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第1章 数字图像处理概论1

1.1 数字图像处理的产生1

1.2 数字图像处理的基本概念3

1.2.1 图像及其类型3

1.2.2 图像与数字图像5

1.2.3 其他相关概念5

1.2.4 数字图像获取方法6

1.2.5 数字图像的矩阵表示7

1.3 数字图像处理系统8

1.3.1 数字图像处理硬件系统8

1.3.2 数字图像处理软件系统9

1.4 数字图像处理的应用与发展10

1.4.1 数字图像处理的应用11

1.4.2 数字图像处理的发展14

习题16

第2章 数字图像处理基础17

2.1 数字图像的类型17

2.2 图像数字化器19

2.2.1 图像数字化器的组件19

2.2.2 图像数字化器的性能20

2.2.3 图像数字化器的类型21

2.3 图像的采样和量化21

2.3.1 采样21

2.3.2 量化22

2.3.3 采样与量化参数的选择24

2.4 像素基本关系24

2.4.1 像素的邻接24

2.4.2 邻接性、连通性、区域和边界25

2.4.3 距离度量26

2.5 图像文件格式27

2.5.1 BMP文件27

2.5.2 JPEG文件30

2.5.3 PNG文件31

2.5.4 TIFF文件35

2.5.5 GIF文件37

2.6 数字图像的显示特性43

2.6.1 图像的显示43

2.6.2 图像的打印44

2.7 图像质量评价46

2.7.1 图像质量评价方法46

2.7.2 均方误差47

2.7.3 信噪比与峰值信噪比47

2.7.4 结构相似度47

2.8 灰度直方图49

2.8.1 直方图的定义与性质49

2.8.2 直方图的作用50

2.8.3 直方图与图像的关系51

2.9 图像的统计特征52

2.9.1 图像的基本统计分析量53

2.9.2 多维图像的统计特性53

习题54

第3章 图像变换56

3.1 傅里叶变换56

3.1.1 连续傅里叶变换56

3.1.2 离散傅里叶变换59

3.1.3 二维DFT的性质61

3.1.4 图像傅里叶变换综合实例67

3.2 离散余弦变换68

3.2.1 一维DCT变换69

3.2.2 二维DCT变换69

3.2.3 DCT变换的快速算法70

3.2.4 二维DCT的频谱分布71

3.3 离散K-L变换72

3.3.1 K-L变换的基本原理72

3.3.2 K-L变换的性质73

3.3.3 K-L变换的逆变换74

3.4 离散沃尔什变换75

3.4.1 一维离散沃尔什变换75

3.4.2 二维离散沃尔什变换76

3.4.3 沃尔什变换的频谱77

3.5 离散哈达玛变换78

3.5.1 一维离散哈达玛变换78

3.5.2 二维离散哈达玛变换80

3.6 小波变换81

3.6.1 小波变换简介81

3.6.2 连续小波变换82

3.6.3 离散小波变换86

习题87

第4章 图像处理的基本运算88

4.1 基本运算的类型88

4.2 点运算88

4.2.1 点运算的种类89

4.2.2 点运算与直方图90

4.2.3 点运算的应用91

4.3 代数运算92

4.3.1 代数运算的意义92

4.3.2 加法运算93

4.3.3 减法运算94

4.3.4 乘法运算97

4.3.5 除法运算98

4.4 几何运算98

4.4.1 齐次坐标99

4.4.2 图像平移100

4.4.3 比例缩放102

4.4.4 镜像变换105

4.4.5 旋转变换107

4.4.6 复合变换109

4.4.7 控制点变换111

4.4.8 透视变换111

4.4.9 其他变换113

4.5 灰度级插值114

4.5.1 最近邻法114

4.5.2 双线性插值法115

4.5.3 三次内插法116

习题117

第5章 图像空域增强119

5.1 图像噪声119

5.1.1 图像噪声的产生120

5.1.2 图像噪声的分类120

5.1.3 图像噪声的特点120

5.2 图像增强处理分类121

5.2.1 空域增强法122

5.2.2 频域增强法122

5.2.3 图像增强效果评价122

5.3 直接灰度变换增强122

5.3.1 线性灰度拉伸123

5.3.2 非线性拉伸125

5.3.3 光学增强126

5.4 基于直方图的图像增强126

5.4.1 基本原理126

5.4.2 直方图均衡化128

5.4.3 直方图规定化131

5.5 代数运算增强135

5.5.1 代数运算增强的应用135

5.5.2 比值处理与应用136

5.6 空域滤波增强138

5.6.1 空域滤波模板138

5.6.2 线性平滑滤波140

5.6.3 非线性平滑滤波142

5.6.4 锐化滤波器143

5.7 空域平滑滤波处理实例146

5.7.1 程序源代码146

5.7.2 应用举例156

习题157

第6章 图像频域增强159

6.1 低通滤波159

6.1.1 理想低通滤波器160

6.1.2 巴特沃斯低通滤波器161

6.1.3 指数低通滤波器162

6.1.4 梯形低通滤波器162

6.2 高通滤波163

6.2.1 理想高通滤波器163

6.2.2 巴特沃斯高通滤波器165

6.2.3 指数高通滤波器166

6.2.4 梯形高通滤波器166

6.3 带通和带阻滤波166

6.3.1 带通滤波器166

6.3.2 带阻滤波器167

6.4 同态滤波167

6.4.1 同态滤波原理167

6.4.2 同态滤波实现方法168

6.4.3 同态滤波的应用169

习题170

第7章 彩色图像处理172

7.1 人眼的视觉特性172

7.1.1 人眼的结构172

7.1.2 人眼视觉模型173

7.1.3 人类视觉特性174

7.2 计算机的颜色模型176

7.2.1 面向硬件的彩色模型176

7.2.2 面向视觉感知的颜色模型177

7.3 伪彩色图像处理183

7.3.1 伪彩色处理简介183

7.3.2 密度分割184

7.3.3 灰度级伪彩色变换185

7.4 全彩色图像处理186

7.4.1 彩色图像处理方法分类186

7.4.2 彩色图像直方图增强187

7.4.3 彩色图像去噪188

7.4.4 彩色频域处理189

习题189

第8章 图像复原191

8.1 图像退化机理191

8.1.1 退化原因191

8.1.2 复原机理192

8.2 图像退化模型192

8.2.1 退化模型的一般特性193

8.2.2 连续退化模型193

8.2.3 离散退化模型194

8.3 无约束复原197

8.3.1 无约束复原基本原理197

8.3.2 无约束复原的奇异性198

8.4 逆滤波198

8.4.1 逆滤波基本原理199

8.4.2 逆滤波的病态条件199

8.4.3 逆滤波复原实例200

8.5 有约束复原法202

8.5.1 最小二乘类约束复原202

8.5.2 维纳滤波202

8.5.3 功率谱均衡204

8.5.4 几何均值滤波器205

8.6 匀速直线运动的模糊恢复205

8.6.1 匀速运动模糊模型205

8.6.2 匀速运动复原方法206

8.7 其他纠正技术207

8.7.1 几何畸变校正207

8.7.2 盲目图像复原208

8.8 中值滤波209

8.8.1 中值滤波基本原理209

8.8.2 中值滤波特性211

8.8.3 加权中值滤波211

习题212

第9章 图像编码213

9.1 图像编码的基本原理213

9.1.1 图像中的信息冗余214

9.1.2 图像编码分类215

9.1.3 图像编码新方法216

9.2 图像编码评价217

9.2.1 编码图像的质量217

9.2.2 效率指标217

9.2.3 复杂度与适用范围218

9.3 图像统计编码218

9.3.1 变长最佳编码定理218

9.3.2 霍夫曼编码219

9.3.3 香农-范诺编码223

9.3.4 行程长度编码226

9.3.5 算术编码228

9.4 位平面编码230

9.4.1 位平面二值分解230

9.4.2 灰度码分解231

9.5 预测编码232

9.5.1 DPCM的工作原理233

9.5.2 线性预测编码233

9.5.3 非线性预测235

9.6 图像的变换编码235

9.6.1 变换编码的基本原理235

9.6.2 正交变换的物理意义236

9.6.3 变换类型与子块大小的选择237

9.6.4 变换编码的步骤237

9.7 JPEG标准238

9.7.1 JPEG基本系统238

9.7.2 JPEG编码方法239

9.7.3 渐进式DCT方式编码247

9.7.4 JPEG 2000247

9.7.5 JPEG编码实例248

9.8 MPEG标准250

9.8.1 MPEG-1250

9.8.2 MPEG-2252

9.8.3 MPEG-4253

习题253

第10章 数学形态学及应用255

10.1 数学形态学基础255

10.1.1 形态学简介255

10.1.2 术语和定义256

10.2 二值形态学259

10.2.1 腐蚀260

10.2.2 膨胀261

10.2.3 开运算与闭运算262

10.2.4 击中与击不中264

10.3 灰度形态学265

10.3.1 灰度腐蚀265

10.3.2 灰度膨胀266

10.3.3 灰度开运算与闭运算266

10.4 数学形态学的应用267

10.4.1 二值形态学平滑滤波267

10.4.2 图像细化267

10.4.3 图像粗化268

习题269

第11章 图像分割270

11.1 图像分割的基本概念270

11.1.1 图像分割的基本原理270

11.1.2 图像分割方法271

11.2 阈值分割法272

11.2.1 最佳阈值法274

11.2.2 判别分析法274

11.3 区域分割法276

11.3.1 区域生长法276

11.3.2 区域分裂与合并277

11.4 边缘检测的基本原理279

11.4.1 边缘与边缘信号279

11.4.2 边缘的类型279

11.4.3 典型边缘信号280

11.5 边缘检测算子281

11.5.1 一阶微分算子281

11.5.2 二阶微分算子284

11.5.3 Canny边缘检测287

11.6 轮廓提取289

11.6.1 轮廓跟踪289

11.6.2 二值图像轮廓290

11.7 图像匹配291

11.7.1 模板匹配291

11.7.2 直方图匹配293

11.7.3 形状匹配294

11.8 边缘检测的MATLAB实现295

11.8.1 程序代码295

11.8.2 应用举例306

习题308

第12章 图像特征与理解309

12.1 几何特征309

12.1.1 位置与方向309

12.1.2 长轴与短轴310

12.1.3 周长311

12.1.4 面积311

12.1.5 距离312

12.2 形状特征313

12.2.1 矩形度313

12.2.2 宽长比314

12.2.3 圆形度314

12.2.4 球状度315

12.2.5 不变矩315

12.2.6 偏心率317

12.3 颜色特征317

12.3.1 颜色直方图318

12.3.2 颜色集319

12.3.3 颜色矩319

12.3.4 颜色聚合向量320

12.3.5 颜色相关图320

12.4 形状描述子320

12.4.1 傅里叶描述子320

12.4.2 拓扑描述321

12.4.3 边界链码323

12.4.4 一阶差分链码324

12.4.5 霍夫变换325

12.5 纹理描述326

12.5.1 纹理特征326

12.5.2 统计法327

12.5.3 频谱法328

12.5.4 空间自相关函数法330

12.5.5 灰度共生矩阵法330

12.5.6 纹理句法结构分析335

12.6 骨架提取336

12.6.1 骨架的概念336

12.6.2 中轴变换336

习题338

参考文献340