Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB

Опубликовал: pvi777 в категорию Материалы по MathWorks MATLAB - Дата добавления: 19.09.2020, 12:09


Монография предназначена для тех. кто хочет в короткие сроки освоить методы обработки изображений с использованием пакета MATLAB.
Книга разбита на 12 глав, охватывающих самые важные области обработки изображений: градационные преобразования, линейную и нелинейную пространственную фильтрацию, вейвлеты, фильтрацию в частотной области, восстановление, регистрацию, сжатие, морфологическую обработку, сегментацию, представление и описание областей и границ изображений, а также распознавание объектов и обработку цветных изображений.
Книга будет полезна всем, кто хочет овладеть практическими навыками работы с изображениями, особенно специалистам по дистанционному зондированию, цифровому телевидению, компьютерной микроскопии, системам безопасности, программистам и дизайнерам.

СОДЕРЖАНИЕ

Пролог
Благодарности
Об авторах

Глава 1. Введение
1.1. Некоторые основания
1.2. Что такое цифровая обработка изображений?
1.3. Система MATLAB и пакет Image Processing Toolbox
1.4. Задачи по обработке изображений
1.5. О вебсайте этой книги
1.6. Обозначения
1.7. Рабочая среда системы MATLAB
1.7.1. Рабочий стол MATLAB
1.7.2. Создание М-файлов в редакторе MATLAB
1.7.3. Вызов справки
1.7.4. Сохранение и загрузка рабочего пространства
1.8. Как организованы ссылки
Выводы

Глава 2. Цифровые изображения в MATLAB
Введение
2.1. Представление цифровых изображений
2.1.1. Координатное соглашение
2.1.2. Изображение как матрица
2.2. Загрузка изображений
2.3. Вывод изображения на дисплей
2.4. Сохранение изображений
2.5. Классы данных
2.6. Типы изображений
2.6.1. Полутоновые изображения
2.6.2. Двоичные изображения
2.6.3. Еще раз о терминологии
2.7. Конвертирование классов данных и типов изображений
2.7.1. Конвертирование классов данных
2.7.2. Конвертирование классов и типов изображений
2.8. Индексирование массивов
2.8.1. Индексирование векторов
2.8.2. Индексирование матриц
2.8.3. О размерности массивов
2.9. Некоторые важные стандартные массивы
2.10. Введение в программирование М-функций
2.10.1. М-файлы
2.10.2. Операторы
2.10.3. Управление вычислительными потоками
2.10.4. Кодовая оптимизация программ
2.10.5. Интерактивный ввод/вывод
2.10.6. Краткое введение в смешанные массивы и структуры
Выводы

Глава 3. Преобразования яркости изображений и пространственная фильтрация
Введение
3.1. Некоторые основы
3.2. Преобразования яркости изображений
3.2.1. Функция imadjust
3.2.2. Логарифмические преобразования и преобразования растяжения контрастности
3.2.3. Некоторые утилитные М-функции преобразования яркости
3.3. Обработка гистограмм и построение графиков функций
3.3.1. Нахождение и построение гистограмм
3.3.2. Эквализапия гистограммы
3.3.3. Гистограммная подгонка (спецификация)
3.4. Пространственная фильтрация
3.4.1. Линейная пространственная фильтрация
3.4.2. Нелинейная пространственная фильтрация
3.5. Стандартные пространственные фильтры из пакета IPT
3.5.1. Линейные пространственные фильтры
3.5.2. Нелинейные пространственные фильтры
Выводы

Глава 4. Обработка в частотной области
Введение
4.1. Двумерное дискретное преобразование Фурье
4.2. Вычисление и визуализация двумерного DFT в MATLAB
4.3. Фильтрация в частотной области
4.3.1. Базовые концепции
4.3.2. Основные шаги фильтрации в частотной области
4.3.3. М-функция для фильтрации в частотной области
4.4. Построение фильтров в частотной области по пространственным фильтрам
4.5. Прямое построение фильтров в частотной области
4.5.1. Построение сеточных массивов для использования в фильтрах в частотной области
4.5.2. Низкочастотные фильтры
4.5.3. Построение графиков каркасных контуров и поверхностей
4.6. Повышение резкости при частотной фильтрации
4.6.1. Основы высокочастотной фильтрации
4.6.2. Фильтрация с усилением высоких частот
Выводы

Глава 5. Восстановление изображений
Введение
5.1. Моделирование процесса искажения/восстановления изображения
5.2. Модели шума
5.2.1. Добавление шума функцией imnoise
5.2.2. Генерация случайного пространственного шума с заданным распределением
5.2.3. Периодический шум
5.2.4. Оценивание параметров шума
5.3. Восстановление в присутствии одного шума – пространственная фильтрация
5.3.1. Фильтры для пространственного шума
5.3.2. Адаптивные пространственные фильтры
5.4. Подавление периодического шума с помощью фильтрации в частотной области
5.5. Моделирование искажающих функций
5.6. Инверсная фильтрация
5.7. Винеровская фильтрация
5.8. Сглаживающая фильтрация методом наименьших квадратов со связью
5.9. Алгоритм Люси-Ричардсона итерационного нелинейного восстановления
5.10. Слепая деконволюция
5.11. Геометрические преобразования и регистрация изображений
5.11.1. Пространственные преобразования
5.11.2. Применение пространственных преобразований к изображениям
5.11.3. Регистрация изображений
Выводы

Глава 6. Обработка цветных изображений
Введение
6.1. Представление цветных изображений в MATLAB
6.1.1. RGB изображения
6.1.2. Индексированные изображения
6.1.3. Функции IPT для обращения с RGB и индексированными изображениями
6.2. Преобразования в другие цветовые пространства
6.2.1. Цветовое пространство NTSC
6.2.2. Цветовое пространство YCbCr
6.2.3. Цветовое пространство HSV
6.2.4. Цветовые пространства CMY и CMYK
6.2.5. Цветовое пространство HSI
6-3. Основы обработки цветных изображений
6.4. Цветовые преобразования
6.5. Пространственная фильтрация цветных изображений
6.5.1. Сглаживание цветных изображений
6.5.2. Повышение резкости цветных изображений
6.6. Обработка в векторном пространстве RGB напрямую
6.6.1. Обнаружение контуров на цветных изображениях с помощью градиента
6.6.2. Сегментация в векторном пространстве RGB
Выводы

Глава 7. Вейвлеты
Введение
7.1. Некоторые основы
7.2. Быстрое вейвлетное преобразование
7.2.1. Преобразования FWT в пакете Wavelet Toolbox
7.2.2. Преобразования FWT без использования Wavelet Toolbox
7.3. Работа со структурами вейвлетной декомпозиции
7.3.1. Редактирование вейвлетных коэффициентов вне пакета Wavelet Tollbox
7.3.2. Отображение коэффициентов декомпозиции
7.4. Быстрое обратное вейвлетное преобразование
7.5. Вейвлеты при обработке изображений
Выводы

Глава 8. Сжатие изображений
Введение
8.1. Некоторые основы
8.2. Кодовая избыточность
8.2.1. Коды Хаффмана
8.2.2. Кодирование Хаффмана
8.2.3. Декодирование Хаффмана
8.3. Межпиксельная избыточность
8.4. Визуальная избыточность
8.5. Стандарты сжатия JPEG
8.5.1. JPEG
8.5.2. JPEG 2000
Выводы

Глава 9. Морфологическая обработка изображений
Введение
9.1. Предварительные сведения
9.1.1. Базовые понятия теории множеств
9.1.2. Двоичные изображения, множества и логические операции
9.2. Дилатация и эрозия
9.2.1. Дилатация
9.2.2. Разложение структурообразующих элементов
9.2.3. Функция strel 
9.2.4. Эрозия
9.3. Комбинирование дилатации и эрозии
9.3.1. Размыкание и замыкание
9.3.2. Преобразование успех, неудача
9.3.3. Использование поисковых таблиц
9.3.4. Функция bwmorph
9.4. Выделение компонент связности
9.5. Морфологическая реконструкция
9.5.1. Размыкание реконструкцией
9.5.2. Заполнение отверстий
9.5.3. Очистка от пограничных объектов
9.6. Полутоновая морфология
9.6.1. Дилатация и эрозия
9.6.2. Размыкание и замыкание
9.6.3. Реконструкция
Выводы

Глава 10. Сегментация изображений
Введение
10.1. Обнаружение точек, линий и перепадов
10.1.1. Обнаружение точек
10.1.2. Обнаружение линий
10.1.3. Обнаружение перепадов с помощью функции edge
10.2. Обнаружение линий с помощью преобразования Хафа
10.2.1. Нахождение максимумов преобразования Хафа
10.2.2. Преобразование Хафа при обнаружении линий и связывании
10.3. Пороговая обработка
10.3.1. Обработка с глобальным порогом
10.3.2. Обработка с адаптивным порогом
10.4. Сегментация на отдельные области
10.4.1. Постановка задачи
10.4.2. Выращивание областей
10.4.3. Разделение и слияние областей
10.5. Сегментация преобразованием водораздела
10.5.1. Сегментация по водоразделам с помощью преобразования расстояния
10.5.2. Сегментация по водоразделам с помощью градиентов
10.5.3. Использование маркеров при сегментации по водоразделам
Выводы

Глава 11. Представление и описание
Введение
11.1. Предварительные сведения
11.1.1. Смешанные массивы и структуры
11.1.2. Некоторые дополнительные функции MATLAB и IPT
11.1.3. Некоторые основные утилитные М-функции
11.2. Представление
11.2.1. Цепные коды
11.2.2. Приближение ломаной линией минимальной длины
11.2.3. Сигнатуры
11.2.4. Сегменты границы
11.2.5. Остовы областей
11.3. Дескрипторы границ
11.3.1. Некоторые простые дескрипторы
11.3.2. Нумерация фигур
11.3.3. Фурье-дескрипторы
11.3.4. Статистические характеристики
11.4. Дескрипторы областей
11.4.1. Функция regionprops
11.4.2. Текстура
11.4.3. Инварианты моментов
11.5. Использование главных компонент при описании изображений
Выводы

Глава 12. Распознавание объектов
Введение
12.1. Некоторые основы
12.2. Вычисление расстояний в MATLAB
12.3. Распознавание с помощью теории решений
12.3.1. Формирование векторов признаков
12.3.2. Сопоставление образов с помощью классификаторов по минимуму расстояния
12.3.3. Корреляционное сопоставление
12.3.4. Статистически оптимальные классификаторы
12.3.5. Адаптивные обучающиеся системы
12.4. Структурное распознавание
12.4.1. Работа со строками в MATLAB
12.4.2. Сопоставление строк
Выводы

Приложение А
Введение
А.1. Функции IPT и DIPUM
А.2. Функции MATLAB

Приложение Б
Введение
Б.1. Построение графического интерфейса ICE
Б.2. Программируемый интерфейс ICE
Б.2.1. Программный код инициализации
Б.2.2. Открытие окна и вывод функций
Б.2.3. Функции вызовов окна
Б.2.4. Функции вызовов объектов

Приложение В
Введение

Литература


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