《数字图像处理》

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学习教材：《数字图像处理 MATLAB版》(第二版) 冈萨雷斯

学习目录

第一章《绪言》

1. 入门概念
2. 图像的输入，输出和显示(imread/imshow/imwrite/size/whos)
3. 类和图像类型(数据类型/二值图像/islogical/im2uint8/mat2gray)
4. M函数编程：M文件和运算符
5. M函数编程：流控制和数组、矩阵、逻辑索引
6. M函数编程：函数句柄、单元数组、结构和代码优化(tic/toc/timeit)

第二章《灰度变换与空间滤波》

1. 概述
2. 灰度变换函数：imadjust/imcomplement/stretchlim
3. 灰度变换函数：对数及对比度拉伸变换 (g = c*log(1+f))
4. 灰度变换函数：指定任意灰度变换和另一种用于灰度变换的M函数 (intrans / gscale/nargin/nargout/nargchk/varargin/varargout/imterpl)
5. 直方图处理与函数绘图：生成并绘制直方图 (imhist / bar / stem / plot/ fplot)
6. 直方图处理与函数绘图：直方图均衡 (函数histeq / 函数cumsum)
7. 直方图处理与函数绘图：直方图匹配 (函数histeq)
8. 直方图处理与函数绘图：对比度受限的自适应直方图均衡函数 adapthistteq
9. 空间滤波：线性空间滤波 (函数imfilter)
10. 空间滤波：非线性空间滤波 (函数 colfilt/padarray/)
11. 空间滤波：线性空间滤波器 (fspecial / imfilter)
12. 空间滤波：非线性空间滤波器 (ordfilt2 / medfilt2)

第三章 《频率域滤波》

1. 二维离散傅里叶变换
2. 在MATLAB中计算和观察二维DFT (fft2 / abs / fftshift / ifftshift / ifft2 / real / angle / atan2)
3. 频率域滤波：基础
4. 频率域滤波：DFT滤波的基本步骤
5. 频率域滤波：可用的M函数 (函数dftfilt)
6. 从空间滤波器获得频率域滤波器 (freqz2)
7. 创建实现频率域滤波器的网格数组 (dftuv)
8. 低通（平滑）频率域滤波器 (lpfilter)
9. 绘制线框图和表面图 (mesh / surf / meshgrid)
10. 基本的高通滤波器 (函数hpfilter)
11. 高频强调滤波

第四章 《图像复原与重建》

1. 图像退化 / 复原处理的模型
2. 使用函数 imnoise 对图像添加噪声
3. 使用规定分布生成空间随机噪声（imnoise2）
4. 周期噪声（imnoise3）
5. 估计噪声参数（statmoments 和 roipoly）
6. 空间噪声滤波器（spfilt）
7. 自适应空间滤波器（adpmedia）
8. 使用频率域滤波降低周期噪声
9. 退化函数建模(pixeldup)
10. 直接逆滤波
11. 维纳滤波（ deconvmnr / edgetaper ）
12. 由投影重建图像：理论知识
13. 函数 radon / phantom / flipud
14. 函数 iradon
15. 处理扇形射线束数据（fanbeam / ifnbeam / fan2para / para2fan）

第五章 《彩色图像》

1. RGB 图像（rgbcube）
2. 索引图像 （colormap / imapprox / whitebg）
3. 处理 RGB 和索引图像的函数()
4. 彩色空间转换（{NTSC,YCbCr,HSV,CMY和CMYK,HSI,} ice / interp1q / spline）
5. 与设备无关的彩色空间（makecform / applycform / repmat / iccread / cat）
6. 彩色图像处理基础
7. 彩色变换
8. 彩色图像平滑（提取分量图像 / rgb2hsi）
9. 彩色图像锐化
10. 使用梯度进行彩色边缘检测（colorgrad）
11. 在 RGB 向量空间中进行图像分割(colorseg / immultiply / reshape / find / diag)

第六章 《图像压缩》

1. 概述背景(imratio / whos / compare)
2. 图像压缩编码冗余 (ntrop / hist / 熵)
3. 霍夫曼码(huffman / golabl / cell / sort / celldisp / cellplot)
4. 霍夫曼编码（mat2huff）
5. 霍夫曼解码（代码待解决）
6. 空间冗余（mat2lpc / lpc2mat / ）
7. 心里视觉冗余（quantize）

第七章 《图像分割》

1. 图像分割概述
2. 点检测
3. 线检测(pixeldup)
4. 使用函数 edge 检测边缘(Sobel / LoG / Canny)
5. 霍夫变换背景知识
6. 工具箱霍夫函数(hough / houghpeaks / houghlines)
7. 阈值处理基础知识
8. 基本的全局阈值处理（mean2 / im2bw)
9. 使用 Otsu 方法进行最佳全局阈值处理(graythresh)
10. 使用图像平滑改进全局阈值处理
11. 使用边缘改进全局阈值处理(percentile2i)
12. 基于局部统计的可变阈值处理(stdfilt / localmean / localthresh)
13. 使用移动平均的图像阈值处理(movingthresh)

学习扩展

1. 安装MATLAB
2. MATLAB破解版解决帮助文档需要许可证的问题
3. MATLAB快捷键
4. MATLAB：运行出现 “ 未定义函数或变量 ”
5. MATLAB：未定义函数或变量 ‘tofloat’。
6. MATLAB：imshow(f)和imshow(f,[ ])的区别
7. MATLAB 中矩阵和数组
8. MATLAB 中(),[],与{}的区别和认识
9. 数字图像处理中常用的 MATLAB 函数
10. 数字图像处理：名词解释
11. 数字图像处理：常用函数
12. 图像处理过程中为什么有时需要进行归一化处理 ？
13. 实现线性空间滤波对图像 f 进行零填充的原因 ？
14. 傅里叶变换滤波时，为什么需要对输入数据进行零填充？
15. 傅里叶频谱图像的显示问题
16. 傅里叶反变换时的缩放（标定）问题
17. 深入理解 - 拉普拉斯滤波器
18. 深入理解 - 时域、频域和空间域
19. 深入理解 - 傅里叶变换
20. 深入理解 - 卷积
21. 深入理解 - 图像噪声
22. 深入理解 - 图像梯度
23. 遇到的知识性问题