Parte 1 Introducción a MATLAB
Capítulo 1 Descripción general de MATLAB 2
1.1 Historia del desarrollo de MATLAB 2
1.2 Ventajas de MATLAB y características 2
1.3 Composición del sistema MATLAB 4
1.4 Entorno operativo de escritorio MATLAB 5
1.4.1 Inicio y salida 5
1.4 .2 Menú principal y funciones 6
1.4.3 Ventana de comandos 9
1.4.4 Espacio de trabajo 11
1.4.5 Editor/depurador de archivos M 13
1.4.6 Ventana de figura 14
1.4.7 Gestión de archivos 16
1.4.8 Uso de la ayuda 16
1.5 MATLAB Toolbox 17
1.6 Resumen 18
Capítulo 2 Operaciones básicas de MATLAB 19
2.1 Tipos de datos de MATLAB 19
2.2 Matrices y su operación 21
2.2.1 Creación de array 21
2.2.2 Funcionamiento del array 22
2.3 Matriz y su funcionamiento 24
2.3.1 Creación de matrices 24
2.3.2 Operaciones de matrices 25
2.4 Números complejos y sus operaciones 27
2.4.1 Representación de números complejos 27
p>2.4.2 Dibujo de números complejos 28
2.4.3 Funciones de operación de números complejos 29
2.5 Operaciones simbólicas 30
2.5.1 Descripción general de operaciones simbólicas 30
2.5.2 Operaciones simbólicas de uso común 32
2.6 Operaciones relacionales y operaciones lógicas 34
2.7 Resumen 34
Parte 3 Capítulo Programación en MATLAB 35
3.1 Descripción general de la programación 35
3.2 Principios básicos de programación 36
3.3 Archivos M 37
3.4 Control de flujo del programa 39
3.5 Funciones y llamadas 42
3.5.1 Tipos de funciones 42
3.5.2 Transferencia de parámetros de funciones 45
3.6 Mango de función 49
3.7 Depuración de programas 51
3.7.1 Errores comunes de programas 51
3.7.2 Método de depuración 53
3.7 .2 Herramientas de depuración 54
3.7.3 Herramienta de análisis de archivos M 57
3.7.4 Herramienta de análisis Profiler 58
3.8 Habilidades de programación 59
3.8.1 Cálculo anidado 60
3.8.2 Cálculo de bucle 61
3.8.3 Uso del mecanismo de manejo de excepciones 61
3.8.4 Uso de variables globales 63
3.8.5 Pasar parámetros a través de varargin 65
3.9 Resumen 66
Capítulo 4 Dibujo gráfico de MATLAB 67
4.1 Pasos básicos de MATLAB dibujar 67
4.2 Dibujar directamente en el espacio de trabajo 67
4.3 Dibujar usando funciones de dibujo 68
4.3.1 Gráficos bidimensionales 69
4.3.2 Gráficos tridimensionales 69
4.4 Dibujo de gráficos especiales 71
4.4.1 Histograma 72
4.4.2 Histograma 73
p >4.4.3 Gráfico de área 74
4.4.4 Gráfico circular 75
4.4.5 Gráfico de cerillas 76
4.4.6 Gráfico de escalera 77
4.4.7 Trazado de contorno 78
4.4.8 Trazado vectorial
79
4.4.9 Figura cilíndrica 81
4.4.10 Figura esférica 82
4.5 Modificación gráfica 83
4.6 Resumen 85
p>Capítulo 5 Conceptos básicos del procesamiento de imágenes de MATLAB 86
5.1 Formato de archivos de imágenes de MATLAB 86
5.2 Tipos de imágenes 86
5.2.1 Imagen de índice 87
5.2.2 Imagen en escala de grises 88
5.2.3 Imagen RGB 89
5.2.4 Imagen binaria 90
5.2.5 Conversión de tipo de imagen 91
5.2.6 Secuencia de imágenes 92
5.3 Modelo de color en MATLAB 92
5.3.1 Clasificación de modelos de color 93
5.3.2 Conversión del modelo de color 94
5.4 Funciones básicas de procesamiento de imágenes 95
5.4.1 Lectura y visualización de imágenes 96
5.4.2 Escritura de imágenes97
5.4.3 Obtención de información de la imagen98
5.5 Tecnología de visualización de imágenes estándar99
5.5.1 Función imshow100
5.5.2 Mostrar imagen en escala de grises 100
5.5.3 Mostrar imagen binaria 101
5.5.4 Mostrar imagen de índice 102
5.5.5 Mostrar imágenes en color verdadero 102
5.5.6 Mostrar imágenes en archivos gráficos 102
5.6 Tecnología de visualización de imágenes especiales 103
5.6.1 Agregar barra de color 103
5.6.2 Mostrar múltiples matriz de imágenes de cuadros 103
5.6.3 Escalado de región en la imagen 103
5.6.4 Mapeo de texturas 104
5.6.5 Mostrar múltiples imágenes al mismo tiempo 104
5.7 Resumen 104
Parte 2 Mejora del procesamiento de imágenes
Capítulo 6 Operación de imágenes 106
6.1 Operaciones algebraicas en imágenes 106
6.1.1 Suma de imágenes 106
6.1.2 Resta de imágenes 107
6.1 .3 Operación de multiplicación de imagen 108
6.1. 4 Operación de división de imagen 108
6.1.5 Operación lineal general de imagen 109
6.2 Operación lógica de imagen 110
6.3 Procesamiento de bloques y vecindad de imágenes 111
6.3.1 Operación de vecindad deslizante 111
6.3.2 Operación de bloque de separación 112
6.3.3 Utilice el procesamiento de columnas para acelerar 114
6.4 Operaciones geométricas sobre imágenes 116
6.4.1 Interpolación de imágenes 116
6.4.2 Escalado de imágenes 117
6.4.3 Rotación de imágenes 117
6.4.4 Recorte de imagen 119
6.4.5 Transformación lineal general de la imagen 120
6.5 Resumen 121
Capítulo 7 Transformación de imagen 122
7.1 Transformada de Fourier 122
7.1.1 Definición de Transformada de Fourier 122
7.1.2 Implementación rápida de la transformada de Fourier 124
7.1 .3 Aplicación de la transformada de Fourier 126
7.2 Transformada discreta del coseno (DCT) 128
7.2.1 Definición de transformada discreta del coseno bidimensional 128
7.2. 2 Matriz de transformación DCT 129
7.2.3 Implementación y compresión de imágenes de DCT 129
7.3 Transformada de radón 131
7.3.1 Definición de transformada de radón 131
7.3.2 Utilice la transformación de radón para detectar líneas rectas
133
7.3.3 Transformación inversa de radón 134
7.4 Resumen 135
Capítulo 8 Mejora de imagen 136
8.1 Mejora de la transformación en escala de grises 136
8.1.1 El significado del histograma de la imagen 136
8.1.2 Ecualización del histograma 137
8.1.3 Ajustar el valor de la escala de grises al rango especificado 138
8.1.4 Histograma adaptativo de contraste limitado
8.1.4 Ecualización140
8.1.5 Estiramiento de croma usando descorrelación141
8.2 Diseño de filtro lineal 142
8.2.1 Convolución 142
8.2.2 Relacionado 143
8.2.3 Uso de la función imfilter Para filtrar 144
8.2.4 Uso pares de filtros predefinidos
8.2.4 Filtrado de imágenes 148
8.3 Mejora del filtro de dominio espacial 149
8.3.1 Agregar ruido a la imagen 149
8.3.2 Filtro de mediana 150
8.3.3 Filtro adaptativo 151
8.4 Mejora del filtro de dominio de frecuencia 152
8.4.1 Método de transformación de frecuencia 152
8.4.2 Método de muestreo de frecuencia 153
8.4.3 Método de función de ventana 154
8.4.4 Crear la matriz de respuesta de frecuencia requerida156
8.4 .5 Calcular la respuesta de frecuencia del filtro157
8.5 Resumen157
Capítulo 9 Análisis de imágenes 158
9.1 Valores de píxeles y estadísticas de imágenes 158
9.1.1 Obtener valores de píxeles 158
9.1.2 Crear curva de intensidad de imagen 159
p>9.1.3 Mapa de contorno que muestra datos de imagen 161
9.1.4 Información estadística de la imagen 162
9.1.5 Atributos locales de la imagen 163
9.2 Análisis de límites de imágenes 166
9.2.1 Detección de bordes 166
9.2.2 Seguimiento de límites 168
9.2.3 Detección mediante transformada gruesa Líneas rectas en imágenes
9.2.3 171
9.3 Descomposición Quadtree 172
9.4 Análisis de textura de imágenes 174
9.4 1 Función del análisis de textura 174
9.4.2 Uso de escala de grises *** para generar matriz 176
9.5 Resumen 178
Capítulo 10 Restauración de imágenes 179
10.1 Degradación de la imagen179
10.1.1 Causas de la degradación de la imagen179
10.1.2 Modelo matemático de degradación de imágenes 179
10.1 .3 Ruido de imagen 181
10.2 Clasificación de modelos y métodos de restauración de imágenes 182
10.2.1 Modelo de restauración de imagen 183
10.2.2 Método de restauración sin restricciones 183
10.2.3 Método de restauración restringida 184
10.2.4 Evaluación del método de restauración 184
10.3 Método de restauración de imágenes 184
10.3.1 Filtrado Wiener 185
10.3.2 Filtrado regularizado 186
10.3.3 Lucy- Filtrado de Richardson 188
10.3.4 Convolución inversa ciega 189
10.4 Función de dispersión de puntos y función de transferencia óptica
10.4 Conversión mutua 190
10.5 Resumen 191
Capítulo 11 Operaciones morfológicas en imágenes 192
11.1 Dilatación y corrosión 192
11.1.1 Comprensión de la dilatación
y corrosión 192
11.1.2 Procesamiento de píxeles en los límites de la imagen 193
11.1.3 Comprensión de los elementos estructurales 193
11.1.4 Dilatación de la imagen 197
11.1.5 Imagen de corrosión 199
11.1.6 Combinación de expansión y corrosión 201
11.1.7 Basado en expansión y corrosión
11.1. Otras operaciones 203
11.2 Reconstrucción de morfología matemática 207
11.2.1 Comprensión de imágenes marcadas e imágenes de máscara 207
11.2.2 Conectividad de píxeles 208
11.2.3 Operación de llenado 210
11.2.4 Encontrar los valores máximo y mínimo 211
11.3 Transformación de distancia 217
11.4 Marcado y medición de objetos 220
11.4.1 Marcado de regiones conectadas 221
11.4.2 Seleccionar objetos en imágenes binarias 222
11.4.3 Calcular valores binarios El área de el primer plano en la imagen
11.4.3 223
11.4.4 Calcular el número de Euler de la imagen binaria 224
11.5 Operación de búsqueda de tabla 224
11.5.1 Crear una tabla de consulta 224
11.5.2 Usar la tabla de consulta 225
11.6 Resumen 225
Capítulo 12 Procesamiento de imágenes en color 226
12.1 Reducir el número de colores en una imagen en color226
12.1.1 Usar la aproximación de color226
12.1.2 Usar la función imapprox230
12.1.3 Tramado 231
12.2 Conversión del espacio de color 231
12.3 Resumen 236
El tercer artículo práctico completo
El capítulo 13 Combate práctico de reconstrucción de imágenes de MATLAB 238
Capítulo 14 Combate práctico de mejora de imágenes de MATLAB 243
14.1 Mejora del contraste 243
14.2 Corrección de iluminación desigual 250
14.3 Mejora de imágenes en color de resolución múltiple 254
14.4 Resumen 259
Capítulo 15 Práctica de registro de imágenes de MATLAB 260
Capítulo 16 Desenfoque de imágenes de MATLAB
Capítulo 16 Combate práctico 264
Capítulo 17 Segmentación de imágenes en MATLAB Combate práctico 272
17.1 Color basado en el espacio L*a*b*
17.1 Segmentación 272
17.2 Uso de la segmentación de imágenes para detectar celdas 279
17.3 Detección de automóviles en videos de tráfico
17.3 Objetivo 282
17.4 Detección en múltiples imágenes de resolución
17.4 Vegetación 285
17.5 Algoritmo de segmentación de cuencas hidrográficas 289
17.6 Segmentación de imágenes mediante filtros de textura 295
17.7 Resumen 298
Capítulo 18 Extracción de características de imágenes de MATLAB
Capítulo 18 Combate práctico 299
18.1 Calcular la longitud de un péndulo en movimiento 299
18.2 Tamaño de partícula determinación 302
18.3 Determinación de objetivos circulares 305
18.4 Medición de ángulos 307
18.5 Medición de atributos de imágenes en escala de grises 310
18.6 Medición del radio del eje de rodadura de la cinta 313
18.7 Resumen 316
Apéndice MATLAB Image Processing Toolbox
Apéndice Explicación detallada de la función 317
Directorio de ejemplo
Capítulo 2 Operaciones básicas de MATLAB 19
Ejemplo 2-1 Ejemplo de creación y visualización de matriz de celdas.
20
Ejemplo 2-2 Instancia de creación de matriz. 22
Ejemplo 2-3 Operaciones con matrices. 23
Ejemplo 2-4 Ejemplo de creación de matrices. 24
Ejemplo 2-5 Ejemplo de uso de una función especial de generación de matrices. 25
Ejemplo 2-6 Ejemplo de operaciones matriciales básicas. 26
Ejemplo 2-7 Ejemplo de operación de función matricial. 26
Ejemplo 2-8 Ejemplo de uso de la función de operación de descomposición matricial. 26
Ejemplo 2-9 Ejemplo de construcción plural. 27
Ejemplo 2-10 Ejemplo de construcción de matriz compleja. 28
Ejemplo 2-11 Ejemplo de trazado de una función compleja. 29
Ejemplo 2-12 Instancia de creación de expresión simbólica. 31
Ejemplo 2-13 Ejemplos de operaciones simbólicas en cálculo. 33
Ejemplo 2-14 Ejemplos de operaciones simbólicas para ecuaciones diferenciales ordinarias. 33
Capítulo 3 Programación en MATLAB 35
Ejemplo 3-1 Ejemplo de creación de archivos M. 38
Ejemplo 3-2 Ejemplo de uso de la declaración de devolución. 41
Ejemplo 3-3 La función anónima crea una instancia. 43
Ejemplo 3-4 Ejemplo 3-4 El ejemplo 3-4 muestra el número de parámetros de entrada y salida de una función. 46
Ejemplo 3-5 Ejemplo de pasar un número variable de parámetros. 47
Ejemplo 3-6 Ejemplo de modificación de parámetros de entrada dentro de una función. 48
Ejemplo 3-7 Ejemplo de paso de parámetro de función. 48
Ejemplo 3-8 Ejemplo de uso de variables globales. 49
Ejemplo 3-9 Creación de identificador de función y llamada a instancia. 50
Ejemplo 3-10 Ejemplo de uso de función para procesar identificadores de función. 50
Ejemplo 3-11 Cálculo anidado y evaluación directa
Ejemplo 3-11 Ejemplo de comparación. 60
Ejemplo 3-12 Cálculo anidado y cálculo no anidado
Ejemplo 3-12 Ejemplo de comparación. 60
Ejemplo 3-13 Ejemplo de uso del mecanismo de manejo de excepciones. 62
Ejemplo 3-14 Ejemplo de aplicación de la función nargin. 63
Ejemplo 3-15 Ejemplo de uso de variables globales. 64
Ejemplo 3-16 Un ejemplo de cómo pasar parámetros a través de varargin. 65
Capítulo 4 Dibujo de gráficos de MATLAB 67
Ejemplo 4-1 Ejemplo de uso del método de dibujo directo en el espacio de trabajo. 68
Ejemplo 4-2 Ejemplo de dibujo de gráficos bidimensionales. 69
Ejemplo 4-3 Ejemplo de uso de la función de dibujo de curva tridimensional. 70
Ejemplo 4-4 Ejemplo de dibujo de superficie de malla tridimensional. 70
Ejemplo 4-5 Ejemplo de uso de la función de dibujo de superficie de sombra surf. 71
Ejemplo 4-6 Ejemplo de uso de la función de dibujo de histograma hist. 72
Ejemplo 4-7 Ejemplo de uso de la función de dibujo de gráfico de rosas rosa. 72
Ejemplo 4-8 Ejemplo de uso de la barra de funciones de dibujo de un gráfico de barras. 73
Ejemplo 4-9 Ejemplo de uso de la función de histograma tridimensional. 73
Ejemplo 4-10 Ejemplo de uso del área de función de dibujo de gráfico de áreas. 74
Ejemplo 4-11 Ejemplo de uso de la función de dibujo de gráfico circular. 75
Ejemplo 4-12 Ejemplo de aplicación de dibujo de gráfico circular. 75
Ejemplo 4-13 Vástago de función de dibujo de diagrama de cerilla
Ejemplo 4-13 ejemplo de uso. 76
Ejemplo 4-14 Ejemplo de aplicación de dibujo de función Stem3. 76
Ejemplo 4-15 Ejemplo de uso del diagrama de escalera para dibujar escaleras con función. 77
Ejemplo 4-16 Función de dibujo de trazado de contorno
Ejemplo 4-16 Ejemplo de uso. 78
Ejemplo 4-17 Ejemplo de aplicación de dibujo de contorno tridimensional. 78
Ejemplo 4-18 Brújula de función de dibujo de gráfico de brújula
Ejemplo 4-18 ejemplo de uso. 79
Ejemplo 4-19 Pluma de función de dibujo de gráfico de pluma
Ejemplo 4-19 ejemplo de uso.
80
Ejemplo 4-20 Función de dibujo de gráfico de campo vectorial
Ejemplo 4-20 Ejemplo de uso. 81
Ejemplo 4-21 Cilindro de función de dibujo de cilindro
Ejemplo 4-21 ejemplo de uso. 82
Ejemplo 4-22 Ejemplo de uso de la función de representación de esfera esfera. 82
Ejemplo 4-23 Ejemplo de uso del comando de dibujo. 84
Capítulo 5 Conceptos básicos del procesamiento de imágenes de MATLAB 86
Ejemplo 5-1 Ejemplo de indexación de imágenes y tablas de colores. 88
Ejemplo 5-2 Visualización de imágenes en escala de grises. 88
Ejemplo 5-3 Visualización de imágenes RGB. 90
Ejemplo 5-4 Ejemplo de aplicación de la función Gray2ind. 92
Ejemplo 5-5 Ejemplo de aplicación de la función rgb2hsv. 95
Ejemplo 5-6 Ejemplo de aplicación de visualización y lectura de imágenes. 96
Ejemplo 5-7 Ejemplo de aplicación de comando de reescritura de imágenes. 97
Ejemplo 5-8 Ejemplo uno de aplicación de función de consulta de información de imagen. 99
Ejemplo 5-9 Ejemplo de aplicación de función de consulta de información de imagen 2. 99
Ejemplo 5-10 Ejemplo de aplicación de función para mostrar imágenes en escala de grises. 101
Ejemplo 5-11 Ejemplo de aplicación de visualización de imágenes binarias. 101
Capítulo 6 Operación de imagen 106
Ejemplo 6-1 Operación de adición de imagen. 106
Ejemplo 6-2 Operación de resta de imágenes. 107
Ejemplo 6-3 Operación de multiplicación de imágenes. 108
Ejemplo 6-4 Operación de división de imágenes. 109
Ejemplo 6-5 Operaciones lineales generales sobre imágenes. 109
Ejemplo 6-6 Operaciones lógicas sobre imágenes. 110
Ejemplo 6-7 Operación de barrio deslizante. 112
Ejemplo 6-8 Operación de bloque dividido. 114
Ejemplo de operación de procesamiento de 6-9 columnas. 115
Ejemplo 6-10 Interpolación de imágenes. 116
Ejemplo 6-11 Escalado de imagen. 117
Ejemplo 6-12 Rotación de imagen. 118
Ejemplo 6-13 Recorte interactivo de imágenes. 119
Ejemplo 6-14 Recorte paramétrico de imágenes. 119
Ejemplo 6-15 Transformación lineal general de imágenes. 120
Capítulo 7 Transformación de imágenes 122
Ejemplo 7-1 Uso de la función de transformación de Fourier bidimensional. 125
Ejemplo 7-2 Respuesta de frecuencia del filtro de paso bajo gaussiano. 126
Ejemplo 7-3 Transformada de Fourier aplicada a convolución rápida. 127
Ejemplo 7-4 Determinar la ubicación de las características de la imagen. 127
Ejemplo 7-5 Transformada de coseno discreta y transformada inversa. 129
Ejemplo 7-6 DCT utilizado para el ejemplo de compresión de imágenes. 130
Ejemplo 7-7 Transformación del radón en dos direcciones. 132
Ejemplo 7-8 Mostrando diferentes direcciones en una imagen
Ejemplo 7-8 Transformada de radón. 133
Ejemplo 7-9 Utilice la transformación de radón para detectar líneas rectas. 133
Ejemplo 7-10 Imagen reconstruida por transformación de radón inversa. 135
Capítulo 8 Mejora de imagen 136
Ejemplo 8-1 Visualización de histograma. 136
Ejemplo 8-2 Ecualización de histograma. 137
Ejemplo 8-3 Ajustar el rango de escala de grises. 138
Ejemplo 8-4 La función imadjust se utiliza para mostrar
los detalles de la imagen en el Ejemplo 8-4. 139
Ejemplo 8-5 Utilice la función stretchlim para determinar la escala de grises del mapeo
Ejemplo 8-5. 139
Ejemplo 8-6 corrección gamma. 140
Ejemplo 8-7 Ecualización de histograma adaptativo de contraste limitado. 141
Ejemplo 8-8 Operación de estiramiento de descorrelación simple. 141
Ejemplo 8-9 Filtrado de medias.
145
Ejemplo 8-10 Comparación de diferentes opciones de relleno. 147
Ejemplo 8-11 Filtrado de imágenes en color verdadero. 147
Ejemplo 8-12 Filtrar imágenes con diferentes filtros. 148
Ejemplo 8-13 Agregue diferentes ruidos a la imagen. 150
Ejemplo 8-14 Comparación de filtrado de mediana y filtrado de media. 151
Ejemplo 8-15 filtrado adaptativo de la función wiener2. 152
Ejemplo 8-16 Convertir un filtro unidimensional en un filtro bidimensional. 153
Ejemplo 8-17 Diseñe un filtro de banda bidimensional usando el método de muestreo de frecuencia
Ejemplo 8-17 Filtro de paso. 153
Ejemplo 8-18 La función fwind1 genera un filtro bidimensional. 154
Ejemplo 8-19 La función fwind2 genera un filtro bidimensional. 155
Ejemplo 8-20 Filtro circular de paso bajo ideal. 156
Ejemplo 8-21 Utilice la función freqz2 para calcular la respuesta de frecuencia. 157
Capítulo 9 Análisis de imágenes 158
Ejemplo 9-1 Devuelve el valor de píxel de las coordenadas del punto especificado. 158
Ejemplo 9-2 Obtener valores de píxeles de forma interactiva. 159
Ejemplo 9-3 Devuelve la curva de intensidad de la imagen de las coordenadas especificadas. 160
Ejemplo 9-4 Obtenga de forma interactiva la curva de intensidad de píxeles de la imagen. 160
Ejemplo de curva de intensidad de 9 a 5 píxeles de una imagen en color verdadero. 161
El ejemplo 9-6 muestra contornos. 162
Ejemplo 9-7 Calcular la información estadística de la imagen. 163
Ejemplo 9-8 Encuentre el centroide del área de la imagen. 165
Ejemplo 9-9 Detección de bordes. 168
Ejemplo 9-10 Usando la función bwtraceboundary
Ejemplo 9-10 para trazar el límite. 169
Ejemplo 9-11 Utilice la función bwboundaries para rastrear
Ejemplo 9-11 límites externos. 170
Ejemplo 9-12 Utilice la función bwboundaries para detectar límites externos y límites internos
Ejemplo 9-12. 170
Ejemplo 9-13 Utilice transformación aproximada para detectar líneas rectas en la imagen
Ejemplo 9-13. 171
Ejemplo 9-14 Descomposición de matriz cuádruple. 173
Ejemplo 9-15 Descomposición de imagen en Quadtree. 173
Ejemplo 9-16 Calcular la diferencia máxima local de la imagen. 175
Ejemplo 9-17 Calcule la desviación estándar local de la imagen. 175
Ejemplo 9-18 Calcular la entropía local de la imagen. 176
Ejemplo 9-19 Calcule la matriz generada en escala de grises de la matriz. 177
Ejemplo 9-20 Calcular las estadísticas de la matriz generada en escala de grises. 178
Capítulo 10 Restauración de imágenes 179
Ejemplo 10-1 Imagen borrosa. 180
Ejemplo 10-2 Imagen restaurada con filtrado Wiener. 185
Ejemplo 10-3 Imagen restaurada periódicamente. 187
Ejemplo 10-4 Método Lucy-Richardson para restaurar la imagen. 188
Ejemplo 10-5 La deconvolución ciega restaura la imagen. 190
Ejemplo 10-6 Conversión de la función de dispersión de puntos y la función de transferencia óptica
Ejemplo 10-6 entre sí. 191
Capítulo 11 Operaciones morfológicas sobre imágenes 192
Ejemplo 11-1 Expansión de imágenes binarias. 198
Ejemplo 11-2 Dilatación de una imagen en escala de grises. 198
Ejemplo 11-3 Ampliación de una imagen en escala de grises (primero se toma la imagen
Ejemplo 11-3 y luego se expande). 199
Ejemplo 11-4 Corrosión de imágenes binarias. 200
Ejemplo 11-5 Corrosión de una imagen en escala de grises. 200
Ejemplo 11-6 Operación abierta de imagen binaria. 201
Ejemplo 11-7 Utilice la función imopen para realizar operaciones de apertura.
202
Ejemplo 11-8 Operación de correlación en imágenes binarias. 202
Ejemplo 11-9 Extracción de esqueleto de imagen. 203
Ejemplo 11-10 Detección de bordes de imagen. 204
Ejemplo 11-11 Operación de acierto y error. 205
Ejemplo 11-12 Realizar filtrado de sombrero de copa en la imagen. 206
Ejemplo 11-13 Utilice el filtro de sombrero de copa y sombrero de copa
Ejemplo 11-13 para mejorar la imagen. 206
Ejemplo 11-14 Rellenar agujeros en la imagen. 211
Ejemplo 11-15 Determinar el mínimo local de la imagen. 214
Ejemplo 11-16 Calcular la distancia euclidiana de una imagen simple. 218
Ejemplo 11-17 Usando diferentes distancias en el caso bidimensional
Ejemplo 11-17 Función de transformación para encontrar la distancia 219
Ejemplo 11-18 Caso tridimensional Utilice diferentes distancias a continuación
Ejemplo 11-18 Función de transformación para encontrar la distancia. 220
Ejemplo 11-19 Selección de objeto. 223
Ejemplo 11-20 Calcule la proporción de aumento en el área de primer plano. 223
Ejemplo 11-21 Calcular el número de Euler de una imagen binaria. 224
El ejemplo 11-22 utiliza operaciones de tabla de búsqueda. 225
Capítulo 12 Procesamiento de imágenes en color 226
Ejemplo 12-1 Asignación de tabla de búsqueda de colores. 230
Ejemplo 12-2 Utilice la función imapprox para reducir
Ejemplo 12-2 el número de colores. 230
Ejemplo 12-3 Crear una imagen usando tramado. 231
Ejemplo 12-4 Convertir del espacio NTSC al
Ejemplo 12-4 espacio RGB. 233
Ejemplo 12-5 Conversión mutua entre el espacio RGB y el espacio YCbCr
Ejemplo 12-5. 234
Ejemplo 12-6 Cómo utilizar la función makecform. 236
Capítulo 13 Práctica de reconstrucción de imágenes con MATLAB 238
Ejemplo 13-1 Reconstrucción de imágenes. 238
Capítulo 14 Práctica de mejora de imágenes en MATLAB 243
Ejemplo 14-1 Uso del principio de máxima entropía para el procesamiento de imágenes
Ejemplo 14-1 Mejora del contraste. 244
Ejemplo 14-2 El programa principal de mejora del contraste. 245
Ejemplo 14-3 Corrección de iluminación desigual. 250
Ejemplo 14-4 Mejora de imágenes en color de resolución múltiple. 254
Capítulo 15 Práctica de registro de imágenes en MATLAB 260
Ejemplo 15-1 Registro de imágenes. 260
Capítulo 16 Práctica de desenfoque de imágenes en MATLAB 264
Ejemplo 16-1 Desenfoque de imágenes. 264
Capítulo 17 Práctica de segmentación de imágenes de MATLAB 272
Ejemplo 17-1 Segmentación de color basada en el espacio L*a*b*. 272
Ejemplo 17-2 K-means se utiliza para la segmentación de imágenes. 276
Ejemplo 17-3 La segmentación de imágenes se utiliza para detectar células. 279
Ejemplo 17-4 Detección de automóviles en movimiento. 282
Ejemplo 17-5 Detección de vegetación en imágenes de resolución múltiple. 286
Ejemplo 17-6 Algoritmo de segmentación de cuencas marcadas. 290
Ejemplo 17-7 Uso del filtro de textura para
Ejemplo 17-7 Segmentación de imágenes. 295
Capítulo 18 Características de imagen de MATLAB
Capítulo 18 Práctica de extracción 299
Ejemplo 18-1 Calcule la longitud del péndulo en movimiento. 299
Ejemplo 18-2 Determinación del tamaño de partícula. 302
Ejemplo 18-3 Determinar el objetivo circular. 305
Ejemplo 18-4 Mide el ángulo entre dos líneas rectas. 307
Ejemplo 18-5 Cálculo de atributos de imágenes en escala de grises. 311
Ejemplo 18-6 Calcule el radio del eje de rodadura de la cinta.
313