杨丹，博士，讲师。一直从事智能信息检测和分析等研究。主持完成中央高校基础科研青年教师启动基金项目1项；参与国家自然科学基金项目2项；申请发明专利2项；获得实用新型专利2项；撰写教材1部。2010年至2012年在东北大学博士后流动站工作。2013年作为国家公派访问学者赴美国俄克拉荷马州立大学进修。近年来以作者在国内外杂志和会议上发表研究论文20多篇，其中被EI或ISTP检索16篇。主讲课程有《电子技术基础》（模拟电子&数字电子）、《医学成像系统》和《生物医学电子学》等。

　　赵海滨，讲师，博士。现任职于东北大学机械工程与自动化学院。分别于2002年、2005年和2009年获得了东北大学信息科学与工程学院学士、硕士和博士学位。2012年3月至8月在美国俄克拉荷马大学做访问学者。擅长数字信号处理、图像处理、模式识别和嵌入式系统开发。具有多年的MATLAB编程经验。主持省部级基金项目1项；曾参与国家自然科学基金项目2项；编写教材2部。近年来以作者在国内外杂志和会议上发表研究论文20多篇，其中被EI或ISTP检索15篇。

　　龙哲，讲师，东北大学生物医学工程专业在读博士。2003年获得了东北大学生物医学工程学士学位。2008年获得了东北大学电路与系统硕士学位。多年来一直从事信号处理与分析及生物电磁场的研究，具有丰富的MATLAB教学与编程经验。曾参与多部教材的编写。

　　《MATLAB图像处理实例详解》全面、系统地介绍了MATLAB在数字图像处理中的各种技术及应用。本书对图像处理的基础概念做了必要交代，重点给出了MATLAB在图像处理各个环节中的实现方法，在讲解各个知识点时列举了丰富的实例，使得本书应用性很强。书中的实例程序完整，在基于MATLAB编程的图像处理应用和开发中有很高的实用价值。本书附带1张光盘，收录了本书重点内容的配套多媒体教学视频及书中涉及的实例源文件。这些资料可以大大方便读者高效、直观地学习本书内容。
　　《MATLAB图像处理实例详解》共15章，分为3篇。第1篇为MATLAB及图像基础，涵盖的内容有图像基础、MATLAB基础和MATLAB数字图像处理基础；第2篇为基于MATLAB的常见图像处理技术，涵盖的内容有数字图像的运算、数字图像增强技术、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和彩色图像处理；第3篇为基于MATLAB的高级图像处理技术及应用，涵盖的内容有图像压缩编码、图像特征分析、图像形态学处理、小波在图像处理中的应用、基于Simulink的视频和图像处理和MATLAB图像处理综合实例。
　　《MATLAB图像处理实例详解》主要面向广大从事数字图像处理的工程设计人员、从事高等教育的专任教师、高等院校的在读学生及相关领域的广大科研人员。
　　国内的MATLAB&Simulink技术交流平台——MATLAB中文论坛?联合本书作者和编辑，一起为您提供与本书相关的问题解答和MATLAB技术支持服务，让您获得的阅读体验。请随时登录MATLAB中文论坛，提出您在阅读本书时产生的疑问，作者将定期为您解答。您对本书的任何建议也可以在论坛上发帖，以便于我们后续改进。您的建议将是我们创造精品的动力和源泉。
　　《MATLAB图像处理实例详解》涵盖的内容及视频：
　　数字图像基础（42分钟视频）
　　MATLAB基础（115分钟视频）
　　MATLAB数字图像处理基础（72分钟视频）
　　数字图像的运算（60分钟视频）
　　数字图像增强技术（36分钟视频）
　　数字图像复原技术（33分钟视频）
　　图像分割技术（25分钟视频）
　　图像变换技术（47分钟视频）
　　彩色图像（14分钟视频）
　　图像压缩编码（40分钟视频）
　　图像特征分析（66分钟视频）
　　图像形态学处理（34分钟视频）
　　小波在图像处理中的应用（59分钟视频）
　　基于Simulink的视频和图像处理（41分钟视频）
　　图像处理的MATLAB实例（54分钟视频）

第1篇 MATLAB基础
第1章 数字图像基础（ 教学视频：42分钟）
1.1 数字图像处理简介
1.1.1 什么是图像
1.1.2 图像的分类
1.1.3 数字图像的产生
1.1.4 数字图像处理的研究内容
1.1.5 数字图像处理的实验工具
1.2 图像的表示方法
1.2.1 二进制图像
1.2.2 灰度图像
1.2.3 RGB图像
1.2.4 索引图像
1.2.5 多帧图像
1.3 图像的数据结构
1.3.1 矩阵
1.3.2 链码
1.3.3 拓扑结构
1.3.4 关系结构
1.4 计算机中的图像文件格式
1.4.1 BMP文件格式
1.4.2 GIF文件格式
1.4.3 JPEG文件格式
1.4.4 TIFF文件格式
1.5 本章小结
习题
第2章 MATLAB基础（ 教学视频：115分钟）
2.1 MATLAB简介
2.1.1 MATLAB发展史
2.1.2 MATLAB R2010a新功能和特点
2.1.3 MATLAB运行环境
2.1.4 MATLAB的工作界面
2.1.5 MATLAB的常用命令
2.1.6 MATLAB的帮助系统
2.2 MATLAB的数据类型
2.2.1 数值类型
2.2.2 字符与字符串
2.2.3 逻辑类型
2.2.4 函数句柄
2.2.5 结构类型
2.2.6 细胞数组类型
2.3 MATLAB的运算符
2.3.1 算术运算符
2.3.2 关系运算符
2.3.3 逻辑运算符
2.3.4 运算优先级
2.4 MATLAB的矩阵
2.4.1 矩阵的建立
2.4.2 矩阵的操作
2.4.3 矩阵运算相关函数
2.5 MATLAB控制语句
2.5.1 循环结构
2.5.2 选择结构
2.5.3 程序流程控制
2.6 MATLAB的m文件
2.6.1 m文件的分类
2.6.2 m文件的编写
2.6.3 m文件的调试
2.7 MATLAB图形可视化
2.7.1 MATLAB绘图步骤
2.7.2 二维图形绘制
2.7.3 图形的修饰
2.7.4 特殊图形的绘制
2.8 本章小结
习题
第3章 MATLAB图像处理基础（ 教学视频：72分钟）
3.1 图像处理工具箱
3.1.1 图像处理工具箱使用向导
3.1.2 学习更多关于图像处理工具箱
3.2 图像类型的转换
3.2.1 RGB图像转换为灰度图像
3.2.2 RGB图像转换为索引图像
3.2.3 灰度图像转换为索引图像
3.2.4 索引图像转换为灰度图像
3.2.5 索引图像转换为RGB图像
3.2.6 二值图像的转换
3.2.7 数值矩阵转换为灰度图像
3.3 图像文件的读写
3.3.1 文件信息读取
3.3.2 图像文件的读取
3.3.3 图像文件的保存
3.4 图像文件的显示
3.4.1 图像显示函数
3.4.2 像素信息的显示
3.5 视频文件的读写
3.5.1 视频文件的读取
3.5.2 视频文件的播放
3.6 本章小结
习题
第2篇 基于MATLAB的常见图像处理技术
第4章 数字图像的运算（ 教学视频：54分钟）
4.1 图像的像素运算
4.1.1 图像点运算
4.1.2 图像代数运算
4.1.3 图像逻辑运算
4.2 图像的几何变换
4.2.1 图像的平移
4.2.2 图像的镜像
4.2.3 图像的缩放
4.2.4 图像的转置
4.2.5 图像的旋转
4.2.6 图像的剪切
4.2.7 图像的空间变换
4.3 图像的邻域和块操作
4.3.1 图像的邻域操作
4.3.2 图像的区域选取
4.4 本章小结
习题
第5章 图像增强技术（ 教学视频：36分钟）
5.1 图像增强技术介绍
5.2 图像质量评价介绍
5.3 空域内的图像增强
5.3.1 灰度变换增强
5.3.2 直方图增强
5.4 图像的统计特性
5.4.1 图像均值
5.4.2 图像的标准差
5.4.3 图像的相关系数
5.4.4 图像的等高线
5.5 空域滤波
5.5.1 线性空域滤波
5.5.2 非线性空域滤波
5.6 频域滤波
5.6.1 低通滤波
5.6.2 高通滤波
5.6.3 带阻滤波器
5.6.4 同态滤波
5.6 本章小结
习题
第6章 图像复原技术（ 教学视频：33分钟）
6.1 图像复原技术介绍
6.2 图像噪声模型
6.2.1 噪声介绍
6.2.2 噪声的MATLAB实现
6.3 空域内的滤波复原
6.3.1 均值滤波
6.3.2 顺序统计滤波
6.3.3 自适应滤波
6.4 图像复原方法
6.4.1 逆滤波复原
6.4.2 维纳滤波复原
6.4.3 约束最小二乘法复原
6.4.4 Lucy-Richardson复原
6.4.5 盲解卷积复原
6.5 本章小结
习题
第7章 图像分割技术（ 教学视频：25分钟）
7.1 图像分割技术介绍
7.2 边缘分割技术
7.2.1 图像中的线段
7.2.2 微分算子
7.2.3 Canny算子
7.2.4 LOG算子
7.3 阈值分割技术
7.3.1 全局阈值
7.3.2 Otsu阈值分割
7.3.3 迭代式阈值分割
7.4 区域分割技术
7.4.1 区域生长法
7.4.2 分水岭分割
7.5 本章小结
习题
第8章 图像变换技术（ 教学视频：47分钟）
8.1 图像变换技术介绍
8.2 图像Radon变换
8.2.1 Radon变换介绍
8.2.2 Radon正变换
8.2.3 Radon反变换
8.3 图像傅立叶变换
8.3.1 傅立叶变换的物理意义
8.3.2 傅立叶变换的定义及性质
8.3.3 傅立叶变换的MATLAB实现
8.3.4 傅立叶变换的应用
8.4 图像离散余弦变换
8.4.1 离散余弦变换的定义
8.4.2 离散余弦变换的MATLAB实现
8.4.3 离散余弦变换的应用
8.5 其他图像变换
8.5.1 Hadamard变换
8.5.2 Hough变换
8.6 本章小结
习题
第9章 彩色图像处理（ 教学视频：14分钟）
9.1 彩色图像基础
9.1.1 三原色
9.1.2 色调、饱和度和亮度
9.2 彩色图像的坐标变换
9.2.1 MATLAB中的颜色模型
9.2.2 MATLAB中颜色模型转换
9.3 本章小结
习题
第3篇 基于MATLAB的高级图像处理技术及应用
第10章 图像压缩编码（ 教学视频：24分钟）
10.1 图像压缩编码基础
10.2 霍夫曼编码及其MATLAB实现
10.2.1 基本原理
10.2.2 MATLAB实现
10.3 香农编码及其MATLAB实现
10.3.1 基本原理
10.3.2 MATLAB实现
10.4 算术编码及其MATLAB实现
10.4.1 基本原理
10.4.2 MATLAB实现
10.5 行程编码及其MATLAB实现
10.5.1 基本原理
10.5.2 MATLAB实现
10.6 预测编码及其MATLAB实现
10.6.1 基本原理
10.6.2 MATLAB实现
10.7 静止图像压缩编码标准--JPEG
10.7.1 JPEG标准
10.7.2 JPEG算法实现
10.8 本章小结
习题
第11章 图像特征分析（ 教学视频：56分钟）
11.1 颜色特征描述及MATLAB实现方法
11.1.1 颜色矩
11.1.2 颜色直方图
11.2 纹理特征描述及MATLAB实现方法
11.2.1 灰度差分统计法
11.2.2 自相关函数法
11.2.3 灰度共生矩阵
11.2.4 频谱分析法
11.3 形状特征描述及MATLAB实现方法
11.3.1 边界表示方法
11.3.2 边界特征描述
11.3.3 区域特征描述
11.4 本章小结
习题
第12章 形态学图像处理（ 教学视频：34分钟）
12.1 基本的形态学运算
12.1.1 基本概念
12.1.2 结构元素
12.1.3 膨胀与腐蚀
12.1.4 开运算和闭运算
12.2 组合形态学运算
12.2.1 高帽滤波和低帽滤波
12.2.2 图像填充操作
12.2.3 最大值和最小值
12.2.4 图像的边界测定
12.2.5 二值图像的形态学操作
12.3 二值图像的其他形态学操作
12.3.1 二值图像的极限腐蚀
12.3.2 二值图像的查表操作
12.3.3 二值图像的标记
12.3.4 二值图像的对象选择
12.3.5 二值图像的面积
12.3.6 二值图像的欧拉数
12.4 本章小结
习题
第13章 小波在图像处理中的应用（ 教学视频：54分钟）
13.1 小波变换基础
13.1.1 小波变换的基本定义
13.1.2 小波变换的实现原理
13.2 与图像相关的小波变换工具箱简介
13.2.1 小波变换工具箱支持的图像类型
13.2.2 小波变换工具箱提供的母小波
13.2.3 与图像处理有关的小波变换函数
13.3 应用小波图像去噪的MATLAB实现
13.3.1 小波图像去噪原理
13.3.2 小波图像去噪实现
13.4 应用小波图像压缩的MATLAB实现
13.4.1 小波图像压缩原理
13.4.2 小波图像压缩实现
13.5 应用小波图像融合的MATLAB实现
13.5.1 小波图像融合原理
13.5.2 小波图像融合实现
13.6 本章小结
习题
第14章 基于Simulink的视频和图像处理（ 教学视频：15分钟）
14.1 Video and Image Processing Blockset子模块库
14.1.1 分析和增强模块库
14.1.2 转换模块库
14.1.3 滤波模块库
14.1.4 几何变换模块库
14.1.5 形态学操作模块库
14.1.6 接收器模块库
14.1.7 输入源模块库
14.1.8 统计模块库
14.1.9 文本和图形模块库
14.1.10 变换模块库
14.1.11 工具模块库
14.2 图像增强的Simulink实现
14.2.1 灰度变换增强
14.2.2 图像平滑增强
14.2.3 图像锐化增强
14.3 图像转换的Simulink实现
14.3.1 图像类型转换
14.3.2 色彩空间转换
14.3.3 图像求补
14.4 图像几何变换的Simulink实现
14.4.1 图像的旋转
14.4.2 图像的缩放
14.4.3 图像的切变
14.5 图像形态学描述的Simulink实现
14.5.1 膨胀和腐蚀
14.5.2 开启和闭合
14.5.3 形态学对图像的操作
14.6 图像处理综合实例的Simulink实现
14.7 本章小结
习题
第15章 图像处理的MATLAB实例（ 教学视频：42分钟）
15.1 滤波反投影图像重建算法的MATLAB实现
15.1.1 滤波反投影图像重建算法的基本原理
15.1.2 滤波反投影图像重建算法的MATLAB实现
15.2 车牌图像倾斜校正算法的MATLAB实现
15.2.1 基于Hough变换的车牌图像倾斜校正算法的实现
15.2.2 基于Radon变换的车牌图像倾斜校正算法的实现
15.3 人脸识别中核心算法的MATLAB实现
15.3.1 基于肤色的人脸区域检测与分割的MATLAB实现
15.3.2 人眼检测与定位的MATLAB实现
15.4 基于BP神经元网络图形识别的MATLAB实现
15.4.1 BP神经网络的结构及学习规则
15.4.2 基于MATLAB自编函数的图形识别实现
15.4.3 基于MATLAB神经网络函数的图形识别实现
15.5 本章小结