MATLAB圖像處理工具箱是目前*流行的圖像處理工具之一，其函數(shù)能有效地實現(xiàn)各種圖像算法。本書從實用角度出發(fā)，詳細介紹MATLAB各種圖像處理函數(shù)，包括圖像顯示、繪圖、圖像類型轉(zhuǎn)換、圖像用戶界面、空間變換、圖像統(tǒng)計、圖像代數(shù)運算、圖像增強、去模糊、濾波變換、形態(tài)學操作、塊與鄰域操作、色彩空間變換函數(shù)等。為加深讀者對MATLAB圖像處理應用的認識，書中列舉了8個MATLAB圖像處理應用綜合實例。本書寫作結(jié)構(gòu)清晰、解釋翔實、實例豐富。隨書贈送的DVD光盤中附有大量教學視頻，方便讀者學習與提高。本書可作為MATLAB圖像處理工作者的參考用書。
前 言
當前信息化社會，圖像是獲取信息的最重要來源之一。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，圖像處理技術(shù)已成功應用于各個行業(yè)，其中，圖像處理的算法和軟件決定圖像處理技術(shù)的應用效果。MATLAB圖像處理工具箱是目前最流行的圖像處理工具之一，不僅包含了目前絕大部分圖像處理算法，而且還可以通過快速編程實現(xiàn)新的圖像處理算法。
由于MATLAB圖像處理工具箱函數(shù)較多，使用者常會忘記函數(shù)的具體用法。本書以函數(shù)手冊的形式總結(jié)了大部分常用圖像函數(shù)的用法，方便使用者查找。為使讀者更好地理解MATLAB圖像函數(shù)，書中函數(shù)的說明力求通俗易懂，并提供了函數(shù)實例、操作錄像和圖像處理應用案例供讀者參考。
全書共分為兩部分20章，第一部分（第1～14章）說明MATLAB圖像處理工具箱函數(shù)的語法，第二部分（第15～20章）列舉了8個MATLAB圖像處理應用實例。具體內(nèi)容安排如下：
第1章
圖像顯示與圖像文件輸入/輸出函數(shù)
本章主要講述圖像顯示和圖像文件輸入/輸出兩類基本函數(shù)，掌握這些函數(shù)可對MATLAB圖像處理有初步認識。
第2章 圖形繪制
MATLAB具有強大的繪圖功能，能夠制作各種漂亮的專業(yè)數(shù)據(jù)圖形，實現(xiàn)科學計算數(shù)據(jù)的可視化。本章介紹了MATLAB中二維圖形、三維圖形和流場圖形繪制的相關(guān)函數(shù)。
第3章 圖像類型和類型轉(zhuǎn)換
圖像類型對圖像的大小和顯示效果有著顯著的影響。在不同圖像分析場合中，通常對圖像類型有特定的要求，本章詳細介紹了MATLAB中各種常用圖像類型、顏色模型之間的轉(zhuǎn)換函數(shù)。
第4章 圖形用戶界面工具
圖形用戶界面工具能以交互式方式快速對圖像信息進行統(tǒng)計分析。本章詳細介紹了MATLAB中各類圖形用戶界面工具函數(shù)，包括圖像信息工具、對比工具、距離工具、像素工具、概覽工具、鼠標行為工具等。
第5章 空間變換和圖像配準
在計算機圖像處理中，圖像從輸入到輸出貫穿著各種變換。為使輸入圖像的像素位置映射到輸出圖像的新位置，需要對圖像作旋轉(zhuǎn)、平移、放大、縮小、拉伸或剪切等空間變換。本章介紹了MATLAB中的空間變換和圖像配準兩類函數(shù)。
第6章 圖像分析和統(tǒng)計
圖像分析和統(tǒng)計是圖像處理的基本內(nèi)容，它包括獲取圖像的相關(guān)信息，如圖像像素、等高線、直方圖、標準差、熵等統(tǒng)計數(shù)據(jù)以便進行圖像的邊緣檢測、邊界跟蹤等分析。本章介紹了MATLAB中圖像分析和統(tǒng)計相關(guān)的函數(shù)。
第7章 圖像代數(shù)運算
圖像的代數(shù)運算是指多幅圖像的加、減、乘、除運算和一般的線性運算，它通常是復雜圖像處理的預處理步驟。本章介紹了MATLAB中的圖像代數(shù)運算函數(shù)。
第8章 圖像增強
圖像增強是圖像處理的一個重要分支，是圖像邊緣提取、圖像分割等操作的基礎。通過圖像增強，可以讓原來不清晰的圖像變得清晰，或者抑制圖像的某些特征而使另外一些特征加強。本章詳細介紹了11個MATLAB圖像增強函數(shù)的用法。
第9章 圖像去模糊
由于攝影條件或攝影技術(shù)的限制，使得很多拍攝的圖片質(zhì)量較低，比較模糊，掩蓋了圖像的真實信息。圖像去模糊技術(shù)的目的就是消除圖像的模糊，得到一幅清晰的圖片。本章主要介紹了MATLAB圖像處理工具箱中點擴散與光學轉(zhuǎn)換函數(shù)和4類圖像去模糊化函數(shù)：維納濾波器去模糊化、規(guī)則化濾波器去模糊化、Lucy-Richardson去模糊化、盲解卷積去模糊化。
第10章 線性濾波和變換
線性濾波是指對輸入圖像的領(lǐng)域進行線性算法操作得到輸出圖像，常應用于圖像光滑、銳化和邊緣檢測處理。圖像變換是把數(shù)字圖像從空域變換到頻域，一般是指圖像的正交變換，常應用于圖像去噪、圖像壓縮、特征提取和圖像識別處理。本章介紹了MATLAB中線性濾波和變換的相關(guān)函數(shù)。
第11章 形態(tài)學操作
數(shù)學形態(tài)學運算由一組形態(tài)學的代數(shù)運算子組成，其基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素找到圖像中的對應形狀以達到圖像分割識別的目的，最基本的操作為膨脹和腐蝕。本章詳細介紹了MATLAB中的形態(tài)學操作函數(shù)，并列舉了大量實例供讀者參考。
第12章 圖像的塊和鄰域處理
圖像塊操作是將圖像的數(shù)據(jù)劃分成同樣大小的矩形區(qū)域的操作，它是圖像分析和圖像壓縮的基礎。由于圖像劃分為圖像塊后可以轉(zhuǎn)化為矩陣或向量運算，因此可以加快圖像處理的速度。本章介紹了MATLAB中圖像塊和鄰域處理相關(guān)函數(shù)的用法。
第13章 顏色映射表和色彩空間
圖像處理中常使用RGB的值來代表顏色值。除了RGB色彩空間外，還有其他的顏色空間，如HSV、YcbCr、NTSC等用來表示色彩，有時利用這些色彩空間來表示圖像和進行計算會更加直觀和簡單。本章介紹了MATLAB中顏色映射表和色彩空間相關(guān)函數(shù)的用法，并列舉了函數(shù)實例供讀者參考。
第14章 其他常用函數(shù)
本章介紹了MATLAB圖像處理工具箱中的其他常用函數(shù)，包括圖像處理工具箱參數(shù)、演示幫助、鼠標選擇、檢查有效性等。
第15章 圖像配準實戰(zhàn)
圖像配準是對取自不同時間、不同傳感器或不同視角的同一景物的兩幅圖像或多幅圖像進行匹配、疊加的過程，其主要目的是去除或者抑制待配準圖像和參考圖像之間在幾何上的不一致，包括平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和畸變，并融合這些數(shù)據(jù)，從而得到被測對象更完整的信息。本章介紹了不同角度拍攝圖像的配準實例。
第16章 圖像區(qū)域生長分割實戰(zhàn)
區(qū)域生長是將具有相似性質(zhì)的像素集合起來構(gòu)成一個區(qū)域，實質(zhì)就是將具有相似特性的像素連接成區(qū)域。這些區(qū)域是互不相交的，每個區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。本章介紹了圖片中的人物區(qū)域生長分割、醫(yī)學腦部圖像中的白質(zhì)區(qū)域生長分割兩個實例。
第17章 交通視頻車輛檢測實戰(zhàn)
在智能交通系統(tǒng)中，通常要對車輛進行檢測和跟蹤以得到相關(guān)交通參數(shù)，其中運動物體的提取是車輛檢測的必要步驟。本章介紹了一個提取交通視頻中面積最大的淺顏色轎車的程序。
第18章 人臉區(qū)域定位實戰(zhàn)
人臉識別是采用機器對人臉圖像進行分析處理，從而提取出有效的識別信息，達到身份辨認的目的。本章介紹了一個簡單的人臉區(qū)域定位程序。
第19章 圖像特征提取實戰(zhàn)
在很多應用領(lǐng)域，研究人員需要對測量的圖像結(jié)果進行目標物體的特征提取。圖像特征提取需要根據(jù)目標物體的屬性、圖像質(zhì)量、圖片內(nèi)容等應用不同的算法。本章介紹了材料絲狀腐蝕區(qū)域提取、圖像中圓形目標提取兩個實例。
第20章 圖像分形維計算實戰(zhàn)
基于分形的圖像處理在材料科學、目標識別、特征評估等領(lǐng)域得到廣泛應用。分形中有一個重要的概念：分形維，它的值反映了物體的形狀特性，給出了一個關(guān)于集合的復雜度、不規(guī)整度的定量回答。本章舉例說明了灰度圖像的差分盒維法計算過程，供讀者參考。
本書由楊杰、占君、周至清編著，本書在編寫過程中，得到了北京理工大學智能機器人研究所賈東永博士的幫助，在此對他表示衷心的感謝。高克臻、張云霞、許小榮、王東、王龍、張銀芳、周新國、蔡娜、張玉蘭、李爽、胡書敏、蘇靜等同志也參與了本書的編寫工作。
本書的編寫過程中參考了大量MATLAB相關(guān)書籍及部分MATLAB相關(guān)論壇的資源，在此，對相關(guān)作者一并表示感謝，同時對各位MATLAB網(wǎng)友給予的啟發(fā)和幫助表示感謝。
由于時間倉促，加之作者水平和經(jīng)驗有限，書中的疏漏甚至錯誤在所難免，希望廣大讀者批評指正。
編著者
國防科學技術(shù)大學博士，大學教師。從事智能算法應用、有限元仿真、慣性器件加工研究工作，參與過多個智能與仿真項目的開發(fā)，熟悉各種工程計算、有限元仿真以及圖像處理軟件，精通MATLAB軟件應用，有豐富的教學和開發(fā)經(jīng)驗。
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