数字图像处理基础与实践(MATLAB版)主要介绍数字图像处理的基本内容及相应的MATLAB程序实现。主要内容包括图像的基本操作、图像的基本运算、图像变换、图像的形态学操作、图像增强、图像去噪、图像分割等。在内容组织上注重理论与实践的相辅相成，一方面通过对理论内容进行简明扼要的介绍，使读者能够顺利进入实践环节，另一方面通过实践操作使读者进一步理解并掌握相关内容的理论本质。本书提供了大量程序代码和编程素材。
本书适合作为高等院校数字图像处理及相关课程的本科生和研究生教材，同时也可供相关科研人员、工程技术人员参考。
随着计算机技术及信息技术的发展，数字图像在诸多领域中得到广泛应用，数字图像处理的学习也受到了越来越多的关注。数字图像的学习内容既涉及严谨的理论基础，又需要熟练的编程技能，将二者在知识体系上密切结合并相辅相成是本书写作的主要动机。
本书介绍数字图像若干研究方向的基本知识，在介绍这些理论知识的同时嵌入了必要的程序示例，力求使读者通过动手实践进一步理解并掌握数字图像研究的理论本质，同时也掌握相应的图像处理MATLAB编程技能。
本书各章最后以实验报告形式设计了实验环节，这部分内容在编写过程中注意了实用性、趣味性及启发性。相信通过完成实验报告，能够激发读者对图像处理的学习兴趣及研究热情。另外，本书中涉及的部分图片、代码及其他参考资料等在网上有电子资源，读者可通过扫描封底二维码下载。
全书共分为9章，涵盖了数字图像处理的若干研究内容，如图像的基本操作、图像的基本运算、图像变换、图像的形态学操作、图像增强、图像去噪、图像分割等。
本书的写作结合了编者多年来在数字图像处理方面的教学实践与研究经验，并受到山东省应用型人才培养特色名校建设工程及山东省自然科学基金（ZR2014FM032）的资助。全书的完成，参考和引用了大量同行的研究成果，在此向原作者表示感谢，并且受到诸多文献、资源的启发，书中引用得不完全，请原作者及各位同行多多谅解。
由于编者水平所限，书中难免出现不当之处，敬请各位读者批评指正。
作者2016年7月
第1章绪论
1.1基本概念
1.2MATLAB基础
1.2.1MATLAB工具箱安装
1.2.2几个常用的MATLAB命令
1.2.3MATLAB的内联函数与匿名函数
1.2.4MATLAB GPU编程基础
1.3本书内容
本章实验
实验一MATLAB工具箱安装
实验二MATLAB基本操作
第2章图像的基本操作
2.1数字图像的离散化表示
2.1.1灰度图像
2.1.2彩色图像
2.2数字图像的读、写和显示
2.2.1图像的读取
2.2.2图像的显示
2.2.3图像的保存
2.3邻域操作与块操作
2.3.1图像的邻域操作
2.3.2图像的块操作
本章实验
实验一灰度图像的基本操作
实验二彩色图像的基本操作
实验三图像的邻域操作
第3章图像的基本运算
3.1代数运算
3.1.1图像的叠加函数
3.1.2绝对值差函数
3.1.3图像的减法运算
3.1.4图像的乘法运算
3.1.5图像的除法运算
3.1.6图像的线性组合
3.1.7图像的求补运算
3.2几何变换
3.2.1改变图像大小
3.2.2图像的剪切
3.2.3图像的旋转
3.2.4图像的几何形变
本章实验
实验一图像亮度的自适应调整
实验二使用基本运算添加图像水印
实验三仿射变换的MATLAB实现
第4章图像的频域操作
4.1傅里叶变换
4.1.1连续傅里叶变换
4.1.2离散傅里叶变换
4.1.3离散傅里叶变换的实现
4.1.4快速卷积的离散傅里叶变换实现
4.2离散余弦变换
4.2.1离散余弦变换定义
4.2.2离散余弦变换的实现
4.3小波变换
4.3.1小波变换的定义
4.3.2离散小波变换的实现
4.4Hough变换与Radon变换
4.4.1Hough变换
4.4.2Radon变换及实现
本章实验
实验一利用傅里叶变换进行文本定位
实验二离散余弦变换练习
实验三小波变换练习
实验四Radon变换练习
第5章形态学图像处理
5.1数学形态学的集合论基础
5.2二值形态学
5.3灰度形态学
5.4形态学操作的MATLAB实现
本章实验利用imerode和imdilate函数实现图像的开、闭操作
第6章图像的空域增强
6.1基本知识
6.2灰度变换
6.3直方图处理
6.3.1直方图
6.3.2直方图均衡化
6.4空域滤波
6.4.1平滑滤波
6.4.2锐化滤波
本章实验
实验一直方图均衡化编程实现
实验二灰度变换与直方图均衡化比较
实验三图像空域滤波的块操作实现
第7章图像的频域增强
7.1低通滤波
7.1.1傅里叶变换低通滤波
7.1.2小波变换低通滤波
7.2高通滤波
本章实验
实验一巴特沃斯滤波器的快速算法实现
实验二频域滤波器的图像滤波
第8章图像去噪
8.1噪声模型及实现
8.1.1两类常见的噪声模型
8.1.2噪声添加的实现
8.2噪声滤除及效果评价
8.3细节保持的滤波器
8.3.1灰度最小方差滤波器
8.3.2k近邻(KNN)平滑滤波器
8.3.3自适应中值滤波器
8.3.4双边滤波器
8.3.5非局部均值滤波器
本章实验
实验一不同滤波器的滤波性能比较
实验二细节保持滤波器的实现
第9章图像分割
9.1点检测与线检测
9.1.1点检测
9.1.2线检测
9.2边缘检测
9.2.1图像不连续性的数学刻画
9.2.2Roberts算子
9.2.3Sobel算子
9.2.4Prewitt算子
9.2.5拉普拉斯算子
9.2.6LOG算子与DOG算子
9.2.7Canny算子
9.2.8形态学算子
9.3基于灰度阈值的图像分割
9.3.1全局阈值分割
9.3.2局部阈值分割和多阈值分割
9.4区域生长法与分裂合并法进行图像分割
9.4.1区域生长法
9.4.2分裂合并法
9.5使用分水岭法进行图像分割
本章实验
实验一基于Radon变换的灰度图像线检测
实验二不同检测算子的性能比较
实验三阈值分割算法比较
实验四图像的四叉树分解
实验五分水岭算法进行图像分割
附录A实验报告参考模板
参考文献
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