Рекомендуем
Ключевые слова:
Цифровая обработка изображений Нейросетевые системы искусственного интеллекта в задачах
обработки изображений |
 Обработка изображений в системах обнаружения и сопровождения объектов. Классические методы |
 Сжатие цифровых изображений |
Книга
Цифровая обработка изображений в Matlab
Учебное пособие для вузов
160 стр.
Формат 60х90/16 (145x215 мм)
Исполнение: в мягкой обложке
ISBN 978-5-9912-1128-4
ББК 004.932(075.8)
УДК 32.973.26-018.2
Аннотация
Пособие является введением в область цифровой обработки изображений, которая применяется в многочисленных приложениях. Описаны основы создания и преобразования цифровых изображений с помощью компьютера при использовании среды Matlab. Рассмотрены два основных подхода преобразования изображений – пространственный и частотный – и показана взаимосвязь между ними, основу которой составляет связь между импульсной и частотной характеристиками двумерных фильтров, используемых для преобразования изображений. Подробно обсуждаются различные преобразования изображений с целью решения таких задач, как гистограммная обработка и улучшение контраста изображений, подавление шумов, повышение резкости, согласованная фильтрация и др. Для всех рассмотренных преобразований, выполняемых в пространственной и частотной областях, приведены примеры обработки полутоновых изображений и соответствующие коды программ.
Для студентов вузов, обучающихся по специальности 11.05.01 – «Радиоэлектронные системы и комплексы», будет полезна аспирантам, преподавателям, а также широкому кругу читателей, начинающих изучать теорию и методы цифровой обработки изображений.
Пособие является введением в область цифровой обработки изображений, которая применяется в многочисленных приложениях. Описаны основы создания и преобразования цифровых изображений с помощью компьютера при использовании среды Matlab. Рассмотрены два основных подхода преобразования изображений – пространственный и частотный – и показана взаимосвязь между ними, основу которой составляет связь между импульсной и частотной характеристиками двумерных фильтров, используемых для преобразования изображений. Подробно обсуждаются различные преобразования изображений с целью решения таких задач, как гистограммная обработка и улучшение контраста изображений, подавление шумов, повышение резкости, согласованная фильтрация и др. Для всех рассмотренных преобразований, выполняемых в пространственной и частотной областях, приведены примеры обработки полутоновых изображений и соответствующие коды программ.
Для студентов вузов, обучающихся по специальности 11.05.01 – «Радиоэлектронные системы и комплексы», будет полезна аспирантам, преподавателям, а также широкому кругу читателей, начинающих изучать теорию и методы цифровой обработки изображений.
Оглавление
Введение
Список сокращений
1. Создание изображений и их преобразования на низком уровне
1.1. Представление цифрового изображения
1.1.1. Представление полутоновых изображений
1.1.2. Представление цветных изображений
1.2. Форматы изображений
1.3. Типы растровых изображений в Matlab
1.3.1. Типы данных в системе Matlab
1.3.2. Вывод изображенияна экран
1.3.3. Запись изображенияв файл
1.3.4. Matlab-функции простейших преобразований изображений
2. Пространственные методы улучшения изображений
2.1. Принципы работы пространственных методов улучшения изображений
2.2. Преобразование яркости изображений в Matlab
2.2.1. Функцияima djust
2.2.2. Функцияimcon trast
2.2.3. Функцияimfla tfield
2.2.4. Функцияimlo calbrighten
2.2.5. Функцияimnoise
2.2.6. Краткие сведенияо других функциях в Matlab
2.3. Кусочно-линейные функции преобразований
2.3.1. Усиление контраста
2.3.2. Вырезание диапазона яркостей
2.4. Изменение гистограммы изображения
2.4.1. Эквализация гистограммы
2.4.2. Эквализация и построение гистограммы в Matlab
2.4.3. Привидение гистограммы
2.4.4. Локальное улучшение гистограммы
2.4.5. Улучшение изображений на основе арифметико-логических операций
2.5. Пространственная фильтрация изображений
2.5.1. Сглаживающие пространственные фильтры
2.5.2. Пространственные фильтры повышения резкости
2.6. Комбинирование методов пространственного улучшения изображений
3. Цифровая обработка изображений в частотной области
3.1. Общие сведенияо цифровой обработке изображений в частотной области
3.2. Двумерное дискретное преобразование Фурье и его свойства
3.2.1. Основные определения
3.2.2. Свойства двумерного дискретного преобразования Фурье
3.3. Частотнаяф ильтрация изображений в Matlab
3.3.1. Сглаживающие частотные фильтры
3.3.2. Частотные фильтры повышения резкости
3.3.3. Использование лапласиана в частотной области
3.3.4. Нерезкое маскирование, высокочастотная фильтрация с подъемом частотной характеристики, фильтрация с усилением высоких частот
3.4. Гомоморфная фильтрация
4. Восстановление изображений путем удаления периодических помех и шумов
4.1. Периодические помехи
4.2. Применение частотной фильтрации дляпо давления периодических помех
4.2.1. Режекторные фильтры
4.2.2. Полосовые фильтры
4.2.3. Узкополосные фильтры
5. Корреляционная обработка и согласованная фильтрация изображений
5.1. Задачи корреляционной обработки и согласованной фильтрации изображений
5.2. Корреляционный анализ изображений
5.3. Согласованная фильтрация изображений
5.4. Согласованная фильтрация двумерных сигналов при формировании радиолокационных изображений
Заключение
Литература
