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| 編輯推薦： |
1．MATLAB技术论坛创始人及该论坛图像版主联合力作，业内众多专家力荐；
2．针对读者需求精选超值案例，以极大程度提高读者的理论及亲身实战经验；
3．每个案例的讲解都是先基础及思路，再实战，最后辅以思路延伸；
4．吐血案例分享，即学即用：图像去雾、图像去噪、车牌定位识别、肺癌辅助诊断、答题卡人脸二维码字符数字验证码识别、交通汽车检测跟踪、Simulink图像视频处理、数字水印、图像拼接……；
5．学无止境，探索无止境，交流无止境。MATLAB技术论坛提供本书在线交流服务，名家、专家及众多MATLAB图像与视频处理爱好者等着你的加入http:www.matlabsky.comforum-53-1.html。
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| 內容簡介： |
《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。
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| 關於作者： |
刘衍琦，硕士，软件研发工程师，MATLAB技术论坛图像版主，毕业于大连理工大学数学科学学院计算几何与图形图像实验室。从本科学习阶段开始接触MATLAB，历经MATLAB由6.X到8.X系列的发展，不断地将MATLAB熟练地应用到科研学习和工作之中，并积极通过MATLAB技术论坛等平台与国内外广大会员朋友进行技术探讨，将解决图像处理开发所遇到的实际问题进行了经验总结，积累了一定的图像处理知识储备。在MATLAB技术论坛发布多篇图像处理相关教程，合作出版多本MATLAB书籍。
詹福宇，博士，飞行控制系统工程师，MATLAB技术论坛创始人，毕业于西北工业大学航空学院飞行器设计专业。精通多种计算机编程，尤其擅长MATLAB和CC++，拥有近10年MATLAB开发使用经验，熟悉Simulink基于模型设计流程。于2008年创建MATLAB技术论坛，安全运营、维护和管理该论坛网站6年，编写MATLABSimulink原创教程数百篇，解决会员MATLAB技术问题数万个，积累了丰富的相关经验。曾多次、多地组织MATLAB现场技术研讨会，赢得了大家的积极好评。
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| 目錄：
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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
5.5 参考文献 63
第6章 基于分水岭分割进行肺癌诊断 64
6.1 案例背景 64
6.2 理论基础 64
6.2.1 模拟浸水的过程 64
6.2.2 模拟降水的过程 65
6.2.3 过度分割问题 65
6.2.4 标记分水岭分割算法 65
6.3 程序实现 66
6.4 延伸阅读 71
6.5 参考文献 71
第7章 基于主成分分析的人脸二维码识别 72
7.1 案例背景 72
7.2 理论基础 72
7.2.1 QR编码简介 72
7.2.2 QR编码译码 74
7.2.3 主成分分析方法 76
7.3 程序实现 77
7.3.1 人脸建库 77
7.3.2 人脸识别 78
7.3.3 人脸二维码 79
7.4 延伸阅读 83
7.5 参考文献 84
第8章 基于知识库的手写体数字识别 85
8.1 案例背景 85
8.2 理论基础 85
8.2.1 算法流程 85
8.2.2 特征提取 85
8.2.3 模式识别 86
8.3 程序实现 87
8.3.1 图像处理 87
8.3.2 特征提取 88
8.3.3 模式识别 91
8.4 延伸阅读 91
8.4.1 识别器选择 91
8.4.2 提高识别率 92
8.5 参考文献 92
第9章 基于特征匹配的英文印刷字符识别 93
9.1 案例背景 93
9.2 理论基础 93
9.2.1 图像预处理 93
9.2.2 图像识别技术 94
9.3 程序实现 96
9.4 延伸阅读 101
9.5 参考文献 101
第10章 基于不变矩的数字验证码识别 102
10.1 案例背景 102
10.2 理论基础 102
10.3 程序实现 103
10.3.1 设计GUI界面 103
10.3.2 载入验证码图像 103
10.3.3 验证码图像去噪 104
10.3.4 验证码数字定位 106
10.3.5 验证码归一化 108
10.3.6 验证码数字识别 109
10.3.7 手动确认并入库 111
10.3.8 重新生成模板库 112
10.4 延伸阅读 115
10.5 参考文献 115
第11章 基于小波技术进行图像融合 116
11.1 案例背景 116
11.2 理论基础 116
11.3 程序实现 118
11.3.1 GUI设计 118
11.3.2 图像载入 119
11.3.3 小波融合 120
11.4 延伸阅读 123
11.5 参考文献 123
第12章 基于块匹配的全景图像拼接 124
12.1 案例背景 124
12.2 理论基础 124
12.2.1 图像匹配 125
12.2.2 图像融合 127
12.3 程序实现 127
12.3.1 设计GUI 127
12.3.2 载入图片 128
12.3.3 图像匹配 129
12.3.4 图像拼接 133
12.4 延伸阅读 137
12.5 参考文献 138
第13章 基于霍夫曼图像压缩重建 139
13.1 案例背景 139
13.2 理论基础 139
13.2.1 霍夫曼编码的步骤 139
13.2.2 霍夫曼编码的特点 140
13.3 程序实现 141
13.3.1 设计GUI 141
13.3.2 压缩重构 142
13.3.3 效果对比 147
13.4 延伸阅读 149
13.5 参考文献 149
第14章 基于主成分分析的图像压缩和重建 150
14.1 案例背景 150
14.2 理论基础 150
14.2.1 主成分降维分析原理 150
14.2.2 由得分矩阵重建样本 151
14.2.3 主成分分析数据压缩比 151
14.2.4 基于主成分分析的图像压缩 152
14.3 程序实现 152
14.3.1 主成分分析源代码 152
14.3.2 图像和样本间转换 153
14.3.3 基于主成分分析的图像压缩 154
14.4 延伸阅读 157
14.5 参考文献 157
第15章 基于小波的图像压缩技术 158
15.1 案例背景 158
15.2 理论基础 158
15.3 程序实现 161
15.4 延伸阅读 167
15.5 参考文献 168
第16章 基于Hu不变矩的图像检索技术 169
16.1 案例背景 169
16.2 理论基础 169
16.3 程序实现 170
16.3.1 图像预处理 170
16.3.2 计算不变矩 171
16.3.3 图像检索 172
16.3.4 结果分析 174
16.4 延伸阅读 177
16.5 参考文献 178
第17章 基于Harris的角点特征检测 179
17.1 案例背景 179
17.2 理论基础 179
17.2.1 Harris基本原理 179
17.2.2 Harris算法流程 181
17.2.3 Harris角点性质 181
17.3 程序实现 182
17.3.1 Harris算法代码 182
17.3.2 角点检测实例 184
17.4 延伸阅读 184
17.5 参考文献 185
第18章 基于GUI搭建通用视频处理工具 186
18.1 案例背景 186
18.2 理论基础 186
18.3 程序实现 187
18.3.1 GUI设计 187
18.3.2 GUI实现 188
18.4 延伸阅读 195
18.5 参考文献 195
第19章 基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术 196
19.1 案例背景 196
19.2 理论基础 196
19.3 程序实现 197
19.4 延伸阅读 207
19.5 参考文献 207
第20章 基于帧间差法进行视频目标检测 208
20.1 案例背景 208
20.2 理论基础 208
20.2.1 帧间差分法 208
20.2.2 背景差分法 209
20.2.3 光流法 210
20.3 程序实现 211
20.4 延伸阅读 218
20.5 参考文献 218
第21章 路面裂缝检测识别系统设计 219
21.1 案例背景 219
21.2 理论基础 219
21.2.1 图像灰度化 220
21.2.2 图像滤波 221
21.2.3 图像增强 223
21.2.4 图像二值化 224
21.3 程序实现 226
21.4 延伸阅读 236
21.5 参考文献 236
第22章 基于K-means聚类算法的图像区域分割 237
22.1 案例背景 237
22.2 理论基础 237
22.2.1 K-means聚类算法原理 237
22.2.2 K-means聚类算法的要点 238
22.2.3 K-means聚类算法缺点 238
22.2.4 基于K-means图像分割 239
22.3 程序实现 239
22.3.1 样本之间距离 239
22.3.2 提取特征向量 240
22.3.3 图像聚类分割 241
22.4 延伸阅读 243
22.5 参考文献 243
第23章 基于光流场的交通汽车检测跟踪 244
23.1 案例背景 244
23.2 理论基础 244
23.2.1 光流法检测运动原理 244
23.2.2 光流的主要计算方法 245
23.2.3 梯度光流场约束方程 246
23.2.4 Horn-Schunck光流算法 247
23.3 程序实现 248
23.3.1 计算视觉系统工具箱简介 248
23.3.2 基于光流场检测汽车运动 250
23.3.3 搭建Simulink运动检测模型 253
23.4 延伸阅读 255
23.5 参考文献 256
第24章 基
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| 內容試閱：
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推荐序一
大家都知道MATLAB是深受从事图像处理工作及研究的人员所喜爱的计算机语言，我在推广MATLAB的工作中也经常碰到希望系统学习MATLAB图像处理的用户，特别是他们希望我能提供接近他们需求的实用案例，还有不少用户觉得MATLAB图像处理的中文资料还不够丰富。在阅读了詹福宇和刘衍琦先生编著的《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》后，我很高兴向广大读者推荐本书。
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》的最大特点是其实用性，本书作者将自己多年在实践中积累的案例与读者分享。我相信在本书给出的MATLAB代码的基础上，读者理解后稍加改动就可以解决很多手边的实际问题。比如本书一开始介绍的图像去雾技术在中国雾霾天气严重的今天有很强的实用意义，可以帮助读者从雾霾天气所采集的退化图像中复原和增强景物细节，可用于地形分类系统、户外监控系统、自动导航系统等。
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》的另一个特点是它的易用性，大多数案例都配以本书作者精心打造的图形化界面，读者可以很方便地运行案例。对于MATLAB代码，本书作者也很好地提供了中文注释，方便读者理解代码。
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》还有一个特点是其内容与时俱进，涵盖了很多MATLAB图像和视频处理近几年最新的功能，比如在基于光流场的交通汽车检测跟踪案例里，作者详细介绍了Computer Vision System Toolbox里近几年推出的系统对象，以及System Object的使用方法。
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》的受众面很广，对于MATLAB图像处理刚入门的用户，本书可以帮助他们系统而快速地窥得门径。对于有多年使用经验的资深用户，本书多样、实用的案例也有很强的借鉴作用。希望广大读者也能享受到这道MATLAB的饕餮盛宴。
魏奋
MathWorks中国区应用工程师团队经理
2014年12月
推荐序二
图像在人们的日常生活中扮演着非常重要的角色，俗话说“眼见为实”，“百闻不如一见”，人们通过自己的眼睛所见来获取信息，认知周围的一切。在这个过程中，我们的大脑时刻保持高速运转，进行着图像的分析与处理。随着计算机技术的快速发展，基于计算机的数字图像处理技术也得到了发展，人们开始利用计算机处理各种图像信息。例如在某些单位的考勤中就用到了指纹识别和人脸识别等数字图像处理技术；在医疗领域，医师根据医学图像进行疾病诊断；在交通管理领域，交警通常根据交通事故图片或视频认定交通事故责任；在日常生活中，爱美的人们总是将自己的照片从屌丝PS成高富帅或白富美。总之，基于计算机的数字图像处理技术已经广泛应用到关乎国计民生的各个领域，从这个意义上来说，熟练掌握一种图像处理软件将变得尤为重要。
在众多图像处理软件中，MATLAB无疑是最为合适的，它是一种面向对象的高级编程语言，有着简单的语法规则和功能强大的图像处理工具箱，除了可以调用MATLAB自带的函数做图像处理之外，还可以根据自己的图像处理算法进行扩展编程。
国内出版的有关MATLAB图像处理的著作有很多，然而以案例形式系统介绍MATLAB图像处理的著作并不多见，这也正是《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》的价值所在。《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》结合大量的具体实例，非常详细地讲述了MATLAB图像处理的实现方法，书中的程序具有通用性。我认为这是一本非常值得向希望系统学习MATLAB图像处理技术的程序开发人员、工程技术人员、科研人员和高校学生推荐的好书，在《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》即将出版之际，我很荣幸为本书作序，并向广大读者推荐本书。
谢中华
MATLAB技术论坛创始人，资深MATLAB培训师
天津科技大学理学院计算科学实验室主任
2014年12月
推荐序三
MATLAB在数值运算、影像信号处理、模式识别、医学图像处理等方面有广泛的应用，而在介绍MATLAB程序设计语言或专业工具箱应用的众多书籍中选用《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》，您的研究之路已成功一半！
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》是一本专门对研究课题进行剖析的书，对于相关的研究课题选用本书可达到事半功倍的效果，引导读者切身感受强大的MATLAB矩阵运算领域；本书作者之一刘衍琦更是运用多年的研究及教学经验，循序渐进地引导读者充分了解函数的运用技巧及方法。我很荣幸受作者之邀为电子工业出版社博文视点的新书《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》作序，在医学影像分析领域，计算机辅助系统的建立对于疾病的侦测与诊断占据着重要的地位。
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》内容丰富，相信读者仔细研读、勤加练习，必能深深感受到MATLAB所带来的前所未有的效益，这是一本值得相关研究人员及高校学生熟读的好书，非常值得推荐。
蒋献文
高雄长庚医院放射诊断科讲师
2014年12月
前 言
MATLAB是MathWorks公司推出的一款应用于科学计算和工程仿真的交互式编程软件，近几年已经发展成为集数值分析、数学建模、图像处理、控制系统、信号处理、经济金融、计算生物学、动态仿真等为一体的科学工程软件。数字图像处理技术涉及计算机科学、模式识别、人工智能、生物工程等学科，是一门综合性的技术。
自从电子计算机诞生以来，通过计算机仿真来模拟人类视觉便成为一项非常热门且颇具挑战性的研究领域，随着数码相机、智能手机等硬件设备的普及，图像以其易于采集、信息相关性多、抗干扰能力强的特点得到了越来越广泛的应用。信息化和数字化时代已经来临，随着国家对人工智能领域的不断投入，图像处理的需求量也会越来越大，应用也将越来越广泛。
MATLAB图像处理工具箱可为用户提供诸如图像变换、图像增强、图像特征检测、图像复原、图像分割、图像去噪、图像配准、视频处理等功能研发的技术支撑。同时借助于MATLAB方便的编程及调试技巧，用户可以根据需要进一步拓展图像处理工具箱，实现定制的图像处理需求。
本书目的
本书以案例的形式展现，力求为读者提供最便捷、直接的技术支持，解决读者在研发过程中遇到的最具体、实际的技术难点，争取与广大读者分享研发过程中所涉及的功能模块及某些成熟的系统框架，为读者进行科学实验、项目开发提供一定的技术支持。
通过对书中案例的阅读、理解、运行和仿真，读者可以有针对性地进行算法调试，这样可以更加深刻地理解图像与视频处理的含义，并且更加熟练地掌握MATLAB图像处理工具箱的用法。
本书特点
作者阵容强大，经验相当丰富
在实际的科研工作中，本书作者之一詹福宇（论坛ID：dynamic）长期与国内外会员进行技术交流，积极解答会员疑问并进行经验总结，积累了丰富的MATLABSimulink图像处理经验。本书另一位作者刘衍琦（论坛ID：lyqmath）则是MATLAB技术论坛图像版主，通过运用MATLAB进行图像处理、视频分析等项目实践，积累了较为丰富的项目实战经验。
案例丰富、实用、拓展性强
本书选择以案例的形式进行编写，充分强调“案例的实用性、程序的可拓展性”，所选案例均来自于MATLAB技术论坛会员的切身需求，每一个案例都与实际课题相结合。另外，书中的每个案例都经过作者在MATLAB上进行程序调试，作者也为此编写了大量的测试代码。书中某些部分的内容描述是作者根据图像处理实验过程进行归纳总结的结果，多数案例的程序实现部分具有一定的原创性。
理论知识扎实，集众家之长处
在本书的编写过程中参考了大量的MATLAB帮助文档、MATLAB相关书籍及MATLAB技术论坛等方面的资源，同时引用了部分参考文献的最新图像相关技术和理论。
点面完美结合，兼顾中高级用户
本书点面兼顾，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并涉及视频处理、配准拼接、数字水印、生物识别等高级图像处理方面内容，全面讲解了基于MATLAB R2012a进行图像处理的原理及方法。
配套资源丰富，交流资源绝佳
本书作者和编辑联合MATLAB技术论坛，为广大读者提供“在线交流，有问必答”网络互动答疑服务，您可以与作者一对一地探讨相关知识点，以及下载书籍的辅助资料，让您获得最佳的阅读体验。您的建议将是我们创作精品的最大动力和源泉。
书码验证：http:www.matlabsky.complugin.php?id=vipbook:list
在线交流：http:www.matlabsky.comforum-53-1.html
程序源码：http:www.matlabsky.comthread-45343-1-1.html
答疑汇总：http:www.matlabsky.comthread-45344-1-1.html
错误勘正：http:www.matlabsky.comthread-45346-1-1.html
本书作者会尽量每周登陆网站2～3次，集中回复读者的疑难问题，但由于工作和时间等原因，作者可能不会及时回答所有读者的问题，敬请大家谅解。只要您愿意交流和学习，MATLAB技术论坛有足够优秀的会员帮您解答。
内容架构
本书共有25个MATLAB图像与视频处理案例（含可运行程序），其内容架构如下所述。
第1章：讲述基于直方图优化的图像去雾技术，通过直方图增强技术的相关研究，引入对雾霾图像进行优化的应用。
第2章：讲述基于形态学的权重自适应图像去噪，通过形态学的图像去噪效果，引入加权形态学去噪的应用。
第3章：讲述基于多尺度形态学提取眼前节组织，通过形态学的图像边缘提取效果，引入多尺度形态学的应用。
第4章：讲述基于Hough变化的答题卡识别，通过对答题卡自动阅卷的研究，引入图像分割、目标定位等领域的应用。
第5章：讲述基于阈值分割的车牌定位识别，通过对车牌定位、分割、识别的研究，引入图像处理在车牌识别领域的应用。
第6章：讲述基于分水岭
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