MATLAB 디지털 이미지 처리 디렉토리

1 장 이미지 처리 및 MATLAB2007a 소개

1..1개요

1..1..1MATLAB 개요

1..1.2 디지털 이미지 처리 기술의 내용 및 개발 현황

1.2 관련 분야 및 분야

1.2. 1 디지털 신호 처리

1.2.2 컴퓨터 그래픽

1.2.3 컴퓨터 비전

1.3MATLAB2007a 의 새로운 기능

1.3. 1MATLAB2007a 의 새로운 기능

1. 3. 2 링크 6 의 새로운 기능 시뮬레이션

1.4MATLAB2007a 이미지 처리

1. 4. 1 아틀라스 이미지 처리 응용 프로그램 예

1.4.2 이미지 처리의 기본 작업

1.4.3 이미지 처리를 위한 고급 애플리케이션

제 2 장 이미지 인코딩 및 디코딩

2. 1 개요

2.1..1이미지 압축 인코딩의 필요성

2. 1.2 이미지 압축 인코딩 가능성

2. 1.3 이미지 압축 코딩 평가 기준

2.2 통계 코딩

2.2. 1 정보 엔트로피

2. 2. 2 하노파노 코딩

호프만 코딩

산술 코딩

여정 코드

2.3 예측 코딩

2.4 이미지 변환 코딩

2.5 데이터 압축 코딩에 대한 국제 표준

2.5. 1JPEG 표준

2.5.2MPEG 비디오 인코딩 압축 표준

2.6 요약

운용하다

제 3 장 이미지 복원

3. 1 이미지 복구의 기본 개념

3.2 이미지 열화 모델

3.2. 1 연속 퇴화 모델

3.2.2 이산 퇴화 모델

3.3 무제한 복구

3.3. 1 무제한 복구 대수 방법

3.3.2 역 필터 복구 방법

3.4 제한된 복구

3.4. 1 최소 평방 클래스 제약 복구

위너 필터

3.4.3LucyRichardson 필터 복구

3.4.4 블라인드 디콘 볼 루션 복구

3.5 기타 여러 가지 이미지 복구 기술

3.5. 1 기하학적 왜곡 보정

블라인드 이미지 복원

3.6 모션 블러 이미지 복구

3.6. 1 퍼지 모델

3.6.2 수평 균일 직선 운동으로 인한 퍼지 복구

3.7 요약

운용하다

제 4 장 이미지 처리 관련 작업

4. 1 이미지 유형 변환

4.2 이미지 데이터 구조

4.2. 1 이미지 모드

4.2.2 색상 공간

4.2.3 데이터 저장소의 데이터 구조

4.3 선형 시스템 및 시프트 불변 시스템

4.3. 1 선형 시스템

4.3.2 시프트 불변 시스템

4.4 호출 신호 분석

4.4. 1 튜닝 신호

4.4.2 튜닝 신호 응답

4.4.3 시스템 전달 함수

4.5 디지털 이미지 디스플레이 기능

4.5. 1 화면 디스플레이

피쳐를 표시합니다

4.5.3 디지털 이미지의 임시 표시

4.5.4 디지털 이미지의 영구 디스플레이

4.6 2 차원 시스템 및 행렬 연산

4.6. 1 2 차원 선형 시스템

4.6.2 2 2 차원 위치 불변 선형 시스템

4.6.3 2 차원 시스템의 기울기 연산자

일반 행렬 연산

4.7 이미지 블록 작업

4.7. 1 에지 작업

4.7_2 블록 작업 표시

4.8 지역별 처리

4.8. 1 특정 지역

4.8.2 특정 영역 필터링

4.8.3 특정 영역 채우기

4.9 이미지 품질 평가

4.9. 1 이미지 품질의 객관적 평가

4.9.2 이미지 품질의 주관적 평가

운용하다

제 5 장 이미지 주파수 영역 변환

5. 1 푸리에 변환

5.1..1푸리에 변환의 기본 개념

5. 1.2 이산 푸리에 변환

5. 1.3 푸리에 변환 응용 프로그램

5.2 이산 코사인 변환

5.2. 1 1 차원 이산 코사인 변환

5.2.2 2D 이산 코사인 변환

5.2.3 빠른 이산 코사인 변환

이산 코사인의 적용

5.3 이산 월시-하닷마 변환

5.3. 1 1 차원 이산 월시 변환

5.3.2 2D 이산 월시 변환

5.3.3 1 차원 이산 하닷마 변환

5.3.4 2D 이산 하닷마 변환

5.3.5 이산 월시-하닷마 변환의 적용 예

5.4K-L 변환

5. 4. 1k-l 변환 정의

5.4.2K-L 변환의 특성

5.5 라동 전환

5. 5. 1 라동 변환 원리

5.5.2 라동 변환에 의한 직선 검출

5.5.3 역라동 변환 및 그 응용

5.6 웨이브 렛 변환

5.6. 1 기존 변환 방법의 한계

5.6.2 웨이브 렛 변환의 기본 사항

이미지 처리에서 5.6.3 웨이브 렛 변환의 적용 및 구현

5.7 팬 빔 투영

5.7. 1 투영 변환 기본 개념

5.7.2 투영 변환 함수의 적용

운용하다

제 6 장 이미지 처리에서의 대수 연산 및 기하학적 변환

6. 1 기본 운영 유형

6.2 포인트 운영

6.2. 1 점 작업 유형

6.2.2 포인트 운영 및 히스토그램

점 작업의 적용

6.3 이미지의 대수 연산

6.3. 1 이미지 대수 예외 처리

6.3.2 다양한 대수학 연산

6.4 기하학적 변환의 기초

6.4. 1 균일 좌표

6.4.2 균질 좌표의 일반적인 표현과 중요성

6. 4. 3 2D 이미지 기하학적 변환 행렬

6.5 다양한 기하학적 변환

6.5. 1 이미지 변환 변환

6.5.2 이미지 배율 변환

이미지 회전 변환

이미지 미러 변환

이미지 클리핑 변형

6.5.6 이미지 합성 변환

원근 투영

평행 투영

6.6 그레이스케일 보간

6.6. 1 가장 가까운 이웃 보간

쌍선형 보간법

6.6.3 입방 보간

6.6.4 그레이 보간 방법의 MATLAB 구현

운용하다

7 장 이미지 향상

7. 1 그레이스케일 변환 향상

7.1..1픽셀 및 그 통계적 특성

7. 1.2 직접 그레이스케일 변환

7. 1.3 히스토그램 그레이스케일 변환

7. 1.4 히스토그램 평준화

7. 1.5 대비 적응 히스토그램 평준화

7. 1.6 관련 스트레칭 제거

7.2 공간 도메인 필터링

기본 원칙

스무드 필터

7.2_3 선명 화 필터

7.3 주파수 도메인 필터링 향상

7.3. 1 저역 통과 필터

하이 패스 필터.

7.3.3 대역 통과 및 대역 차단 필터

7.3.4 주파수 도메인 필터링 MATLAB 구현

7.4 동형 이형성 향상

7.5 컬러 이미지 향상

7.5. 1 의사 색상 향상

잘못된 색상 향상

트루 컬러 향상

운용하다

제 8 장 이미지 분할 및 에지 검출

8. 1 그레이스케일 임계값 방법

8.1..1이미지 분할의 기본 원칙

8. 1.2 그레이스케일 임계값 분할 방법

8.2 에지 검출

8.2. 1 미분 연산자

라플라스 가우스 연산자 (로그)

8. 2. 3 카니 운영자

8.3 구역 분할

8.3. 1 지역 성장

8.3.2 분리 및 합병

수역의 구분

8.4 경계 추적 및 선 검사

8.4. 1 기본 원칙

8.4.2 선형 추출 알고리즘

8.5 이미지 분할에 기반한 이미지 분석

8.5. 1 이미지 분할을 통한 세포 검출

8.5.2 이미지 세분성 결정

8.6 컬러 이미지 분할

8.6. 1 색상 공간

8.6.2 색상 분할 방법

운용하다

제 9 장 웨이브 렛 분석과 MATLAB 에서의 응용

9. 1 웨이브 렛 변환 기초

9.1..1연속 웨이브 렛 변환

9. 1.2 이산 웨이브 렛

9. 1.3 이진 웨이브 렛 변환

9. 1.4MATLAB 의 웨이브 렛 함수 도구 상자

이미지 향상에서 9.2 웨이브 렛 분석의 적용

9.3 웨이블릿 기반 이미지 노이즈 제거 및 압축

9.3. 1 웨이브 렛 이미지 압축 기술

9.3.2 웨이브 렛 이미지 노이즈 제거 기술

9.4 웨이브 렛 융합 기술

이미지 에지 검출에 9.5 웨이브 렛 패킷 적용

9.6 웨이블릿 패킷 및 이미지 노이즈 제거

9.7 요약

10 장 이미지 특징 설명

10. 1 회색 설명

10.1..1의 진폭 특성

10. 1.2 히스토그램 특징

10. 1.3 변환 계수의 특징

10.2 텍스처 분석

10.2. 1 텍스처 피쳐

10.2.2 통계 방법

10.2.3 자기 상관 함수 방법

10.2.4 스펙트럼 방법

10.2.5 텍스처의 구문 구조 분석

10.2.6 공동 확률 행렬 방법

10.3 쉐이프 설명

10.3. 1 체인 코드

10.3.2 푸리에 기술자

10.3.3 쉐이프 피쳐 설명

10.4 영역 설명

10.4. 1 의 기하학적 피쳐

10.4.2 불변 모멘트

10.5 의 형태 학적 분석

10.6 면적, 객체 및 특성 측정

10.6. 1 연결 영역 표시

10.6.2 오브젝트 선택

10.6.3 이미지 영역

10.6.4 오일러 수

10.6.5 유역 기반 이미지 분할 인스턴스

운용하다

1 1 장 MATLAB 이미지 처리 응용 프로그램

원격 탐사 영상 처리에11.1MATLAB 적용

11..1.65438+원격 감지 소개

11..1.2 MATLAB 을 사용하여 원격 감지 이미지 히스토그램을 일치시킵니다.

11..1.3 필터 향상 원격 감지 이미지.

11..1.4 원격 감지 이미지 융합.

11.2 의료 영상 처리에 MATLAB 적용

1 1.2. 1 의료 영상 소개

1 1.2.2 의료 이미지의 그레이스케일 변환

고주파 강조 필터 및 히스토그램 평준화에 기반한 의료 영상 향상

운용하다

부록

부록 AMATLAB6. X 이미지 처리 도구 상자 기능

부록 BMATLAB7.0 이미지 처리 도구 상자 새로운 기능

참고

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