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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 Computer Vision System工具箱功能模块介绍54

1.8 新功能：图像视频处理C代码的快速生成63

第2章 数字图像变换70

2.1 图像的几何变换70

2.1.1 图像的缩放变换70

2.1.2 图像的平移变换76

2.1.3 图像的旋转变换81

2.1.4 灰度级插值87

2.2 图像的Hough变换91

2.2.1 基本原理一点通91

2.2.2 例程精讲92

2.3 图像的傅里叶变换99

2.3.1 走进“频率域”99

2.3.2 基本原理一点通99

2.3.3 例程精讲103

2.4 图像的余弦变换109

2.4.1 基本原理一点通109

2.4.2 例程精讲111

2.4.3 离散余弦变换的性质116

2.4.4 应用点睛117

2.5 基于数学形态学的图像变换118

2.5.1 数学形态学的起源118

2.5.2 数学形态学的基本运算118

2.5.3 腐蚀与膨胀120

2.5.4 开运算与闭运算127

2.6 图像滤波138

2.6.1 基本原理一点通138

2.6.2 例程精讲138

2.7 图像的多尺度金字塔变换142

2.7.1 基本原理一点通142

2.7.2 例程精讲143

第3章 数字图像分析146

3.1 图像的色彩空间146

3.1.1 RGB色彩空间146

3.1.2 HSV色彩空间147

3.1.3 YUV空间148

3.1.4 HSI色彩空间149

3.1.5 灰度空间149

3.1.6 Lab色彩空间150

3.1.7 例程精讲150

3.2 图像的直方图154

3.2.1 灰度直方图154

3.2.2 例程精讲155

3.2.3 直方图均衡化159

3.2.4 直方图均衡化的MATLAB实现160

3.3 图像的信噪比163

3.3.1 基本原理一点通163

3.3.2 例程精讲164

第4章 图像特征提取166

4.1 图像的边缘检测166

4.1.1 基本原理一点通166

4.1.2 例程精讲172

4.2 角点特征检测177

4.2.1 何谓“角点”177

4.2.2 Harris角点的基本原理178

4.2.3 Harris角点的检测步骤180

4.2.4 Harris角点的性质181

4.2.5 例程精讲182

4.3 SURF特征提取187

4.3.1 积分图像188

4.3.2 DoH近似189

4.3.3 尺度空间表示191

4.3.4 SURF特征描述算子193

4.3.5 例程精讲196

第5章 运动估计与跟踪198

5.1 基于块匹配的运动估计198

5.1.1 基本原理一点通198

5.1.2 块匹配的准则199

5.1.3 块匹配运动估计搜索路径199

5.1.4 例程精讲201

5.2 基于高斯混合模型的背景检测203

5.2.1 单高斯背景模型203

5.2.2 混合高斯背景模型204

5.2.3 例程精讲205

5.3 基于光流法的运动目标检测206

5.3.1 光流和光流场的概念206

5.3.2 光流场计算的基本原理207

5.3.3 运用光流法检测运动物体的基本原理207

5.3.4 Horn-Schunck算法208

5.3.5 Lucas-Kanade算法208

5.3.6 例程精讲209

5.4 基于图像模板匹配的目标定位214

5.4.1 基本原理一点通214

5.4.2 例程精讲215

第6章 图像压缩编码222

6.1 图像编解码概述222

6.1.1 图像压缩编码的必要性222

6.1.2 图像压缩编码的可行性222

6.1.3 图像压缩编码的分类223

6.1.4 图像压缩的评价指标224

6.2 行程编码技术224

6.2.1 基本原理一点通224

6.2.2 例程精讲224

6.3 哈夫曼编码226

6.3.1 基本原理一点通226

6.3.2 例程精讲226

6.3.3 哈夫曼编码的特点231

6.4 矢量量化编码231

6.4.1 矢量量化定义232

6.4.2 矢量量化编解码的过程232

6.4.3 LBG矢量量化码书设计算法232

6.4.4 矢量量化码字搜索234

6.4.5 例程精讲234

6.4.6 矢量量化与标量量化238

6.5 变换编码239

6.5.1 变换编码概述239

6.5.2 基于离散余弦变换的图像压缩239

6.5.3 基于小波变换的图像压缩241

第7章 双目立体视觉244

7.1 什么是双目立体视觉244

7.2 双目立体视觉测距的基本原理244

7.3 双目立体视觉测量的流程245

7.4 极线几何（Epipolar Geometry）248

7.5 双目视觉测量模型248

7.5.1 成像几何基础248

7.5.2 双目立体视觉测量数学模型250

7.6 本质矩阵与基础矩阵251

7.7 图像校正252

7.8 立体匹配252

7.9 例程精讲253

7.10 双目立体视觉的最新应用及发展方向263

第8章 应用实例详解265

8.1 高效视频监控系统的设计与实现265

8.1.1 视频监控系统的基本原理265

8.1.2 基于Computer Vision System的系统设计265

8.2 基于Arnold变换的图像加密技术269

8.2.1 图像加密概述269

8.2.2 基本原理270

8.2.3 实现流程273

8.2.4 例程精讲273

8.3 人脸检测技术及其实现274

8.3.1 人脸检测技术研究概况274

8.3.2 人脸检测方法275

8.3.3 基于AdaBoost的人脸检测的基本原理276

8.3.4 例程精讲280

8.4 雾霭天气图像增强技术及其实现281

8.4.1 Retinex理论281

8.4.2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤282

8.4.3 多尺度Retinex算法282

8.4.4 例程精讲283

8.5 基于仿生原理的图像分割技术292

8.5.1 图像分割技术292

8.5.2 脉冲耦合神经网络的基本原理293

8.5.3 基本实现步骤293

8.5.4 例程精讲294

附录1 系统对象功能汇总298

附录2 数字图像处理常用词汇解释301

参考文献305