6.3.2自适应空间滤波器 156

6.4周期噪声的处理方法 158

6.5退化函数的建模 158

6.6直接逆滤波 160

6.7维纳滤波 161

6.8约束的最小二乘方(正则)滤波 164

6.9Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原 165

6.10约束去卷积 167

第7章图像配准 173

7.1图像配准的原理 173

7.2配准的分类 174

7.3图像配准的流程 175

7.4图像配准的方法 177

7.4.1基于特征的图像配准 177

7.4.2基于互信息的图像配准 177

7.4.3基于灰度的图像配准 180

7.5医学图像配准 181

7.6医学图像配准的发展 185

第8章彩色图像处理 187

8.1MATLAB中彩色图像的表示方法 187

8.1.1RGB图像 187

8.1.2索引图像 189

8.1.3RGB图像、索引图像和灰度图像的相互转换 192

8.2彩色空间转换 196

8.3彩色图像处理 203

8.3.1彩色补偿 203

8.3.2彩色平衡 206

8.3.3平滑、滤波和锐化 208

8.4伪彩色图像处理 212

8.4.1灰度分层法伪彩色处理 212

8.4.2灰度变换法伪彩色处理 213

8.4.3彩色图像的伪彩色处理 213

8.4.4多光谱图像的伪彩色处理 214

8.4.5频域伪彩色处理 214

第9章图像压缩 217

9.1图像压缩与编码概述 217

9.1.1编码冗余 218

9.1.2像素间冗余 219

9.1.3心理视觉冗余 219

9.2无损压缩技术 219

9.2.1哈夫曼编码 219

9.2.2LZW编码 222

9.2.3行程编码 222

9.3有损压缩技术 223

9.4图像压缩的国际标准 227

9.4.1二值图像压缩标准 227

9.4.2静态图像压缩标准 228

9.4.3视频压缩标准 230

第10章图像分割 233

10.1阈值分割法 233

10.1.1全局阈值法 234

10.1.2局部阈值法 235

10.1.3直方图变换法 236

10.1.4松弛法 237

10.2边缘检测 237

10.2.1简单的边缘检测算子 238

10.2.2Canny边缘检测 242

10.2.3Susan边缘检测 243

10.2.4小波边缘检测 245

10.3区域分割法 247

10.3.1区域生长算法 247

10.3.2基于四叉树结构的分割算法 248

10.4特征分割法 254

10.4.1纹理特征分割法 254

10.4.2颜色特征分割法 255

第11章小波图像处理 261

11.1小波分析 261

11.1.1小波分析概述 261

11.1.2连续小波变换 262

11.1.3离散小波变换 264

11.2二维离散小波变换和小波包变换的MATLAB实现 266

11.2.1二维离散小波变换 266

11.2.2二维小波包变换 278

11.3图像的小波降噪和压缩 280

11.3.1图像的小波降噪 280

11.3.2图像的小波压缩 287

11.4二维小波分析的应用 293

11.4.1图像增强 293

11.4.2图像融合 295

11.4.3图像平滑 297

第12章形态学图像处理 301

12.1引言 301

12.1.1集合论的几个基本概念 302

12.1.2二值图像的逻辑运算 303

12.2膨胀和腐蚀 304

12.2.1膨胀 305

12.2.2腐蚀 308

12.2.3膨胀与腐蚀的对偶性 310

12.3开操作和闭操作 312

12.4击中和击不中变换 314

12.5形态学图像处理综合应用 320

12.5.1边界提取 321

12.5.2区域填充 324

12.5.3对象提取 327

12.5.4细化与骨架提取 328

12.5.5对象标注 330

12.5.6图像的特性度量 332

12.5.7噪声滤除 335

12.5.8形态学重构 336

12.6灰度图像形态学 338

12.6.1膨胀和腐蚀 339

12.6.2开运算和闭运算 340

12.6.3重构 341

第13章MATLAB在数字水印和信息隐藏方面的应用 343

13.1MATLAB在数字水印研究中的应用 343

13.1.1数字水印概述 344

13.1.2数字水印技术的常用算法 345

13.1.3抗几何攻击的数字水印算法 346

13.2MATLAB在信息隐藏技术研究中的应用 354

参考文献 365

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MATLAB在图像处理中的应用造价信息

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图像处理软件

  • 品种:图像处理软件;型号:WQH-KCCH002
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图像处理服务器

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图像处理

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图像处理

  • 1.名称:图像处理2.本体及附件安装、调试、试运行3.操作系统及系统应用软件安装4.其他:按设计图纸、技术需求书及施工规范要求综合考虑5.完成本清单项目所需一切相关工作
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图像处理

  • 8路DVI/HDMI信号输入,2路4K信号输入,12路HDMI信号输出,所有信号以开窗口方式全屏任意切换.单机集成拼接控制、可采集3840×2160以上分辨率,单屏可开多个个窗口,视窗可任意拉伸、缩放、叠加、漫游.
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MATLAB在图像处理中的应用内容简介

《MATLAB在图像处理中的应用》全书侧重于理论和实际的结合,以具体的分析和详细的实例,让读者全面了解MATLAB图形图像处理技术。

全书共分13章,第1~3章是图形图像的基础内容、绘图技术和图形用户界面应用等,包括显示、运算、变换、滤波等基本操作方法;第4~12章是图像处理技术的实用方法,介绍了图像的空间变换、增强和复原、图像压缩以及图像分析等应用。第13章主要介绍了当前研究的热点问题,MATLABR2006a在数字水印和信息隐藏方面的应用,并附有相应的源代码可供参考。

本书结构清晰,实例丰富,叙述浅显易懂,可作为大学本科、专科相关专业的教材或参考书,也可作为图像处理工程技术人员的参考书。

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MATLAB在图像处理中的应用常见问题

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MATLAB在图像处理中的应用文献

图像处理毕业论文 图像处理毕业论文

图像处理毕业论文

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页数: 19页

摘要:本文介绍了数字图像处理与模式识别在交通的应用领域及其重要意义, 详 细阐述了利用数字图像处理及模式识别技术的原理和方法, 并在此基础上研究了 交通检测系统的算法和模型, 通过本文的研究, 初步探索了数字图像处理与模式 识别在交通检测系统中的应用途径和方法, 为以后进一步的实现基于数字图像的 交通检测系统的打下了基础 目 录 前言 ........................................................................................................................................................... 1 1交通检测系统概述 .............................................................

模糊数学理论在计算机图像处理中的应用 模糊数学理论在计算机图像处理中的应用

模糊数学理论在计算机图像处理中的应用

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页数: 未知

模糊数学是研究和处理模糊性现象的一种数学理论和方法,其基本概念之一是模糊集合。计算机图像处理技术是计算机的应用技术之一,它依赖于计算机的强大运算、识别等功能产生,在进行图像处理的运算过程中,经常会运用到模糊数学理论。本文将计算机图像处理技术中对模糊数学理论应用方面进行研究讨论。

详解MATLAB在科学计算中的应用目录

《详解matlab在科学计算中的应用(配视频教程)(含dvd光盘1张)》

第1章 matlab概述 1

1.1 matlab语言的特点 1

1.2 matlab桌面操作环境 1

1.2.1 matlab的启动与退出 2

1.2.2 matlab的主菜单 2

1.2.3 matlab命令窗口 3

1.2.4 matlab工作空间 4

1.3 matlab帮助系统 7

1.3.1 纯文本帮助 7

1.3.2 演示程序 8

1.3.3 帮助导航/浏览器 9

1.4 matlab的工具箱 10

1.4.1 matlab工具箱简介 11

1.4.2 matlab工具箱的添加 11

1.5 上机练习题 12

第2章 matlab语言程序设计基础 13

2.1 matlab语言数据类型 13

2.1.1 数值型数据 14

2.1.2 符号型数据 15

.2.1.3 字符串 15

2.1.4 元胞与结构体型数据 17

2.1.5 不同数据类型之间的转换 17

2.2 数值运算 18

2.2.1 矩阵及其运算 18

2.2.2 多项式及其运算 22

2.3 符号运算 25

2.3.1 符号表达式的操作函数 25

2.3.2 符号微积分 26

2.3.3 符号方程的求解 32

2.4 matlab语言程序控制结构 34

2.4.1 顺序结构 34

2.4.2 选择结构 36

2.4.3 循环结构 39

2.4.4 试探结构 41

2.5 m文件概述 42

2.5.1 m文件编辑器 42

2.5.2 m-脚本文件 42

2.5.3 m-函数文件 43

2.5.4 几个特殊函数 44

2.6 matlab图形绘制 47

2.6.1 二维图形的绘制 47

2.6.2 三维图形的绘制 51

2.6.3 图形修饰 55

2.6.4 动画的制作 62

2.7 上机练习题 64

第3章 误 差 理 论 65

3.1 误差的来源 65

3.1.1 模型误差 65

3.1.2 观测误差 65

3.1.3 截断误差 66

3.1.4 舍入误差 67

3.2 误差的基本概念 67

3.3 有效数字 68

3.4 误差的积累与传播 69

3.4.1 误差的积累 69

3.4.2 误差的传播 71

3.5 数值计算中应注意的问题 73

3.6 matlab语言的数值计算精度 75

3.6.1 浮点数及其运算特点 75

3.6.2 matlab中的数值计算精度 75

3.7 上机练习题 78

第4章 非线性方程(组)的求解 79

4.1 二分法 79

4.1.1 二分法基本原理 79

4.1.2 二分法的执行流程及其matlab实现 80

4.1.3 试位法 83

4.2 简单迭代法 83

4.2.1 简单迭代法基本原理 84

4.2.2 简单迭代法的执行流程及其matlab实现 84

4.2.3 简单迭代法的加速——steffensen加速 86

4.3 牛顿法 88

4.3.1 牛顿迭代法基本原理 89

4.3.2 牛顿迭代法的执行流程及其matlab实现 89

4.3.3 牛顿迭代法的变形 91

4.4 抛物线法 101

4.4.1 抛物线法基本原理 101

4.4.2 抛物线法的matlab实现 102

4.5 非线性方程组的求解 103

4.5.1 牛顿法及其matlab实现 104

4.5.2 非线性方程的matlab函数求解 107

4.6 实验范例:购房付款问题 112

4.7 上机练习题 115

第5章 线性方程组的求解 117

5.1 消去法 118

5.1.1 gauss消去法 118

5.1.2 追赶法 123

5.2 矩阵分解法 125

5.2.1 lu分解 126

5.2.2 cholesky分解 128

5.3 方程组的性态与误差分析 131

5.3.1 范数 131

5.3.2 矩阵的条件数 134

5.3.3 病态方程组的求解 136

5.4 线性方程组的matlab函数求解 138

5.5 线性方程组的迭代解法 140

5.5.1 jacobi迭代法 140

5.5.2 gauss-seidel迭代法 143

5.5.3 逐次超松弛迭代法 146

5.6 实验范例:正方形槽的电位分布 149

5.7 上机实验题 155

第6章 插值 157

6.1 插值概述 157

6.2 lagrange插值 158

6.3 newton插值 160

6.4 hermite插值 163

6.5 分段低次插值 165

6.5.1 分段线性插值 166

6.5.2 分段hermite插值 167

6.6 三次样条插值 169

6.7 二维插值 174

6.7.1 网格节点插值 175

6.7.2 散乱节点插值 180

6.8 实验范例:国土面积的计算 182

6.9 上机练习题 185

第7章 函数逼近与数据拟合 186

7.1 函数的最佳平方逼近 186

7.2 数据的最小二乘拟合 190

7.2.1 最小二乘法 190

7.2.2 多元最小二乘拟合 195

7.2.3 数据拟合的matlab函数求解 195

7.3 实验范例:薄膜渗透率的测定 209

7.4 上机练习题 212

第8章 数值积分与数值微分 213

8.1 插值型求积方法 213

8.1.1 梯形求积公式 214

8.1.2 辛普森求积公式 219

8.1.3 cotes公式 222

8.2 自适应步长求积方法 224

8.2.1 自适应步长梯形公式 225

8.2.2 自适应步长辛普森公式 226

8.2.3 自适应步长cotes公式 227

8.2.4 romberg求积公式 229

8.3 gauss求积方法 230

8.3.1 gauss求积公式的构造 231

8.3.2 几个常用的gauss求积公式 232

8.4 特殊函数的积分 237

8.4.1 振荡函数的积分 237

8.4.2 反常(广义)积分 238

8.4.3 重积分的近似计算 241

8.5 数值积分的matlab函数求解 243

8.5.1 trapz()函数 243

8.5.2 quad()函数 243

8.5.3 quadgk()函数 244

8.5.4 dblquad()函数 246

8.5.5 triplequad()函数 248

8.6 数值微分 249

8.6.1 问题的提出 249

8.6.2 中心差分算法 249

8.6.3 梯度和法矢量的数值计算 251

8.7 实验范例:自行车轮饰物的运动轨迹 254

8.8 上机练习题 257

第9章 微分方程问题的求解 259

9.1 单步方法 259

9.1.1 euler方法 259

9.1.2 euler方法的改进 262

9.1.3 runge-kutta方法 264

9.2 线性多步法 269

9.2.1 adams外推公式 269

9.2.2 adams内插公式 270

9.2.3 adams预测校正公式 271

9.3 一阶微分方程组和高阶微分方程组 273

9.3.1 一阶微分方程组 273

9.3.2 高阶微分方程组 274

9.3.3 微分方程组的matlab函数求解 276

9.4 边值问题的求解 285

9.4.1 打靶法 286

9.4.2 边值问题的matlab函数求解 290

9.5 实验范例:单摆模型及其拓展 292

9.6 上机练习题 296

第10章 矩阵特征值与特征向量的计算 298

10.1 幂法及反幂法 298

10.1.1 幂法 298

10.1.2 幂法的加速 304

10.1.3 反幂法 307

10.2 jacobi方法 311

10.2.1 实对称矩阵的旋转正交相似变换 311

10.2.2 jacobi方法 313

10.3 qr方法 315

10.3.1 qr方法的基本思想 315

10.3.2 化一般矩阵为拟上三角矩阵 316

10.3.3 基本qr方法的matlab程序实现 321

10.4 特征值与特征向量的matlab函数求解 323

10.5 实验范例:遗传模型 326

10.6 上机练习题 332

第11章 优化问题的求解 334

11.1 最优化问题概述 334

11.2 线性规划 337

11.3 无约束优化 340

11.4 单目标约束优化 349

11.4.1 带有变量边界约束的优化 349

11.4.2 多变量约束优化 350

11.4.3 二次规划 353

11.4.4 半无限约束优化 356

11.5 多目标约束优化 360

11.5.1 极小极大优化 360

11.5.2 目标规划 362

11.6 最小二乘优化 363

11.6.1 线性最小二乘优化 363

11.6.2 非线性最小二乘优化 365

11.7 混合整数规划 368

11.7.1 线性整数规划(lip) 368

11.7.2 非线性整数规划(nlip) 372

11.7.3 0-1规划 374

11.8 实验范例:投资的收益与风险 375

11.9 上机练习题 379

第12章 数值模拟 381

12.1 蒙特卡罗方法 381

12.1.1 蒙特卡罗方法基本思想 381

12.1.2 蒙特卡罗方法的收敛性与误差估计 383

12.2 随机数 385

12.2.1 随机数的定义及产生 385

12.2.2 伪随机数 385

12.2.3 随机变量的分布与数字特征 395

12.2.4 随机数的应用 398

12.3 实验范例:报童的策略 411

12.4 上机练习题 417

第13章 数值计算方法实际应用案例 418

13.1 水塔水流量的估计 418

13.2 导弹系统的改进 430

13.3 飞行管理问题 437

13.4 上机练习题 442

参考文献 4442100433B

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