本书是“数字图像处理”课程的实验与编程实训指导书，实验环境以Matlab 2012b为平台。全书分为两篇：第一篇数字图像处理实验指导，共包含9章内容，每一章又包括知识要点、相关函数及示例程序、实验指导、实验项目等内容；第二篇数字图像处理实训案例，共包含8个实训，每一个实训包括实训目的、实训内容、实现步骤、实现程序等内容。
本书适合作为电子信息工程、通信工程、数字媒体技术、计算机科学与技术相关专业的本（专）科生的“数字图像处理”课程的实验与编程实训指导书，也可作为从事图像处理的工程技术人员的参考用书。

前言

数字图像处理主要研究的是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理，使之能具备更好的视觉效果或满足某些应用的特定需求。数字图像处理技术在军事公安、航空航天、遥感测绘、医学、通信以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛应用，它已成为计算机科学、电子信息及其相关专业的一个热门研究课题，同时是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程，许多图像处理算法在现实生活中都有着很好的实际应用，学习这门课程必须通过大量的编程实践才能理解和掌握其中的原理和方法。
本书作为“数字图像处理”课程的实验与编程实训指导书，在各章节中为读者提供了Matlab常用图像处理函数的使用示例和大量的实验程序源代码，在梳理数字图像处理课程的基础知识和基本方法的同时，通过实验程序实例帮助读者掌握图像处理程序设计的基本规则与编程方法，进一步加深对课程相关内容的理解，以期提高读者对本课程的学习效果和图像编程的实际应用能力。
全书内容分为两篇，具体内容安排如下。
第一篇共包含9章，即Matlab数字图像处理基础、图像基本运算、图像变换、图像增强、彩色图像处理、图像形态学处理、图像分割、图像复原、图像识别初步，每一章又包括知识要点、相关函数及示例程序、实验指导、实验项目等内容。
第二篇共包含8个实训，即细胞计数器、数字水印、自动人脸识别、身份证号码识别、车牌自动识别、图像去雾处理、照片特效处理、基于Matlab的医学图像处理系统，每一个实训包括实训目的、实训内容、实现步骤、实现程序等内容。
限于编者的水平和经验，书中疏漏或不足之处在所难免，敬请广大读者批评指正。编者电子邮件地址为：ndsyzll@163com。

编者2020年8月

目录

第一篇数字图像处理实验指导
第1章Matlab数字图像处理基础 2
11知识要点 2
1数字图像处理的目的 2
2数字图像的几个常用术语 2
3数字图像的表示 2
4 Matlab中图像的数据类型 3
5 Matlab中的图像类型 4
6常见的图像文件格式 5
12相关函数及示例程序 6
1图像的读/写和显示函数 6
2图像的数据类型转换函数 8
3图像类型转换函数 9
13实验指导 12
实验示例：图像的读/写、显示和查询 12
14实验项目 13
图像类型的转换和颜色变化 13
第2章图像基本运算 14
21知识要点 14
1图像代数运算 14
2图像逻辑运算 15
3图像几何运算 15
22相关函数及示例程序 17
1代数运算函数 17
2逻辑运算函数 18
3几何运算函数 18
23实验指导 22
实验示例：利用图像的加法运算去除噪声 22
24实验项目 23
实验项目21:图像的基本运算 23
实验项目22:图像的叠加、分离和裁剪 24
第3章图像变换 25
31知识要点 25
1傅里叶变换 25
2傅里叶变换性质 26
3离散余弦变换 27 
4沃尔什阿达马变换 27
5Hough（霍夫）变换 28
32相关函数及示例程序 28
1常用傅里叶变换函数 28
2余弦变换函数 29
3图像分块处理函数 30
4图像块排列函数 30
5阿达马变换函数 30
6霍夫变换函数 30
7最大（小）值函数 31
33实验指导 33
实验示例31：傅里叶变换在图像滤波中的应用 33
实验示例32：利用阿达马变换实现图像的压缩处理 34
34实验项目 36
实验项目31:编写程序验证傅里叶变换的比例性 36
实验项目32:离散余弦变换的应用——图像压缩 36
第4章图像增强 37
41知识要点 37
1空域图像增强 37
2频域图像增强 42
42相关函数及示例程序 44
1imhist()函数 44
2histeq()函数 45
3imadjust()函数 45
4log()对数函数 45
5imnoise()函数 45
6imfilter()函数 46
7filter2()函数 46
8fspecial()函数 46
9medfilt2()函数 47
10ordfilt2()函数 48
11wiener2()函数 48
12conv2()函数 48
43实验指导 52
实验示例41：图像平滑滤波 52
实验示例42：图像带阻滤波 54
44实验项目 57
实验项目41:图像的空域平滑滤波 57
实验项目42:图像的空域锐化滤波 57
实验项目43:图像的频域高通滤波 57
第5章彩色图像处理 58
51知识要点 58
1基本概念 58
2彩色模型 59
3伪彩色处理 60
4真彩色处理 61
52相关函数及示例程序 61
1提取出RGB彩色图像的三个分量图像 61
2colormap()函数 61
3colorbar()函数 62
4grayslice()函数 62
5色彩空间转换函数 62
6find函数 63
53实验指导 66
实验示例51：从灰度到彩色映射的伪彩色增强 66
实验示例52：彩色图像的边缘检测 67
54实验项目 69
实验项目51:HSV图像的空域平滑和锐化 69
实验项目52:灰度图像频率域伪彩色增强 70
第6章图像形态学处理 71
61知识要点 71
1基本概念 71
2二值图像形态学 72
3灰度图像形态学 73
62相关函数及示例程序 74
1strel()函数 74
2imerode()函数 75
3imdilate()函数 75
4imopen()函数 75
5imclose()函数 75
6imfill()函数 75
7bwperim()函数 76
8bwmorph()函数 76
63实验指导 79
实验示例61：不同结构元的腐蚀效果 79
实验示例62：基于形态学的图像检测 80
64实验项目 82
实验项目61:二值图像的细化与骨架提取 82
实验项目62:图像的腐蚀与膨胀操作 82
第7章图像分割 84
71知识要点 84
1基础知识 84
2基于边缘的图像分割 84
3基于阈值的图像分割 86
4基于区域的图像分割 87
72相关函数及示例程序 87
1基于梯度算子的边缘检测 87
2基于canny算子的边缘检测 88
3基于LOG算子的边缘检测 88
4基于zerocross（零交叉）算子的边缘检测 88
5bwboundaries()函数 88
6graythresh()函数 89
7watershed()函数 89
8bwdist()函数 89
9imextendedmax()函数 89
10imimposemin()函数 90
11imreconstruct()函数 90
12bwlabel()函数 90
13qtdecomp()函数 90
14qtgetblk()函数 90
15qtsetblk()函数 91
16mean()函数 91
73实验指导 95
实验示例71：图像的边缘检测 95
实验示例72：区域生长法图像分割 95
74实验项目 97
实验项目71:阈值法的图像分割 97
实验项目72:区域分割法的图像分割 98
第8章图像复原 99
81知识要点 99
1基本概念 99
2图像退化的原因 99
3图像退化模型 99
4退化图像复原的基本原理 99
5退化图像复原方法 100
82相关函数及示例程序 101
1PSF生成函数 101
2模糊函数 101
3deconvwnr()函数 101
4deconvreg()函数 102
5deconvlucy()函数 102
6deconvblind()函数 102
7prod()函数 103
8sum()函数 103
83实验指导 104
实验示例：用维纳滤波法复原模糊噪声图像 104
84实验项目 106
实验项目81:维纳滤波和盲卷积滤波的比较 106
实验项目82:约束最小二乘方滤波法的图像复原 106
第9章图像识别初步 108
91知识要点 108
1基本概念 108
2图像识别的一般过程 108
3图像识别的常用方法 109
4图像识别技术的应用领域 110
92相关函数及示例程序 111
1num2str()函数 111
2int2str()函数 111
3norm()函数 111
4char()函数 111
5strcat()函数 111
6eig()函数 111
7bweuler()函数 112
8bwarea()函数 112
9bwareaopen()函数 112
10regionprops()函数 112
93实验指导116
实验示例：基于肤色的人脸检测 116
94实验项目 120
实验项目:英文字符和数字的识别 120
第二篇数字图像处理实训案例
实训1细胞计数器 122
实训2数字水印 124
实训3自动人脸识别 127
实训4身份证号码识别 130
实训5车牌自动识别 135
实训6图像去雾处理 141
实训7照片特效处理 144
实训8基于Matlab的医学图像处理系统 152
参考文献 166

章立亮 宁德师范学院

为读者提供了一些常用的图像处理函数的使用方法和大量的程序源代码，帮助读者梳理掌握数字图像处理的基本知识和程序设计方法，进一步加深对课程相关内容的理解与掌握，并提高数字图像处理编程的综合应用能力。