《MATLAB圖像處理--程序實現與模塊化仿真》由趙小川所著，本書緊扣讀者需求，采用循序漸近的敘述方式，深入淺出地介紹了MATLAB2012計算機視覺工具箱(Computer Vision System)、數字圖像處理工具箱的*新功能，並以此為編程工具闡述了數字圖像／視頻的基礎理論、關鍵技術、應用實例、解決方案、發展前沿。本書共8章，內容包括：MATLAB數字圖像／視頻處理技術基礎、數字圖像變換、數字圖像分析、圖像特征提取、視頻圖像運動估計與跟蹤、圖像壓縮編碼、雙目立體視覺、應用案例詳解。

《MATLAB圖像處理--程序實現與模塊化仿真》由 趙小川所著，本書深入淺出地介紹了MATLAB 2012計 算機視覺工具箱(Computer Vision System)、數字 圖像處理工具箱的最新功能，並以此為編程工具闡述 了數字圖像／視頻的基礎理論、關鍵技術、應用實例 、解決方案、發展前沿。本書共8章，內容包括： MATLAB數字圖像／視頻處理技術基礎、數字圖像變換 、數字圖像分析、圖像特征提取、視頻圖像運動估計 與跟蹤、圖像壓縮編碼、雙目立體視覺、應用案例詳 解。 《MATLAB圖像處理--程序實現與模塊化仿真》可 作為電子信息工程、計算機科學技術相關專業本科生 、研究生的教材，也可作為本科畢業設計、研究生學 術論文的參考資料，還可作為對數字圖像技術感興趣 、打算繫統學習的讀者的參考用書。

第1章 MATLAB數字圖像／視頻處理技術基礎
1．1 數字圖像處理的基本概念
1．1．1 認識“數字圖像”
1．1．2 基本概念一點通
1．1．3 數字圖像的矩陣表示
1．2 數字圖像處理的數學知識
1．2．1 回顧“矩陣”
1．2．2 精講“卷積”
1．2．3 解析“相關”
1．2．4 理解“正交”
1．3 MATLAB編程快速入門
1．3．1 矩陣的輸入與生成
1．3．2 矩陣運算
1．3．3 程序控制結構
1．3．4 M文件
1．3．5 M函數
1．3．6 函數句柄與匿名函數
1．3．7 MATLAB編程技巧
1．4 M．ATLAB圖像處理工具箱簡介
1．4．1 圖像處理工具箱的基本功能
1．4．2 數字圖像處理的基本操作
1．4．3 視頻圖像的基本操作
1．4．4 MATLAB中的圖像類型
1．5 新功能：基於繫統對像vision．X的圖像處理
1．6 MATLAB-Simulink基礎精講
1．6．1 Simulink簡介
1．6．2 Simulink的基本操作
1．6．3 繫統仿真及參數設置
1．6．4 Simulink模塊庫
1．6．5 Simulink子繫統
1．7 新功能：基於Simulink—Blocks的圖像／視頻處理
1．8 新功能：圖像／視頻處理C代碼的快速生成
第2章 數字圖像變換
2．1 圖像的幾何變換
2．1．1 圖像的縮放變換
2．1．2 圖像的平移變換
2．1．3 圖像的旋轉變換
2．1．4 灰度級插值
2．2 圖像的Hough變換
2．2．1 基本原理一點通
2．2．2 例程精講
2．3 圖像的傅裡葉變換
2．3．1 走進“頻率域”
2．3．2 基本原理一點通
2．3．3 例程精講
2．4 圖像的餘弦變換
2．4．1 基本原理一點通
2．4．2 例程精講
2．4．3 離散餘弦變換的性質
2．4．4 應用點睛
2．5 基於數學形態學的圖像變換
2．5．1 數學形態學的起源
2．5．2 數學形態學的基本運算
2．5．3 腐蝕與膨脹
2．5．4 開運算與閉運算
2．6 圖像濾波
2．6．1 基本原理一點通
2．6．2 例程精講
2．7 圖像的多尺度金字塔變換
2．7．1 基本原理一點通
2．7．2 例程精講
第3章 數字圖像分析
3．1 圖像的色彩空間
3．1．1 RGB色彩空間
3．1．2 HSV色彩空間
3．1．3 YUV空間
3．1．4 HSI色彩空間
3．1．5 灰度空間
3．1．6 Lab色彩空間
3．1．7 例程精講
3．2 圖像的直方圖
3．2．1 灰度直方圖
3．2．2 例程精講
3．2．3 直方圖均衡化
3．2．4 直方圖均衡化的MATLAB實現
3．3 圖像的信噪比
3．3．1 基本原理一點通
3．3．2 例程精講
第4章 圖像特征提取
4．1 圖像的邊緣檢測
4．1．1 基本原理一點通
4．1．2 例程精講
4．2 角點特征檢測
4．2．1 何謂“角點”
4．2．2 Harris角點的基本原理
4．2．3 Harris角點的檢測步驟
4．2．4 Harris角點的性質
4．2．5 例程精講
4．3 SURF特征提取
4．3．1 積分圖像
4．3．2 DoH近似
4．3．3 尺度空間表示
4．3．4 SURF特征描述算子
4．3．5 例程精講
第5章 運動估計與跟蹤
5．1 基於塊匹配的運動估計
5．1．1 基本原理一點通
5．1．2 塊匹配的準則
5．1．3 塊匹配運動估計搜索路徑
5．1．4 例程精講
5．2 基於高斯混合模型的背景檢測
5．2．1 單高斯背景模型
5．2．2 混合高斯背景模型
5．2．3例程精講
5．3 基於光流法的運動目標檢測
5．3．1 光流和光流場的概念
5．3．2 光流場計算的基本原理
5．3．3 運用光流法檢測運動物體的基本原理
5．3．4 Horn—Schunck算法
5．3．5 Lucas—Kanade算法
5．3．6 例程精講
5．4 基於圖像模板匹配的目標定位
5．4．1 基本原理一點通
5．4．2 例程精講
第6章 圖像壓縮編碼
6．1 圖像編解碼概述
6．1．1 圖像壓縮編碼的必要性
6．1．2 圖像壓縮編碼的可行性
6．1．3 圖像壓縮編碼的分類
6．1．4 圖像壓縮的評價指標
6．2 行程編碼技術
6．2．1 基本原理一點通
6．2．2 例程精講
6．3 哈夫曼編碼
6．3．1 基本原理一點通
6．3．2 例程精講
6．3．3 哈夫曼編碼的特點
6．4 矢量量化編碼
6．4．1 矢量量化定義
6．4．2 矢量量化編解碼的過程
6．4．3 LBG矢量量化碼書設計算法
6．4．4 矢量量化碼字搜索
6．4．5 例程精講
6．4．6 矢量量化與標量量化
6．5 變換編碼
6．5．1 變換編碼概述
6．5．2 基於離散餘弦變換的圖像壓縮
6．5．3 基於小波變換的圖像壓縮
第7章 雙目立體視覺
7．1 什麼是雙目立體視覺
7．2 雙目立體視覺測距的基本原理
7．3 雙目立體視覺測量的流程
7．4 極線幾何(Epipolar Geometry)
7．5 雙目視覺測量模型
7．5．1 成像幾何基礎
7．5．2 雙目立體視覺測量數學模型
7．6 本質矩陣與基礎矩陣
7．7 圖像校正
7．8 立體匹配
7．9 例程精講
7．10 雙目立體視覺的*新應用及發展方向
第8章 應用實例詳解
8．1 基於相位相關的圖像拼接技術
8．1．1 什麼是圖像拼接技術
8．1．2 相位相關的基本原理
8．1．3 例程精講
8．2 基於Arnold變換的圖像加密技術
8．2．1 圖像加密概述
8．2．2 基本原理
8．2．3 實現流程
8．2．4 例程精講
8．3 人臉檢測技術及其實現
8．3．1 人臉檢測技術研究概況
8．3．2 人臉檢測方法
8．3．3 基於AdaBoost的人臉檢測的基本原理
8．3．4 例程精講
8．4 霧靄天氣圖像增強技術及其實現
8．4．1 Retinex理論
8．4．2 基於Retinex理論的圖像增強的基本步驟
8．4．3 多尺度Retinex算法
8．4．4 例程精講
8．5 基於仿生原理的圖像分割技術
8．5．1 圖像分割技術
8．5．2 脈衝耦合神經網絡的基本原理
8．5．3 基本實現步驟
8．5．4 例程精講
附錄1 繫統對像功能彙總
附錄2 數字圖像處理常用詞彙解釋
參考文獻