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第1章 图像技术基础1

1.1 图像和像素1

1.2 像素间联系3

1.3 图像采集6

1.4 采样和量化8

1.5 图像存储与格式12

1.6 图像显示14

1.7 图像坐标变换16

1.8 图像技术及分类18

本章要点22

自我检测题23

第2章 图像增强技术29

2.1 算术和逻辑运算29

2.2 图像灰度映射32

2.3 直方图均衡化33

2.4 直方图规定化37

2.5 空域卷积增强40

2.6 傅里叶变换和频域增强44

2.7 频域低通滤波器46

2.8 频域高通滤波器48

2.9 带通带阻滤波器50

本章要点52

自我检测题54

第3章 图像恢复技术62

3.1 图像退化及模型62

3.2 噪声及其描述64

3.3 空域噪声滤波器66

3.4 组合滤波器71

3.5 频域周期噪声滤波器74

3.6 逆滤波77

3.7 维纳滤波78

3.8 几何失真校正80

3.9 投影重建83

本章要点87

自我检测题89

第4章 图像编码技术95

4.1 数据冗余和压缩95

4.2 图像保真度98

4.3 LZW编码100

4.4 哈夫曼编码104

4.5 算术编码106

4.6 位平面编码109

4.7 无损预测编码112

4.8 有损预测编码114

4.9 变换编码118

本章要点123

自我检测题125

第5章 图像分割技术132

5.1 分割定义和方法分类132

5.2 微分边缘检测134

5.3 积分角点检测139

5.4 主动轮廓模型142

5.5 取阈值分割146

5.6 基于过渡区选取阈值149

5.7 特征空间聚类152

5.8 区域生长154

5.9 分水岭算法156

本章要点160

自我检测题162

第6章 目标表达和描述技术168

6.1 轮廓的链码表达168

6.2 轮廓标志170

6.3 轮廓的多边形近似172

6.4 目标的层次表达174

6.5 目标的围绕区域177

6.6 目标的骨架表达178

6.7 轮廓的傅里叶描述181

6.8 轮廓的小波描述183

6.9 目标关系描述185

本章要点188

自我检测题190

第7章 特征测量技术197

7.1 轮廓基本参数及测量197

7.2 区域基本参数及测量199

7.3 区域纹理的统计参数202

7.4 区域纹理的结构描述205

7.5 区域形状参数及测量209

7.6 轮廓矩和区域矩211

7.7 特征测量误差来源213

7.8 特征测量误差分析216

本章要点218

自我检测题219

第8章 彩色图像技术226

8.1 视觉基础226

8.2 颜色视觉和色度图228

8.3 颜色模型231

8.4 伪彩色图像增强234

8.5 真彩色图像增强236

8.6 全彩色滤波和消噪239

8.7 彩色图像分割243

8.8 基于颜色的图像检索245

本章要点250

自我检测题252

第9章 视频图像技术257

9.1 视频表达和格式257

9.2 运动检测262

9.3 视频滤波265

9.4 视频预测编码268

9.5 运动目标检测270

9.6 背景建模273

9.7 运动目标跟踪276

本章要点279

自我检测题280

附录A 新技术介绍284

A.1 视网膜皮层技术284

A.2 图像修复技术288

A.3 图像水印技术292

A.4 超分辨率技术297

A.5 图像质量评价技术299

A.6 均移技术304

附录B 图像国际标准310

B.1 二值图像压缩国际标准310

B.2 静止图像压缩国际标准311

B.3 运动图像压缩国际标准314

B.4 其他图像国际标准320

自我检测题参考答案323

参考文献328

索引334