本书采用程序实现的实际操作方法，介绍多媒体处理的概念和原理及其在模式识别中的应用，包括使用数据分析和可视化工具MATLAB读取、修改和写入图像、音频和视频文件的工具和技术。 涵盖图像、音频和视频处理的基本概念。 演示如何使用MATLAB解决媒体处理问题。 讨论图像处理工具箱、音频系统工具箱和计算机视觉工具箱的重要功能。 提供特定问题的MATLAB代码作为答案。 展示使用Simulink进行音频和视频处理。 覆盖时空域和频域中的处理技术。 本书是高年级本科生和研究生学习图像处理、语音和语言处理、信号处理、视频目标检测和跟踪以及相关多媒体技术课程的完美伴侣，重点是使用编程结构和技能开发的实际实现。本书还适合模式识别、计算机视觉和基于内容检索领域的研究人员，以及学习多媒体处理、统计分析和数据可视化的MATLAB课程的学生。

第1章 图像处理
1.1 引言
1.2 工具箱和函数
1.2.1 基本MATLAB（BM）函数
1.2.2 图像处理工具箱（IPT）函数
1.2.3 信号处理工具箱（SPT）函数
1.2.4 小波工具箱（WT）函数
1.3 导入导出和转换
1.3.1 读和写图像数据
1.3.2 图像类型转换
1.3.3 图像彩色
1.3.4 合成图像
1.4 显示和探索
1.4.1 基本显示
1.4.2 交互探索
1.4.3 构建交互工具
1.5 几何变换和图像配准
1.5.1 常用几何变换
1.5.2 仿射和投影变换
1.5.3 图像配准
1.6 图像滤波和增强
1.6.1 图像滤波
1.6.2 边缘检测
1.6.3 对比度调整
1.6.4 形态学操作
1.6.5 ROI和块处理
1.6.6 图像算术
1.6.7 去模糊
1.7 图像分割和分析
1.7.1 图像分割
1.7.2 目标分析
1.7.3 区域和图像特性
1.7.4 纹理分析
1.7.5 图像质量
1.7.6 图像变换
1.8 在频域中处理
1.9 Simulink图像处理
1.10 关于二维绘图函数的注记
1.11 关于三维绘图函数的注记
复习问题
第2章 音频处理
2.1 引言
2.2 工具箱和函数
2.2.1 基本MATLAB（BM）函数
2.2.2 音频系统工具箱（AST）函数
2.2.3 信号处理系统工具箱（DSPST）函数
2.2.4 信号处理工具箱（SPT）函数
2.3 声波
2.4 音频I/O和波形生成
2.5 音频处理算法设计
2.6 测量和特征提取
2.7 仿真、调整和可视化
2.8 乐器数字接口（MIDI）
2.9 时间滤波器
2.10 频域滤波器
2.11 Simulink音频处理
复习问题
第3章 视频处理
3.1 引言
3.2 工具箱和函数
3.2.1 基本MATLAB（BM）函数
3.2.2 计算机视觉系统工具箱（CVST）函数
3.3 视频输入输出和播放
3.4 处理视频帧
3.5 视频彩色空间
3.6 目标检测
3.6.1 团块检测器
3.6.2 前景检测器
3.6.3 人体检测器
3.6.4 人脸检测器
3.6.5 光学文字识别（OCR）
3.7 运动跟踪
3.7.1 基于直方图的跟踪器
3.7.2 光流
3.7.3 点跟踪器
3.7.4 卡尔曼滤波器
3.7.5 块匹配器
3.8 Simulink视频处理
复习问题
第4章 模式识别
4.1 引言
4.2 工具箱和函数
4.2.1 计算机视觉系统工具箱（CVST）函数
4.2.2 统计和机器学习工具箱（SMLT）函数
4.2.3 神经网络工具箱（NNT）函数
4.3 数据采集
4.4 预处理
4.5 特征提取
4.5.1 最小本征值方法
4.5.2 哈里斯角点检测器
4.5.3 FAST算法
4.5.4 MSER算法
4.5.5 SURF算法
4.5.6 KAZE算法
4.5.7 BRISK算法
4.5.8 LBP算法
4.5.9 HOG算法
4.6 聚类
4.6.1 相似性测度
4.6.2 k-均值聚类
4.6.3 分层聚类
4.6.4 基于高斯混合模型（GMM）的聚类
4.7 分类
4.7.1 k-NN分类器
4.7.2 人工神经网络（ANN）分类器
4.7.3 决策树分类器
4.7.4 鉴别分析分类器
4.7.5 朴素贝叶斯分类器
4.7.6 支持向量机（SVM）分类器
4.7.7 分类学习器应用程序
4.8 性能评价
复习问题
函数汇总
参考文献
主题索引