Catálogo de procesamiento de imágenes digitales MATLAB

Capítulo 1 Procesamiento de imágenes e introducción a MATLAB2007a

1.1 Descripción general

1.1.1 Descripción general de MATLAB

1.1.2 Imagen digital Tecnología de procesamiento El contenido y el estado de desarrollo de

1.2 Disciplinas y campos relacionados

1.2.1 Procesamiento de señales digitales

1.2.2 Gráficos por computadora

1.2.3 Visión por Computador

1.3 Nuevas características de MATLAB2007a

1.3.1 Nuevas características de MATLAB2007a

1. 2 Nuevas características de Simulation Link. 6

p>

1.4MATLAB2007a procesamiento de imágenes

1 4 1 Ejemplo de aplicación de procesamiento de imágenes Atlas

1.4.2 Operaciones básicas de procesamiento de imágenes<. /p>

1.4 .3 Aplicaciones avanzadas del procesamiento de imágenes

Capítulo 2 Codificación y decodificación de imágenes

2.1 Descripción general

2.1.1 La necesidad de Codificación de compresión de imágenes

2.1.2 Posibilidad de codificación de compresión de imágenes

2.1.3 Criterios de evaluación de la codificación de compresión de imágenes

2.2 Codificación estadística

2.2.1 Entropía de la información

2 2 . 2 Codificación de Hanofano

Codificación de Huffman

Codificación aritmética

Codificación de longitud de ejecución< /p >

2.3 Codificación predictiva

2.4 Codificación de transformación de imágenes

2.5 Estándar internacional para codificación de compresión de datos

2.5.1 Estándar JPEG

2.5.2 Estándar de compresión y codificación de vídeo MPEG

2.6 Resumen

Aplicación

Capítulo 3 Restauración de imágenes

3.1 Conceptos básicos de Restauración de imágenes

3.2 Modelo de degradación de imágenes

3.2.1 Modelo de degradación continua

3.2.2 Modelo de degradación discreta

3.3 Recuperación sin restricciones< /p >

3.3.1 Método algebraico de recuperación sin restricciones

3.3.2 Método de recuperación de filtro inverso

3.4 Recuperación restringida

3.4.1 Clase de mínimos cuadrados recuperación restringida

Filtro Wiener

3.4.3 Recuperación del filtro Lucy Richardson

3.4.4 Recuperación por deconvolución ciega

3.5 Otros Tecnología de restauración de imágenes

3.5.1 Corrección de distorsión geométrica

Restauración de imágenes ciegas

3.6 Restauración de imágenes borrosas por movimiento

3.6.1 Modelo de desenfoque

3.6.2 Recuperación de desenfoque causado por movimiento lineal uniforme horizontal

3.7 Resumen

Aplicación

Capítulo 4 Procesamiento de imágenes Operaciones relacionadas

4.1 Conversión de tipo de imagen

4.2 Estructura de datos de imagen

4.2.1 Modo de imagen

4.2.2 Espacio de color

p>

4.2.3 Estructura de datos del almacenamiento de datos

4.3 Sistema lineal y sistema invariante por turnos

4.3.1 Sistema lineal

4.3. sistema invariante

4.4 Análisis de la señal de llamada

4.4.1 Señal de sintonización

4.4.2 Respuesta de la señal de sintonización

4.4 .3 Transferencia del sistema función

4.5 Características de visualización de imágenes digitales

4.5.1 Visualización en pantalla

Características de visualización

4.5.3 Visualización temporal digital de imágenes

4.5.4 Visualización permanente de imágenes digitales

4.6 Sistemas bidimensionales y operaciones matriciales

4.6.1 Sistemas lineales bidimensionales

4.6.2 Sistema lineal bidimensional invariante de posición

4.6.3 Sistema bidimensional

Operador de gradiente

Operaciones matriciales comunes

4.7 Operaciones de bloque de imagen

4.7.1 Operaciones de borde

4.7_2 Operaciones de bloque de visualización

4.8 Procesamiento de área específica

4.8.1 Área específica

4.8.2 Filtrado de área específica

4.8.3 Relleno de área específica

4.9 Evaluación de la calidad de la imagen

4.9.1 Evaluación objetiva de la calidad de la imagen

4.9.2 Evaluación subjetiva de la calidad de la imagen

Aplicación

Capítulo 5 Transformación del dominio de frecuencia de la imagen

5.1 Transformada de Fourier

5.1.1 Concepto básico de transformada de Fourier

5.1.2 Transformada de Fourier discreta

5.1.3 Aplicación de la transformada de Fourier

5.2 Transformada de coseno discreta

5.2.1 Transformada de coseno discreta unidimensional

5.2 .2 Discreta 2D Transformada de coseno

5.2.3 Transformada de coseno discreta rápida

Aplicaciones del coseno discreto

5.3 Transformada de Walsh-Hadamard discreta

5.3.1 Transformada de Walsh discreta unidimensional

5.3.2 Transformada de Walsh discreta 2D

5.3.3 Transformada de Hadamard discreta unidimensional

5.3.4 Transformada de Hadamard discreta 2D

5.3.5 Ejemplo de aplicación de la transformada discreta de Walsh-Hadamard

Transformada 5.4K-L

5 4. Definición de transformada 1k-l

5.4.2 Propiedades de la transformada K-L

5.5 Transformada de radón

5.1 Principio de la transformada de radón

5.5.2 Detección de líneas rectas a través del radón transformada

5.5.3 Transformada inversa de radón y su aplicación

5.6 Transformada wavelet

5.6.1 Limitaciones de los métodos de conversión tradicionales

5.6 .2 Conocimientos básicos de la transformada wavelet

5.6.3 Aplicación e implementación de la transformada wavelet en el procesamiento de imágenes

5.7 Proyección de haz en abanico

5.7.1 Conceptos básicos de transformación de proyección

5.7.2 Aplicación de la función de transformación de proyección

Aplicación

Capítulo Seis Operaciones algebraicas y transformaciones geométricas en el procesamiento de imágenes

6.1 Tipos de operaciones básicas

6.2 Operaciones puntuales

6.2.1 Tipos de operaciones puntuales

6.2.2 Operación puntual e histograma

Aplicación de operación de punto

6.3 Operación algebraica de imagen

6.3.1 Manejo de excepciones de álgebra de imagen

6.3.2 Varias operaciones algebraicas

6.4 La base de la transformación geométrica

6.4.1 Coordenadas homogéneas

6.4.2 Coordenadas homogéneas Rendimiento general y significado

6. 3 Matriz de transformación geométrica de imágenes 2D<. /p>

6.5 Varias transformaciones geométricas

6.5.1 Transformación de traducción de imágenes

6.5.2 Transformación de proporción de imágenes

Transformación de rotación de imágenes

Transformación de imagen en espejo

Transformación de corte de imagen

6.5.6 Transformación de imagen compuesta

Proyección en perspectiva

Proyección paralela

6.6 Interpolación en escala de grises

6.6.1 Método de interpolación del vecino más cercano

Método de interpolación bilineal

6.6.3 Método de interpolación cúbica

6.6.4 Implementación en MATLAB del método de interpolación en escala de grises

Aplicación

Capítulo 7 Mejora de imagen

7.1 Mejora de la transformación en escala de grises

7.1.1 Píxeles y sus características estadísticas

7.1.2 Transformación directa en escala de grises

7.1.3 Transformación de histograma en escala de grises

7.1.4 Ecualización de histograma

7.1.5 Comparación

Ecualización de histograma adaptativa de grado

7.1.6 Estiramiento de descorrelación

7.2 Filtrado de dominio espacial

Principios básicos

Filtrado suave

7.2_3 Filtro de nitidez

7.3 Mejora del filtro de dominio de frecuencia

7.3.1 Filtrado de paso bajo

Filtrado de paso alto.

7.3.3 Filtros de paso de banda y eliminación de banda

7.3.4 Implementación en MATLAB del filtrado en el dominio de la frecuencia

7.4 Mejora homomórfica

7.5 Imagen en color Mejora

7.5.1 Mejora de pseudocolor

Mejora de color incorrecto

Mejora de color verdadero

Uso

Capítulo 8 Segmentación de imágenes y detección de bordes

8.1 Método de umbral de escala de grises

8.1.1 Principios básicos de la segmentación de imágenes

8.1.2 Método de segmentación de umbral de grados de escala de grises

8.2 Detección de bordes

8.2.1 Operador diferencial

Operador gaussiano laplaciano (logaritmo)

8 2 .

8.3 División de regiones

8.3.1 Crecimiento de regiones

8.3.2 División y fusión

División de áreas de agua

8.4 Seguimiento de límites e inspección de líneas rectas

8.4.1 Principios básicos

8.4.2 Algoritmo de extracción de líneas rectas

8.5 Análisis de imágenes basado en segmentación de imágenes

8.5.1 Detección de células mediante segmentación de imágenes

8.5.2 Determinación de la granularidad de la imagen

8.6 Segmentación de imágenes en color

8.6.1 Espacio de color

8.6.2 Método de segmentación de color

Aplicación

Capítulo 9 Análisis wavelet y su aplicación en MATLAB

9.1 Conceptos básicos de la transformada wavelet

9.1.1 Transformada wavelet continua

9.1.2 Wavelet discreta

9.1.3 Transformada wavelet binaria

9.1.4 Caja de herramientas de función wavelet en MATLAB

9.2 Aplicación del análisis wavelet en la mejora de imágenes

9.3 Eliminación de ruido y compresión de imágenes basada en wavelets

p>

9.3.1 Compresión de imágenes wavelet tecnología

9.3.2 Tecnología de eliminación de ruido de imágenes wavelet

9.4 Tecnología de fusión wavelet

9.5 Paquete wavelet en imagen Aplicación en detección de bordes

9.6 Paquete wavelet y eliminación de ruido de imágenes

9.7 Resumen

Capítulo 10 Descripción de las características de la imagen

10.1 Descripción de grises

10.1.1 Características de amplitud

10.1.2 Características del histograma

10.1.3 Características de los coeficientes de transformación

10.2 Análisis de textura

10.2.1 Características de la textura

10.2.2 Método estadístico

10.2.3 Método de función de autocorrelación

10.2.4 Métodos de espectro

10.2.5 Análisis de estructura sintáctica de textura

10.2.6 Método matricial de probabilidad conjunta

10.3 Descripción de la forma

10.3.1 Código de cadena

10.3.2 Descriptor de Fourier

10.3.3 Descripción de la característica de forma

10.4 Descripción de la región

10.4.1 Características de la geometría

10.4.2 Momentos invariantes

Análisis morfológico de 10.5

10.6 Medición de áreas, objetos y propiedades

10.6.1 Conectar marcadores de área

10.6.2 Seleccionar un objeto

10.6.3 Área de imagen

10.6.4 Número de Euler

10.6.5 Ejemplos de segmentación de imágenes según cuenca

Aplicación

Capítulo 11 Aplicación del procesamiento de imágenes de MATLAB

11.1 Aplicación de MATLAB en el procesamiento de imágenes de teledetección

11.1.65438 Introducción a la teledetección

11.1.2 Uso de MATLAB para que coincida con los histogramas de imágenes de teledetección.

11.1.3 Filtrado para mejorar imágenes de teledetección.

11.1.4 Fusión de imágenes de teledetección.

11.2 Aplicación de MATLAB en el procesamiento de imágenes médicas

11.2.1 Introducción a las imágenes médicas

11.2.2 Transformación en escala de grises de imágenes médicas

Mejora de imágenes médicas basada en filtrado de énfasis de alta frecuencia y ecualización de histograma

Aplicación

Apéndice

Apéndice AMATLAB6. x Funciones de la caja de herramientas de procesamiento de imágenes

Apéndice BMATLAB7.0 Nuevas funciones de la caja de herramientas de procesamiento de imágenes

Referencia

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