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MATLAB R2016a數字圖像處理演算法分析與實現

為了解決大量png轉jpg的問題，作者楊文茵徐麗新 這樣論述：

本書以MATLAB R2016a為平台進行編寫，全面、系統地介紹了MATLAB在數字圖像處理中的各種技術及應用。全書共32章，主要介紹了圖像的運算、圖像的變換、圖像的增強、圖像的複原、圖像的分割、圖像的編碼、圖像的形態學處理及圖像的小波變換等內容。同時講述如何利用MATLAB解決數字圖像的相關問題，起到學以致用的效果。 本書可作為數字圖像處理領域廣大科研人員、學者、工程設計人員的參考用書，也可供高等院校相關專業的教師、在讀學生參考使用。 第1章小波在影像處理中的綜合應用   1.1小波在圖像壓縮中的應用   1.1.1圖像壓縮的原理   1.1.2圖像壓縮的MA

TLAB實現   1.2小波在圖像增強中的應用   1.3小波在圖像融合中的應用   1.3.1圖像融合的原理   1.3.2圖像融合的MATLAB實現   1.4小波包在圖像邊緣檢測中的應用   第2章圖像分割演算法的MATLAB實現   2.1區域分割   2.1.1區域生長法   2.1.2分裂 合併法   2.2邊緣分割   2.2.1梯度運算元   2.2.2一階微分運算元   2.2.3二階微分運算元   2.3彩色空間分割   2.3.1基於像元的分割方法   2.3.2聚類演算法   第3章JPEG壓縮編碼演算法的MATLAB實現   3.1JPEG壓縮演算法的原理   3.2

JPEG壓縮編碼演算法的實現步驟   第4章頻域濾波的MATLAB實現   4.1有限衝激回應濾波   4.2低通濾波   4.3高通濾波   4.4高斯帶阻濾波   4.5同態濾波   第5章圖像傅裡葉變換的MATLAB實現   5.1傅裡葉變換的物理意義   5.2傅裡葉變換的定義   5.2.1一維連續傅裡葉變換   5.2.2一維離散傅裡葉變換   5.2.3二維連續傅裡葉變換   5.2.4二維離散傅裡葉變換   5.3二維離散傅裡葉變換的性質   5.4傅裡葉變換的實現   5.5傅裡葉變換的應用   5.5.1在圖像特徵定義中的應用   5.5.2在濾波器中的應用   第6章數位

圖像的小波變換   6.1小波變換的定義   6.2小波變換的快速演算法   6.3小波包變換   6.4小波變換的優點   6.5數位圖像的小波變換工具箱   6.5.1waveletfamilies函數   6.5.2waveinfo函數   6.5.3wavefun函數   6.5.4wfilters函數   6.5.5wavefun2函數   6.5.6wmaxlev函數   第7章圖像閾值分割的演算法分析與實現   7.1灰度閾值分割   7.1.1灰度圖像二值化   7.1.2灰度圖像多區域閾值分割   7.2長條圖閾值分割   7.2.1長條圖閾值雙峰法   7.2.2動態閾值法

  7.3最大熵閾值分割   7.4分水嶺法   第8章圖像變換與鄰域處理的MATALB實現   8.1圖像裁剪   8.2圖像錯切變換   8.3圖像鏡像變換   8.4圖像複合變換   8.5鄰域處理   第9章圖像復原方法的MATLAB實現   9.1最小約束二乘復原法   9.2Lucy Richardson復原法   9.3盲卷積復原法   9.4圖像復原的其他相關函數   第10章圖像編碼演算法的MATLAB實現   10.1變換編碼   10.2行程程式設計   10.2.1基本原理   10.2.2自身特點   10.2.3演算法局限性   10.3預測編碼   10.3.1

DPCM編碼   ……   10.3.3增量調製編碼   第11章基於形態學的影像處理技術   11.1數學形態學的概述   11.2形態學的基本概念   11.3數學形態學的分類   11.3.1二值形態學   11.3.2灰度數學形態學   11.3.3模糊數學形態學   11.4形態學的基本運算   11.4.1邊界圖元   11.4.2結構元素   11.4.3膨脹和腐蝕   11.4.4開運算與閉運算   11.4.5形態學重構   第12章遙感圖像與醫學圖像分析方法   12.1在遙感影像處理中的應用   12.1.1概述   12.1.2遙感圖像對長條圖進行匹配處理   12.1

.3對遙感圖像進行增強處理   12.1.4對遙感圖像進行融合處理   12.2在醫學影像處理中的應用   12.2.1概述   12.2.2醫學圖像的灰度變換   12.2.3基於高頻強調濾波和長條圖均衡化的醫學圖像增強   第13章圖像銳化的演算法分析與實現   13.1空域高通濾波   13.1.1梯度運算元   13.1.2其他銳化運算元   13.2頻域高通濾波   13.3同態濾波器圖像增強的方法   13.4圖像銳化的MATLAB實現   13.4.1空間域圖像的銳化   13.4.2頻域圖像的銳化   13.4.3同態濾波器的銳化   第14章基於小波圖像壓縮技術的演算法研究

  14.1圖像的小波分解演算法   14.2小波變換係數分析   14.3實驗結果與分析   第15章數位圖像的小波分解與重構   15.1二維小波變換分解函數   15.1.1dwt2函數   15.1.2wavedec2函數   15.2二維小波變換重構函數   15.2.1idwt2函數   15.2.2wavedec2函數   15.2.3wrcoef2函數   15.2.4upcoef2函數   15.2.5upwlev2函數   15.3提取二維小波變換係數的函數   15.3.1detcoef2函數   15.3.2appcoef2函數   第16章圖像統計特性與空間域濾波的M

ATLAB實現   16.1圖像的統計特性   16.1.1圖像的均值   16.1.2圖像的標準差   16.1.3圖像的相關係數   16.1.4圖像的等高線   16.2空間域濾波   16.2.1圖像中加入雜訊   16.2.2中值濾波器   16.2.3自我調整濾波器   16.2.4排序濾波   16.2.5銳化濾波   第17章數位圖像運算的演算法分析與應用   17.1圖像點運算   17.1.1線性點運算   17.1.2分段線性點運算   17.1.3非線性變換   17.2長條圖修正   17.2.1長條圖概述   17.2.2長條圖均衡化   17.2.3長條圖規定化

  17.3圖像的代數運算   17.3.1圖像加法運算   17.3.2圖像減法運算   17.3.3圖像乘法運算   17.3.4圖像除法運算   第18章Fan Beam與Hough變換的MATLAB實現   18.1Fan Beam變換   18.2Hough變換的基本原理   18.3Hough變換的MATLAB實現   第19章形態學演算法分析的MATLAB實現   19.1形態學的應用   19.1.1形態學濾波   19.1.2骨架提取   19.1.3邊界提取   19.1.4擊中或擊不中   19.1.5圖像填充操作   19.1.6最大值和最小值   19.2距離變換  

第20章小波變換圖像測試分析   20.1概述   20.2實例說明   20.3輸出結果與分析   20.4來源程式   第21章圖像類型轉換的MATLAB實現   21.1圖像類型的轉換   21.2彩色模型的轉換   21.3MATLAB中色彩模型轉換   21.3.1RGB模型與HSV模型轉換   21.3.2RGB模型與YCbCr模型轉換   21.3.3RGB模型與NTSC模型轉換   第22章圖像幾何運算的MATLAB實現   22.1齊次座標   22.2灰度插值   22.3圖像平移   22.4圖像旋轉   22.5圖像的比例變換   第23章圖像變換演算法的MATLAB

實現   23.1離散余弦變換   23.1.1一維離散余弦變換   23.1.2二維離散余弦變換   23.1.3快速離散余弦變換   23.1.4離散余弦變換的MATLAB實現   23.2離散哈達瑪變換   23.3Radon變換   第24章圖像增強演算法分析的MATLAB實現   24.1線性濾波器增強   24.1.1卷積   24.1.2相關   24.2濾波的MATLAB實現   24.2.1資料類型   24.2.2相關和卷積   24.2.3邊界填充選項   24.2.4多維濾波   24.3預定義濾波器   第25章數位圖像復原的MATLAB實現   25.1圖像復原概述

  25.2圖像的雜訊   25.3圖像復原的模型   25.3.1復原的模型   25.3.2無約束復原法   25.3.3有約束復原法   25.3.4復原法的評估   25.4MATLAB圖像的復原方法   25.4.1逆濾波復原法   25.4.2維納濾波復原法   第26章MATLAB視覺化功能   26.1二維圖形繪製   26.1.1基本二維繪圖   26.1.2二維修飾處理   26.2二維特殊圖形繪製   26.2.1橫條圖   26.2.2長條圖   26.2.3面積圖   26.2.4杆形圖   26.2.5階梯圖   26.2.6扇形圖   26.2.7羅盤圖   2

6.2.8極座標圖   26.2.9羽毛圖   26.2.10等高線   26.2.11向量場圖   26.2.12帶形圖   第27章數位圖像的編碼方法與實現   27.1圖像壓縮編碼基礎   27.1.1圖像壓縮編碼的必要性   27.1.2圖像壓縮編碼的可能性   27.1.3圖像壓縮編碼的性能指標   27.1.4保真度準則的評價   27.1.5壓縮編碼的分類   27.2熵編碼   27.2.1赫夫曼編碼   27.2.2香農編碼   27.2.3算術編碼   第28章圖像標記及測量的演算法分析與實現   28.1連通區域標記   28.2邊界測定   28.3查表操作   28.

4物件選擇   28.5圖像的面積   28.6圖像的歐拉數   第29章基於小波圖像去噪的MATLAB實現   29.1去噪原理   29.2MATLAB提供兩種閾值函數   29.3去噪MATLAB函數實現   29.3.1wdencmp函數   29.3.2ddencmp函數   29.3.3wthcoef2函數   第30章圖像配准及識別技術的分析與實現   30.1圖像配准基礎   30.2圖像配准的MATLAB實現   30.3圖像識別的基本原理   30.4圖像識別的MATLAB實現   30.5數位圖像在神經網路識別中的應用   第31章圖像多尺度邊緣檢測的演算法分析與實現  

31.1多尺度邊緣檢測   31.2快速多尺度邊緣檢測演算法   31.3實驗結果與分析   第32章邊界跟蹤的演算法分析與實現   32.1邊界跟蹤的方法   32.2霍夫變換   32.2.1利用直角坐標中的Hough變換檢測直線   32.2.2利用極座標的Hough變換檢測直線   32.2.3利用Hough變換檢測圓   32.2.4廣義Hough變換   附錄AMATLAB R2016a安裝說明   參考文獻 前言 圖像是客觀物件的一種相似性的、生動性的描述或寫真，是人類社會活動中最常用的資訊載體；或者說圖像是客觀物件的一種表示，它包含了被描述物件的有關資訊

，是人們最主要的資訊源。據統計，一個人獲取的資訊約有75%來自視覺。圖像作為一種有效的資訊載體，是人類獲取和交換資訊的主要來源，其直觀性和易解性是顯而易見的，也是其他資訊所無法比擬的。 數位圖像，又稱數碼圖像或數位圖像，是二維圖像用有限數位數值圖元的表示。數位圖像由陣列或矩陣表示，其光照位置和強度都是離散的。數位圖像是由類比圖像數位化得到的、以圖元為基本元素的、可以用數位電腦或數位電路存儲和處理的圖像。目前比較流行的圖像格式包括點陣影像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及向量圖像格式WMF、SVG等。目前，大多數流覽器都支持GIF、JPG和PNG圖像的直接顯示，而SVG格式作為W3C的

標準格式在網路上的應用越來越廣。 隨著電腦科學技術的不斷發展與人們在日常生活中對圖像資訊需求的不斷增長，數位影像處理技術在近年來得到了迅速的發展，成為當代科學研究和應用開發中一道亮麗的風景線。數位影像處理技術以其信息量大、處理和傳輸方便、應用範圍廣等優點，成為人類獲取資訊的重要來源和利用資訊的重要手段，並在宇宙探測、遙感、生物醫學、工農生產、軍事、公共、辦公自動化等領域得到廣泛應用，顯示出其廣泛的應用前景。數位影像處理技術已成為電腦科學、資訊科學、生物科學、空間科學、氣象學、統計學、工程科學、醫學等學科的研究熱點，並已成為工科院校電子資訊、電氣工程、醫學生物工程等專業的必修課。 MATLABR

2016a作為美國MathWorks公司開發的用於概念設計、演算法開發、建模仿真，即時實現的理想的集成環境……。2016年3月MATLABR2016a最新版正式發行。MATLAB主要面對科學計算、資料視覺化、系統模擬及互動式程式設計的高新技術計算環境。由於其功能強大，並且簡單易學，MATLAB軟體成為高校教師、科研人員和工程技術人員的必學軟體之一，從而極大地提高了工作效率和品質。MATLAB軟體有一個專門的影像處理工具箱，由一系列支援影像處理操作的函數組成。MATLAB支援五種圖像類型，即索引圖像、灰度圖像、二值圖像、RGB圖像和多幀圖像陣列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PN

G、TIFF、XWD、CUR、ICO等影像檔格式的讀寫和顯示。在MATLAB中，可對圖像進行諸如幾何操作、線性濾波與濾波器設計、圖像變換、圖像分析與圖像增強、二值圖像操作以及形態學處理等影像處理操作。 在數位影像處理領域對問題的求解通常需要大量的實驗工作，包括軟體類比和大量樣本圖像的測試。雖然典型演算法的開發是基於理論支援的，但這些演算法的實現幾乎總是要求對參數進行估計，並常常進行演算法修正與候選求解方案的比較。這樣，由許多資料證明的靈活的、綜合的軟體發展環境就成為一個關鍵因素。這些因素在開銷、開發時間和影像處理求解方法上都具有重要意義。MATLAB在數位圖像中也起到了重要的作用。 本書具有以

下特點： （1）內容由淺入深，循序漸進。 本書結構合理，內容由淺入深，講解漸進，不僅適合初學者閱讀，也非常適合有一定影像處理基礎的讀者進一步學習。 （2）重點突出，目的明確。 本書立足於基本理論，面向應用技術，以必須、夠用為尺度，以掌握概念、強化應用為重點，旨在加強理論知識和實際應用的統一。 （3）敘述翔實，實例豐富。 本書有詳細的實例，每個例子都經過精挑細選，有很強的針對性。書中的程式都有完整的代碼，而且非常簡潔和高效，便於讀者學習和調試。 （4）易於學習，強化實踐。 本書以MATLAB為程式設計工具，通過大量典型實例的分析實踐，使讀者較快地掌握數位影像處理系統的基本理論、方法、實用技術及一

些典型應用。 （5）語言通俗，圖文並茂。 本書以MATLABR2016a為平臺進行編寫，全面、系統地介紹了MATLAB在數位影像處理中的各種技術及應用。全書共32章，主要介紹了圖像的運算、圖像的變換、圖像的增強、圖像的復原、圖像的分割、圖像的編碼、圖像的形態學處理及圖像的小波變換等內容。同時講述如何利用MATLAB解決數位圖像的相關問題，起到學以致用的效果。 本書主要由楊文茵與徐麗新編寫，此外參加編寫的還有欒穎、周品、曾虹雁、鄧俊輝、鄧秀乾、鄧耀隆、高永崇、李嘉樂、張棣華、張金林、鐘東山、李偉平、宋曉光。 由於時間倉促，加之作者水準有限，書中疏漏之處在所難免。在此，真誠地期望得到專家和廣大讀者

的批評指正。 作者 2017年12月  

專業商用3D遊戲引擎大揭秘：Panda3D、C++、Python

為了解決大量png轉jpg的問題，作者劉暉,林欣,李強 這樣論述：

　　Panda3D是世界十大開放原始碼遊戲引擎中，功能最完整、效能最穩定、商業化限制最少的一款。目前，迪士尼仍在使用，世界各地的業界人員也以開放、共用全部原始程式碼方式不斷促進這款遊戲引擎的持續發展。在競爭激烈的國外遊戲引擎市場中，Panda3D始終引人注目，技術領先。 　　本書為讀者深入、完整掌握遊戲引擎C++、Python核心，書附程式中有80多段示範效果，為Windows、Linux、Mac作業系統中的C++、Python遊戲引擎開發者提供價值無窮的資源。作者結合深入的專業知識及多年的實作開發經驗，重點針對市場、讀者技術實作需求撰寫此書，相信讀者能夠輕鬆掌握Pand

a3D的使用技巧，簡單快速地步入3D應用程式開發新天地。

臺北港汽車物流作業之研究

為了解決大量png轉jpg的問題，作者周王龍 這樣論述：

汽車物流服務為國際汽車企業提供保稅商品車在國際間集散發貨的運作服務，所以，選擇國人最熟悉的臺北港自由貿易港區中具規模、代表性的汽車物流事業作為研究，而汽車物流作業包括：商品車進出口裝卸、存車維護、取貨、報關、承攬、倉儲、清關、複合運輸等活動，卻因為汽車專用碼頭設計、物流中心儲區空間、勞工的素質不一且缺乏相關專業技術而導致效率不佳。鑑此，本研究將探討汽車物流作業，以規劃更為安全便利的作業環境、符合全球化的公司策略和人員訓練步驟。首先，經由文獻探討，本文初步擬定構面為自由貿易港區發展的重要性和臺北港未來的發展。其次，透過個案公司來瞭解全臺灣最大的汽車物流公司的運作管理模式。最後，運用專家深度訪談

分析法，並結合研究者親身從事汽車物流作業進行實證後，研究結果出8個結論4個建議為：「建構臺灣自由貿易港區汽車物流之典範」、「船舶的離港時程過於彈性」、「公司招商部躁進的拓展業務」、「各廠的部門過於功利」、「新進員工敬業及專業度的不足」、「業者急迫性需要大量土地擴廠」、「協力建設先進的臺北港汽車專用碼頭」、「輕忽影響發展汽車物流的關鍵因子」、「公司應該深度強化和港務公司與港口經營業者的定期溝通」、「定期舉行所有人員的職災教育訓練，逹到全球最安全的汽車作業專用港」、「建立全球客戶申訴管道以及國內外全天候二十四小時免付費專線」、「提供商品車客製化服務和即時線上作業進度查詢功能」、可作為臺北港和汽車物

流公司未來發展成為全球國際運籌汽車物流供應鏈的優勢。關鍵詞：自由貿易港區、臺北港、汽車物流