Дьяконов В.П., Абраменкова И.В. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник

Опубликовал: pvi777 в категорию Материалы по MathWorks MATLAB - Дата добавления: 28.03.2024, 16:21


Книга посвящена самым современным и мощным средствам обработки и фильтрации сигналов и изображений, входящим в матричную систему компьютерной математики MATLAB 6.0/6.1. Впервые описаны пакеты расширения этой системы Signal Processing, Filter Design и Image Processing Toolbox. Описана новейшая технология применения волновых пакетов – вейвлетов – и инструментальный пакет Wavelet Toolbox. Наряду с функциями командного режима работы для всех пакетов расширения описан интерактивный визуально ориентированный инструментарий на основе графического интерфейса пользователя. Для научных работников и инженеров, занятых в отраслях, связанных с обработкой и фильтрацией сигналов и изображений, студентов и преподавателей университетов и вузов.

СОДЕРЖАНИЕ

Об авторах
Введение
Состав книги
Предупреждения
Работы, положенные в основу книги
Благодарности
Адреса для переписки
От издательства

ГЛАВА 1. ВВЕДЕНИЕ В СИСТЕМУ MATLAB 6.0/6.1
Работа с системой MATLAB 6.0/6.1
Состав системы
Документация и литература по системе MATLAB
Ориентация на матричные операции
Файловая система MATLAB
Запуск MATLAB
Операции строчного редактирования
Команды управления окном
MATLAB как мощный калькулятор
Понятие о математическом выражении
Типы данных системы MATLAB
Числа целые и вещественные
Форматы чисел
Числа комплексные
Константы и системные переменные
Строки и текстовые комментарии
Переменные и присваивание им значений
Уничтожение определений переменных
Операторы и функции
Применение оператора : (двоеточие)
Сообщения об ошибках и исправление ошибок
Простейшие приемы работы с векторами и матрицами
Особенности задания векторов и матриц
Доступ к отдельным элементам
Удаление столбцов и строк матриц
Сессия MATLAB
Сохранение рабочей области сессии
Ведение дневника
Загрузка рабочей области сессии
Завершение работы с системой
Работа со справками из командной строки MATLAB
Вызов списка примеров интерактивной справки
Справка по конкретному объекту
Справка по определенной группе объектов
Справка по ключевому слову
Некоторые дополнительные справочные команды
Вызов списка демонстрационных примеров
Просмотр текстов примеров и m-файлов
Пользовательский интерфейс
Панель инструментов
Управление видом интерфейса
Контроль за работой системы MATLAB 6.0
Браузер рабочей области
Команды просмотра рабочей области who и whos
Браузеры компонентов и истории сессии
Браузер файловой структуры
Кнопки работы с файлами
Работа с буфером обмена
Меню системы
Общий обзор меню
Меню, операции и команды
Меню File
Меню Edit – средства редактирования документов
Другие позиции меню View
Интерфейс редактора-отладчика m-файлов
Запуск m-файлов, подготовленных в редакторе-отладчике
Цветовые выделения и синтаксический контроль
Файлы-сценарии и файлы-функции
Панель инструментов редактора-отладчика
Работа с точками останова
Графика системы MATLAB
Особенности графики системы MATLAB
Обзор интерфейса графических окон
Панель инструментов камеры обзора
Операции вставки
Специальные средства графики
Обработка данных в графическом окне
Полиномиальная регрессия для табличных данных
Оценка погрешности аппроксимации
Сплайновая и эрмитовая интерполяции в графическом окне
Графики разного типа в одном окне
Низкоуровневая дескрипторная графика
Работа со справочной системой MATLAB
Запуск справочной системы Help Desk
Справка по функциям и полнотекстовый обзор
Просмотр документации в формате PDF
Демонстрационные примеры
Команда demo
Особенности системы MATLAB 6.1

ГЛАВА 2. SIGNAL PROCESSING. СОЗДАНИЕ СИГНАЛОВ
Возможности пакета Signal Processing и начало работы с ним
Прохождение сигналов через искажающие устройства
Назначение пакета Signal Processing Toolbox 5.0
Общепринятые сокращения и условные обозначения
Установка пакета Signal Processing Toolbox
Справка по пакету Signal Processing Toolbox
Документация по пакету в формате PDF
Литература по пакету Signal Processing Toolbox
Обзор функций пакета
Просмотр демонстрационных примеров из справки
Выполнение демонстрационных примеров из окна MATLAB Demos
Другие возможности вызова демонстрационных примеров
Работа с комплексными числами
Вычисление модуля комплексного числа – abs
Вычисление фазы комплексного числа – angle
Группирование комплексных чисел – cplxpair
Моделирование сигналов
Инициализация генератора случайных чисел
Генерация простых сигналов средствами MATLAB
Косинусоида с переменной частотой – chirp
Функция Дирихле – diric
Синусоида, модулированная функцией Гаусса – gauspuls
Генерация Гауссового моноимпульса – gmonopuls
Генерация импульсов – pulstran
Генерация пилообразного или треугольного колебания – sawtooth
Функция sine
Генерация прямоугольных импульсов – square
Генерация апериодических треугольных импульсов – tripuls
Управляемый напряжением источник – vco
Функции задания окон
Назначение окон
Задание окна Бартлетта – bartlett
Задание окна Блэкмана – blackman
Задание прямоугольного окна – boxcar
Задание окна Чебышева – chebwin
Задание окна Хэмминга – hamming
Задание окна Хэннинга – hanning
Задание окна Кайзера – kaizer
Создание треугольного окна – triang
Дискретные быстрые преоюразования Фурье
Прямое одномерное дискретное БПФ – fft
Перегруппировка выходного массива преобразования Фурье – fftshift
Обратное одномерное дискретное БПФ – ifft
Матрица дискретного преобразования Фурье – dftmtx
Прямое и обратное двумерное БПФ – fft2 и ifft2
Специальные виды преобразования сигналов
Прямое дискретное косинусное преобразование – dct
Обратное дискретное косинусное преобразование – idct
Z-преобразование по спиральному контуру – czt
Преобразование Гильберта – hilbert
Кепстральный анализ
Комплексный кепстр действительной последовательности – cceps
Вещественный кепстр и минимально-фазовая реконструкция – rceps
Обратный комплексный кепстр – icceps
Реализация методов спектрального анализа сигналов
Параметры функций спектрального анализа
Метод Бурга – pburg
Ковариационный метод – pcov
Модифицированный ковариационный метод – pmcov
Многооконный метод – pmtm
Метод Уэлча – pwelch
Метод собственных значений – peig
Метод Юла-Уокера – pyulear
Метод классификации множественных сигналов – pmusic
Вычисление частот и мощностей по алгоритму MUSIC – rootmusic
Статистика сигналов
Оценка КМК двух сигналов – cohere
Взаимная СПМ двух сигналов – csd
Вычисление корреляционной и ковариационной матриц – corrcoef и cov
Взаимная корреляционная функция – хсогг и хсогг2
Оценка матрицы автокорреляции – corrmtx
Взаимная ковариационная функция xcov
Средства визуализации спектра сигналов
Построение периодограмм – periodogramm
Построение графиков спектральной плотности
Построение спектрограмм – specgram
Изменение частоты дискретизации сигналов
Децимация – decimate
Интерполяция сигналов – interp
Рациональное изменение частоты дискретизации – resample
Модуляция и демодуляция сигналов
Создание модулированных сигналов – modulate
Демодуляция сигналов – demod
Пофрагментный вывод сигналов – strips
Специальные операции
Создание буфера кадров сигнала – buffer
Дискретные сфероидальные последовательности – dpss

ГЛАВА 3. SIGNAL PROCESSING. АНАЛИЗ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ ФИЛЬТРОВ
Построение характеристик фильтров
Классификация фильтров
Основные структуры фильтров
АЧХ аналогового фильтра – freqs
Формирование отсчетов частоты – freqspace
АЧХ цифрового фильтра – freqz
Коррекция фазового сдвига – unwrap
Групповое время задержки – grpdelay
Импульсная характеристика цифрового фильтра – impz
Построение частотных зависимостей – freqzplot
Построение нулей и полюсов – zplane
Базовые функции фильтрации
Свертка одномерных сигналов – сот
Операция, обратная свертке – deconv
Свертка двумерная и многомерная – conv2 и convn
Дискретная одномерная фильтрация – filter
Дискретная двумерная фильтрация – filter2
Цифровая фильтрация без фазовых искажений – filtfilt
Цифровая фильтрация решетчатым фильтром – latcfilt
Одномерная медианная фильтрация – medfiltl
Фильтрация фильтром Савицкого-Голея – sgolayfilt
Фильтрация каскадным фильтром – sosfilt
Преобразование описаний линейных систем
Вычисление коэффициентов передаточной функции по коэффициентам решетчатого фильтра – Iatc2tf
Масштабирование корней полинома – polyscale
Стабилизация полинома – polystab
Разложение на простые дроби – residuez
Функции представления линейных систем в пространстве состояний
Функции линейного предсказания
Прямые функции предсказания
Обратные функции предсказания
Параметрическое моделирование
Расчет параметров линейной АР-модели методом Бурга – arburg
Другие функции расчета параметров АР-модели
Аналоговые НЧ-фильтры-прототипы (АФП)
Расчет параметров АФП Бесселя – besselap
Расчет параметров АФП Баттерворта – buttap
Расчет параметров АФП Чебышева I рода – cheblap
Расчет параметров АФП Чебышева II рода – cheb2ap
Расчет параметров эллиптического АФП – ellipap
Проектирование базовых аналоговых и цифровых фильтров
Проектирование аналоговых фильтров Бесселя – besself
Проектирование фильтров Баттерворта – butter
Проектирование фильтров Чебышева-1 – chebyl
Проектирование фильтров Чебышева-Н – cheby2
Проектирование эллиптических фильтров – ellip
Расчет фильтров по характеристикам прототипа – 1р2*
Проектирование цифровых фильтров с БИХ при помощи maxflat и yulewalk
Выбор минимального порядка фильтров с БИХ
Дискретизация аналоговых фильтров
Билинейное преобразование – bilinear
Инвариантное импульсное преобразование – impinvar
Средства проектирования фильтров с конечной импульсной характеристикой
Вычисление матрицы свертки – convmtx
Метод Ремеза для фильтров с равными пульсациями – cremez
Метод взвешивания – fir1
Метод взвешивания для фильтра с произвольной АЧХ – fir2
Метод наименьших квадратов – fircls, firclsl и firls
Расчет косинусного фильтра – firrcos
Расчет интерполирующего фильтра – intfilt
Использование окна Кайзера – kaiserord
Проектирование фильтров Ремеза – remez и remezord
Расчет сглаживающего фильтра Савицкого-Голея – sgolay

ГЛАВА 4. СПЕЦИАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ПРОЕКТИРОВАНИЯ ФИЛЬТРОВ
Демонстрация модуляции-демодуляции – moddemo
Графический интерфейс пакета Signal Processing
Доступ к GUI – sptool
Браузер сигналов
Браузер спектров
Демонстрация CZT и FFT – cztdemo
Демонстрационные примеры интерактивного проектирования фильтров
Доступ к демонстрационным примерам и средствам проектирования
Пример проектирования полосового фильтра
Интерактивное проектирование ФНЧ
Демонстрация работы фильтра Савицкого-Голея
Демонстрация изменений АЧХ секционных фильтров второго порядка
Визуально-ориентированное проектирование фильтров
Проектировщик-анализатор фильтров – fdatool
Браузер фильтров
Проектировщик фильтров – Filter Designer
Пакет проектирования фильтров Filter Design Toolbox
Назначение пакета Filter Design Toolbox
Справка и документация по пакету Filter Design Toolbox
Фильтры и объекты класса Quantized (Q-типа)
Основные функции пакета Filter Design Toolbox
Функции преобразования чисел и бинарных строк
Функции преобразования ячеек и фильтров
Функции конструирования Q-фильтров и оценки их свойств
Характеристики Q-фильтров
Функции дискретных Q-фильтров
Функции тестирования Q-фильтров
Функции Q-квантователей и их свойств
Функции анализа Q-квантователей
Q-БПФ (быстрое преобразование Фурье)
Функции конвертирования Q-фильтров
Техника проектирования Q-фильтров
Проектирование фильтров в командном режиме работы
Использование демонстрационных примеров
Проектирование Q-фильтров на основе проектировщика фильтров
Пакет Signal Processing Toolbox 5.1 для MATLAB 6.1
Новые возможности Signal Processing Toolbox 5.1
Инструмент визуализации фильтров Filter Visualization Tool
Новые функции задания окон
Обобщенная функция задания окон – window
Преобразование в инверсный битовый порядок – bitrevorder
Функция удаления элементов в массиве downsample
Добавление элементов в массив upsample
Вычисление второй нормы фильтра – filternorm
Вычисление дискретного Фурье-преобразования goertzel
Новые возможности пакета Filter Design Toolbox 2.1

ГЛАВА 5. WAVELET TOOLBOX. ВЕЙВЛЕТЫ
Общая характеристика и место вейвлетов
Вейвлеты как новое научное направление
Литература по вейвлетам и их отражение в Интернете
Список основных сокращений по вейвлетам
Ограничения и недостатки преобразования Фурье
Кратковременное (оконное) преобразование Фурье
Идея вейвлет-преобразования
Основы теории вейвлет-преобразований
Аппроксимирующая и детализирующая компоненты вейвлетов
Непрерывное прямое вейвлет-преобразование
Вейвлет-анализ сигналов с помощью спектрограмм
Вейвлеты в частотной области
Непрерывное обратное вейвлет-преобразование
Сравнение различных представлений сигналов
О скорости вычислений при вейвлет-преобразованиях
Кратномасштабный анализ
Ортогональные вейвлеты
Дискретное вейвлет-преобразование непрерывных сигналов
Основные предпосылки кратномасштабного анализа
Точное и грубое разрешение
Частотный подход и быстрое вейвлет-преобразование
Частотный подход к вейвлет-преобразованиям
Основы вейвлет-фильтрации
Квадратурные фильтры
Быстрое вейвлет-преобразование и алгоритм Маллата
Декомпозиция и реконструкция сигналов в Wavelet Toolbox
Специальные вопросы вейвлет-преобразований
Пакетные вейвлеты
Дискретный вейвлет-анализ и временные ряды
Двумерные вейвлеты
Вейвлет-компрессия сигналов и изображений и их очистки от шумов
Краткая характеристика пакета расширения Wavelet Toolbox
Назначение пакета Wavelet Toolbox
Техническая документация по пакету Wavelet Toolbox
Типы вейвлетов в пакете Wavelet Toolbox
Вейвлет-менеджер – wavemngr
Основные функции вейвлет-анализа
Средняя^вей влет-частота – centfrq
Уменьшение размера матрицы вдвое – dyaddown
Увеличение размера матрицы вдвое – dyadup
Интегрирование вейвлет-функции – intwave
Масштабирование к частоте – sca!2frq       341
Вейвлет и масштабирующие функции – wavefun
Максимальный уровень вейвлет-разложения – wmaxlev
Семейство вейвлет-фильтров
Множество фильтров биортогонального вейвлета – biorfilt
Множество фильтров ортогонального вейвлета – orthfilt
Фильтры ортогональных или биортогональных вейвлетов – wfilters
Биортогональный сплайновый вейвлет-фильтр – biorwavf
Комплексный Гауссовский вейвлет – cgauwavf
Комплексный вейвлет Морлета – cmorwav
Вейвлет-фильтр Коифлета – coifwavf
Вейвлет-фильтр Добеши – dbaux и dbwavf
Частотный В-сплайновый вейвлет – fbspwavf
Гауссовый вейвлет – gauswavf
Вейвлет «мексиканская шляпа» – mexihat
Вейвлет-функция Мейера – meyer и meyeraux
Вейвлет Морлета – morlet
Обратный биортогональный вейвлет-фильтр – rbiowavf
Вейвлет-фильтр Шеннона
Масштабирующие фильтры вейвлета Симлета – symaux и symwavf
Сравнение вейвлетов разного типа
Грубые (Crude) вейвлеты
Бесконечные регулярные вейвлеты
Ортогональные вейвлеты с компактным носителем
Биортогональные парные вейвлеты с компактным носителем
Комплексные вейвлеты
Утилиты управления построением деревьев
Обзор утилит управления построением деревьев
Построение дерева разложения пакетного вейвлета – drawtree
Построение дерева – plot
Построение цветной вейвлет-спектрограммы – wpviewcf
Основные утилиты
Кодированная версия матрицы – wcodemat
Утилита расширения – wextend
Извлечение – wkeep
Разворот вектора – wrev
Прочие функции
Обратное нестандартное БПФ – instdfft
Нестандартное прямое БПФ – nstdfft
Точки оценки – wvarchg

ГЛАВА 6. WAVELET TOOLBOX. ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТОВ
Непрерывное одномерное вейвлет-преобразование
Функция одномерного непрерывного вейвлет-преобразования – cwt
Вейвлет-спектрограмма синусоиды
Вейвлет-спектрограмма степенной функции синуса
Вейвлет-представление сигнала с разрывами и шумом
Вейвлет-анализ реальных звуковых сигналов
Дискретное одномерное вейвлет-преобразование
Нахождение вейвлет-коэффициентов одномерного преобразования – appcoef
Функция нахождения одномерных детализирующих коэффициентов – detcoef
Метод расширения вейвлет-преобразования dwtmode
Одноуровневое дискретное одномерное вейвлет-преобразование
Одноуровневое обратное вейвлет-преобразование – idwt
Прямое восстановление из одномерных вейвлет-коэффициентов – upcoef
Одноуровневое восстановление одномерного вейвлет-разложения – upwlew
Многоуровневое одномерное вейвлет-разложение – wavedec
Многоуровневое одномерное вейвлет-восстановление – waverec
Восстановление одиночной ветви из одномерных вейвлет-коэффициентов – wrcoef
Средства GUI одномерного вейвлет-преобразования
Вызов окна GUI пакета Wavelet Toolbox – wavemenu
Просмотр вейвлетов – окно Wavelet Display
Доступ к демонстрационным примерам – wavedemo
Работа с демонстрационными примерами
Просмотр примера Short 1D scenario
Демонстрационные примеры GUI
Дискретное двумерное вейвлет-преобразование
Нахождение вейвлет-коэффициентов двумерного преобразования – appcoef2
Функция нахождения двумерных детализирующих коэффициентов – detcoef2
Одноуровневое дискретное двумерное вейвлет-преобразование – dwt2
Одноуровневое дискретное двумерное обратное вейвлет-преобразование – idwt2
Прямое восстановление из двумерных вейвлет-коэффициентов – upcoef2
Многоуровневое двумерное вейвлет-разложение – wavedec2
Одноуровневое восстановление двумерного вейвлет-разложения – upwlew2
Многоуровневое двумерное вейвлет-восстановление – waverec2
Восстановление одиночной ветви из двумерных вейвлет-коэффициентов – wrcoef2
Пакетные вейвлет-алгоритмы
Наилучшее дерево уровня – bestlevt
Наилучшее дерево по критерию энтропии – besttree
Вычисление энтропии – wentropy
Обновление энтропии – entrupd
Извлечение вейвлет-дерева из пакетного дерева – wp2wtree
Пакетные вейвлет-коэффициенты – wpcoef
Сечение вейвлет-пакетного дерева –wpcutree
Пакетное одномерное вейвлет-разложение – wpdec
Пакетное двумерное вейвлет-разложение – wpdec2
Пакетная вейвлет-функция – wpfun
Перекомпонованный пакетный вейвлет – wpjoin
Восстановление коэффициентов пакетного вейвлета – wprcoef
Пакетное вейвлет-восстановление – wprec и wprec2
Дискретное стационарное вейвлет-преобразование
Дискретное стационарное одномерное вейвлет-преобразование
Обратное одномерное стационарное дискретное вейвлет-преобразование – iswt
Дискретное стационарное двумерное вейвлет-преобразование – swt2
Обратное стационарное двумерное дискретное вейвлет-преобразование – iswt2
Удаление шумов и сжатие сигналов и изображений
Принципы очистки сигналов и шумов
Установка параметров по умолчанию – ddencmp
Выбор порога для удаления шумов – thselect
Штрафной порог для удаления шума – wbmpen
Порог одномерного вейвлета – wdcbm
Порог двумерного вейвлета – wdcbm2
Создание архива отпечатков пальцев
Автоматическое одномерное удаление – wden
Удаление шума и сжатие – wdencmp
Генерация тестовых сигналов – wnoise
Оценка шума одномерных вейвлет-коэффициентов – wnoisest
Штрафной порог для удаления шумов пакетного вейвлета – wpbmpen
Удаление шумов и сжатие с использованием пакетного вейвлета – wpdencmp
Пример очистки изображения от шума
Порог коэффициентов пакетного вейвлета – wpthcoef
Одномерный порог вейвлет-коэффициентов – wthcoef
Двумерный порог вейвлет-коэффициентов – wthcoef2
Установка гибкого или жесткого порогов – wthresh
Управление параметрами порога – wthrmngr
Обзор основных применений вейвлет-технологии
Выявление тонких особенностей сигналов с помощью непрерывных вейвлетов
Статистическая обработка сигналов и их дискретных вейвлетов
Компрессия сигналов
Очистка сигнала от шума
Очистка сигналов от шумов с помощью стационарных вейвлетов
Оценка плотности сигналов
Регрессия по результатам оценки плотности сигналов
Расширение и экстраполяция сигналов
Двумерное вейвлет-разложение и реконструкция изображений
Двумерное пакетное вейвлет-разложение и реконструкция изображений
Компрессия изображения и очистка его от шума
Расширение изображений
Пакет расширения Wavelet Toolbox 2.1
Новые возможности пакета Wavelet Toolbox 2.1
Документация по Wavelet Toolbox 2.1
Новая функция disp
Новая функция wavefun2
Перспективы дальнейшего развития вейвлет-технологии

ГЛАВА 7. ВВЕДЕНИЕ В IMAGE PROCESSING TOOLBOX
Назначение пакета Image Processing Toolbox
Литература по обработке изображений
Документация по пакету Image Processing Toolbox
Основные понятия машинной графики
Векторная и растровая графика
Типы растровых изображений
Координатные системы графики
Типы данных в Image Processing Toolbox
Форматы чисел и их преобразование
Форматы изображений
Установка свойств изображения – set
Определение прозрачности изображения
Свойства, задающие вид изображения
Контроль доступа к объектам
Общая информация об изображении
Контроль за типом изображения
Преобразование классов матриц изображений
Преобразование цветовых систем
Цветовые системы
Функции преобразования цветовых систем
Вывод изображений на экран
Вывод на экран шкалы цветов – colorbar
Получение изображения из графического объекта – getimage
Вывод на экран графического объекта – image
Масштабирование данных и вывод изображения – imagesc
Создание видеопоследовательности индексированного изображения – immovie
Вывод изображения на экран – imshow
Вывод на экран всех кадров многокадрового изображения – montage
Вывод на экран нескольких изображений в одном окне – subimage
Установка размера окна для вывода на экран изображения – truesize
Вывод на экран поверхности с текстурой заданного изображения – warp
Масштабирование изображения – zoom
Работа с файлами изображений
Информация о графическом файле – imfinfo
Чтение изображения из файла – imread
Запись изображения в файл – imwrite
Геометрические операции
Кадрирование изображения – imcrop
Изменение размеров изображения – imresize
Поворот изображения – imrotate
Операции с пикселами
Контурный график изображения – imcontour
Вычисление признаков объектов – imfeature
Построение гистограммы данных изображения – imhist
Вывод информации о пикселе – pixval
Определение значения яркости пиксела – impixel
Построение профиля – improfile
Вычисление среднего всех элементов матрицы – mean2
Вычисление стандартного отклонения элементов матрицы – std2
2-D корреляционные коэффициенты – согг2
Установка и контроль глобальных переменных
Установка глобальных переменных – iptsetpref
Контроль глобальных переменных – iptgetpref

ГЛАВА 8. IMAGE PROCESSING TOOLBOX. ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
Преобразования изображений
Двумерное дискретное косинусное преобразование – dct2
Матрица дискретного косинусного преобразования – dctmtx
MATLAB-функции быстрого преобразования Фурье
Двумерное обратное дискретное косинусное преобразование – idct2
Прямое преобразование Радона – radon
Обратное преобразование Радона – iradon
Диффузионное псевдосмешение цветов – dither
Преобразование полутонового изображения в палитровое – gray2ind
Преобразование полутонового изображения в палитровое с отсечением – grayslice
Бинаризация отсечением по порогу яркости – im2bw
Преобразование лалитрового изображения в полутоновое – ind2gray
Преобразование лалитрового изображения в RGB-изображение – ind2rgb
Преобразование матрицы в полутоновое изображение – mat2gray
Преобразование RGB-изображения в полутоновое изображение – rgb2gray
Преобразование RGB-изображения в палитровое изображение – rgb2ind
Функции линейной фильтрации
Функции линейной фильтрации системы MATLAB
Создание маски специального фильтра – fspecial
Усредняющий фильтр average
Фильтр Гаусса gaussian
Фильтр Лапласа laplacian
Фильтр Лапласа-Гаусса – log
Фильтр Собеля sober
Фильтр Превита prewitt
Фильтр повышения резкости unsharp
Использование функций 2-D линейной фильтрации системы MATLAB
Двумерная АЧХ – freqz2
Формирование маски 2-D линейного фильтра с заданной АЧХ – fsamp2
Формирование маски фильтра методом преобразования частот – ftrans2
Формирование маски фильтра по желаемой АЧХ с применением 1-D-окна –fwindl
Формирование маски фильтра по желаемой АЧХ с применением 2-D-окна – fwind2
Выделение границ и сегментация изображений
Выделение границ между областями изображения – edge
Сегментация изображения на основе квадро-деревьев – qtdecomp
Получение блоков из квадро-дерева результатов сегментации – qtgetblk
Замена блоков – результатов сегментации – qtsetblk
Улучшение изображений
Выравнивание гистограммы изображения – histeq
Изменение яркости палитры – imadjust
Наложение на изображение шума – imnoise
Медианная фильтрация изображения – medfilt2
Ранговая фильтрация – ordfilt2
Адаптивная фильтрация Винера – wiener2
Обработка блоков изображения
Определение оптимального размера блока – bestblk
Обработка блоков изображения – blkproc
Преобразование столбцов во фрагменты изображения – co!2im
Оптимизированная операция фильтрации – colfilt
Преобразование фрагментов изображения в столбцы – im2col
Обобщенный нелинейный фильтр – nlfilter
Работа с областями интереса
Бинаризация по заданным цветам – roicolor
Заполнение областей интереса – roifill
Двумерная фильтрация областей интереса – roifilt2
Операции с палитрами
Операции с палитрами в системе MATLAB
Изменение порядка цветов в палйтре – cmpermute
Уменьшение числа цветов палитрового изображения – imapprox
Операции с бинарными изображениями
Преобразование с помощью таблицы перекодировки – applylut
Формирование таблицы перекодировки – makelut(fun,n)
Вычисление площади объектов бинарного изображения – bwarea
Вычисление числа Эйлера – bweuler
Заполнение областей фона – bwfill
Метки для связанных объектов – bwlabel
Морфологические операции над бинарными изображениями – bwmorph
Периметр объекта в бинарном изображении – bwperim
Выделение объектов в бинарном изображении – bwselect
Наращивание бинарного объекта – dilate
Эрозия бинарного объекта – erode
Демонстрационные возможности Image Processing Toolbox
Доступ к демонстрационным примерам пакета Image Processing Toolbox
Демонстрация двумерного дискретного косинусного преобразования – dctdemo
Демонстрация выделения границ областей изображения – edgedemo
Проёктирование двумерных фильтров с КИХ – firdemo
Регулировка световых характеристик изображения – imadjdemo
Демонстрация очистки изображения от шума – nrfiltdemo
Демонстрация квадратичной декомпозици – qtdemo
Выделение границ региона – roidemo
Обзор новой версии пакета Image Processing Toolbox 6.1

Приложение 1. Состав системы MATLAB 6.0
Приложение 2. Состав системы MATLAB 6.1
Алфавитный указатель


Скачать:


  • Теги:

Комментарии:


Оставить комментарий

Вход на сайт

Информация о проекте

Настоящий сайт представляет собой информационный портал, содержащий материалы по проблеме бизнес-аналитики, раскрывающие особенности использования современных подходов и методов анализа и обработки данных, что в условиях современной информатизации общества представляется весьма актуальным при исследовании различных проблем социально-экономического характера.
Настоящий портал содержит материалы познавательного, учебно-методического и научно-исследовательского характера, демонстрирующие современное состояние развития проблемы бизнес-аналитики, проблемы анализа и обработки данных. Особое внимание на страницах сайта уделено методическому и аналитическому инструментарию рассматриваемых проблем. Наряду с теоретическими и аналитическими материалами сайт содержит пакеты программных продуктов, представляющих собой прикладной инструментарий, способный автоматизировать научно-практические исследования в области бизнес-аналитики и бизнес-статистики.

Контакты