MATLAB图像与视频处理实用案例详解
作　者： 刘衍琦
出版时间： 2015
内容简介
　　《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理等多项重要技术，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块。工欲善其事，必先利其器，《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材，并详细讲解了其MATLAB实验的核心程序，通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握MATLAB中各种函数在图像处理领域中的用法。
目录
第1章 基于直方图优化的图像去雾技术 1
1.1 案例背景 1
1.2 理论基础 1
1.2.1 空域图像增强 1
1.2.2 直方图均衡化 1
1.3 程序实现 3
1.3.1 设计GUI界面 3
1.3.2 全局直方图处理 4
1.3.3 局部直方图处理 5
1.3.4 Retinex增强处理 7
1.4 延伸阅读 10
1.5 参考文献 11
第2章 基于形态学的权重自适应图像去噪 12
2.1 案例背景 12
2.2 理论基础 12
2.2.1 图像去噪方法 12
2.2.2 数学形态学原理 13
2.2.3 权重自适应的多结构形态学去噪 14
2.3 程序实现 14
2.4 延伸阅读 20
2.5 参考文献 21
第3章 基于多尺度形态学提取眼前节组织 22
3.1 案例背景 22
3.2 理论基础 22
3.3 程序实现 25
3.3.1 多尺度边缘 25
3.3.2 主处理函数 26
3.3.3 形态学处理 28
3.4 延伸阅读 29
3.5 参考文献 30
第4章 基于Hough变化的答题卡识别 31
4.1 案例背景 31
4.2 理论基础 31
4.2.1 图像二值化 31
4.2.2 倾斜校正 32
4.2.3 图像分割 35
4.3 程序实现 37
4.4 延伸阅读 47
4.5 参考文献 47
第5章 基于阈值分割的车牌定位识别 48
5.1 案例背景 48
5.2 理论基础 48
5.2.1 车牌图像处理 49
5.2.2 车牌定位原理 52
5.2.3 车牌字符处理 52
5.2.4 字符识别 54
5.3 程序实现 55
5.4 延伸阅读 63




上一篇: 液晶彩色电视机维修从入门到精通·图解版 [王红明 编著] 2014年版
下一篇: TMS320C66x KeyStone架构多核DSP入门与实例精解