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序1

前言1

第1章　绪论1

1.1　概述1

1.2　数字图像处理研究的内容1

目录1

1.3　数字图像处理的应用和发展3

1.4　数字图像处理的基本要求5

1.5　本书的内容、章节安排和特点6

参考文献7

2.1.1　δ函数8

第2章　图像的基础知识和数学模型8

2.1　图像信息基础知识8

2.1.2　线性系统9

2.2　光度学基础知识10

2.2.1　辐射度学度量10

2.2.2　视见函数和光度学度量11

2.3　视觉特性13

2.3.1　视觉亮度范围和对比灵敏度13

2.3.2　主观亮度感觉14

2.3.3　Mach带效应14

2.3.4　视觉的空间和时间频率特性15

2.3.5　视觉模型18

2.4　图像质量评价19

2.4.1　概述19

2.4.2　黑白图像的保真度计算20

2.5　图像的数学描述22

2.5.1　图像的函数表示22

2.5.2　图像的统计表示24

2.5.3　图像处理的统计模型28

2.6　图像数字化31

2.6.1　概述31

2.6.2　取样原理和方法32

2.6.3　图像量化39

2.6.4　取样、量化和图像细节43

习题44

参考文献45

第3章　图像正交变换47

3.1　线性变换47

3.1.1　线性变换的一般表达式47

3.1.2　线性变换图像的统计参数50

3.1.3　线性变换的基函数和基图像51

3.2.1　二维Fourier变换表达式54

3.2　二维Fourier变换54

3.2.2　一些常用函数的Fourier变换55

3.3　二维离散Fourier变换的性质56

3.3.1　变换域的周期性56

3.3.2　可分性57

3.3.3　线性——加法定理57

3.3.4　缩放性定理58

3.3.5　位移定理58

3.3.7 180°旋转59

3.3.8　平均值59

3.3.6　旋转不变性59

3.3.9　对称性60

3.3.10　共轭对称性60

3.3.11　差分60

3.3.12　和分60

3.3.13　微分性质61

3.3.14　卷积定理61

3.3.15　相关定理62

3.3.16　乘积定理63

3.3.18　投影性质64

3.3.19　二维Fourier变换性质的归纳64

3.3.17　巴塞伐定理64

3.4　快速Fourier变换（FFT）65

3.4.1　FFT算法的基本原理65

3.4.2　FFT算法流程图68

3.5 圆对称函数和Hankel变换69

3.5.1　圆对称函数69

3.5.2　Hankel变换70

3.6　正弦型变换71

3.6.1　离散余弦变换72

3.6.2　离散正弦变换73

3.7.1　离散Walsh变换74

3.7　方波型变换74

3.7.2　离散Hadamard变换76

3.7.3　Haar变换77

3.7.4　Slant变换79

3.8　基于特征向量的变换：离散K-L变换80

3.8.1　基本原理81

3.8.2　变换矩阵的求解84

3.8.3　K-L变换的算法85

习题86

参考文献87

4.1 引言88

4.1.1　波和小波88

第4章　小波分析88

4.1.2　概念、定义及其符号89

4.2　信号的时频分析92

4.2.1　基本概念92

4.2.2　短时Fourier变换93

4.2.3　时频信号的展开与恢复94

4.2.4　Gabor变换95

4.3　从Fourier分析到小波分析96

4.3.1　从SFT到小波变换96

4.3.2　一维WT97

4.3.3　二维和高维WT100

4.4　多分辨率分析的一般理论101

4.4.1　多分辨率分析的发展背景101

4.4.2　空间分解103

4.4.3　信号的多分辨率逼近105

4.4.4　小波分解与重构106

4.4.5　双正交（对偶）小波变换108

4.5　小波包分析110

4.5.1　小波包的定义111

4.5.2　小波包的Fourier变换及性质112

4.5.3　小波包的正交分解113

4.6.1　滤波器族理论115

4.5.4　小波包算法115

4.6　离散小波变换115

4.6.2　多分辨率分析的金字塔编码算法117

4.6.3　子带编码和解码118

4.6.4　快速小波变换算法120

4.7　离散小波变换的设计121

4.7.1　基本小波121

4.7.2　尺度函数和小波函数的构造122

4.7.3　计算小波变换123

4.7.4　二维离散小波变换125

4.8　小波变换的应用131

4.8.1　一维小波分析的应用132

4.8.2　二维小波分析的应用134

习题137

参考文献137

第5章　图像增强139

5.1　灰度变换140

5.1.1　线性灰度变换140

5.1.2　分段线性变换140

5.1.3　非线性变换141

5.2　直方图修正142

5.2.1　直方图变换原理142

5.2.2　直方图均衡化144

5.2.3　直方图规定化145

5.3　噪声清除147

5.3.1　简单邻域平均法148

5.3.2　域值邻域平均法148

5.3.3　加权邻域平均法148

5.3.4　空域低通（卷积）滤波149

5.3.5 中值滤波149

5.4　锐化150

5.4.1　统计差值法150

5.4.2　离散空间差分法150

5.4.3　空域高通滤波153

5.4.4　组合运用154

5.5　频域滤波增强156

5.5.1　低通滤波157

5.5.2　高通滤波158

5.6　同态滤波159

5.7　彩色增强161

5.7.1　伪彩色技术161

5.7.2　假彩色技术162

习题162

参考文献163

6.1　概述164

第6章　图像复原164

6.2　图像退化模型165

6.3　成像系统及其传函分析166

6.3.1　衍射受限光学成像系统分析167

6.3.2　几个典型的退化系统的传函169

6.4　线性滤波图像复原方法172

6.4.1　无约束复原172

6.4.2　约束最小二乘方复原173

6.4.3　参数化Wiener滤波器173

6.4.4 平滑约束滤波器174

6.4.5　等功率谱滤波175

6.4.6　局部统计法滤波——线性均方差估计176

6.5　非线性统计复原178

6.5.1　最大后验估计178

6.5.2　最大似然估计179

6.5.3　最大熵估计180

6.6　奇异值分解（SVD）的广义逆复原法182

6.6.1　矩阵的SVD182

6.6.2　广义逆（伪逆）183

6.6.3　SVD伪逆空间图像复原183

6.7　随机时变PSF184

6.7.1　经典复原方法185

6.7.2　大气传函模型186

6.8.1 由退化图像频谱识别OTF188

6.8　随机时变PSF的识别和盲目复原188

6.8.2　大气OTF的参数识别189

6.8.3　时变MTF的盲目复原190

6.9　交互式复原192

习题193

参考文献194

第7章　图像压缩编码197

7.1　概述197

7.2.2　条件熵199

7.2　信息论基本知识199

7.2.1　信息量，信源和图像熵199

7.2.3　互信息量，联合熵，信道容量200

7.3　熵编码方法201

7.3.1　编码技术的基本概念201

7.3.2　不等长码字的编码方法204

7.4　无损压缩编码208

7.4.1　轮廓编码的概念208

7.4.2　等值线跟踪计算——T算法208

7.4.3　轮廓起始点的寻找——IP算法210

7.5　预测误差编码211

7.4.4　轮廓编码方法211

7.5.1　线性预测编码212

7.5.2　非线性自适应预测编码214

7.5.3　最佳量化器设计217

7.5.4　自适应量化器220

7.6　正交变换编码221

7.6.1　变换编码基本原理222

7.6.2　几个常用的变换编码简介223

7.6.3　子图像的大小和系数的选取224

7.6.4　变换编码的自适应技术和混合编码226

7.7　二值图形编码227

7.7.1　空白块编码228

7.7.2　游程长度编码228

7.8　编码技术的最新进展——第二代编码方法230

习题232

参考文献232

第8章　图像分割234

8.1　概述234

8.2　基于灰度阈值的图像分割235

8.2.1　灰度阈值法的基本原理235

8.2.2　灰度阈值的选取方法236

8.3　边界检测方法237

8.3.1　微分运算法238

8.3.2　常用的其他边界检测微分算子和方法240

8.3.3　统计判决法243

8.3.4　边界连接244

8.4　匹配检测技术246

8.4.1　互相关匹配246

8.4.2　基于模板匹配的线检测法248

8.5　跟踪技术249

8.5.1　光栅跟踪法249

8.5.2　全向跟踪法250

8.5.3　Hough变换251

8.6.1　区域生长法（跟踪方法）254

8.6　基于区域的图像分割254

8.6.2　无种子点的区域分割法（区域合并方法）255

8.6.3　区域分裂法255

8.6.4　区域分裂法和合并法的同时运用256

8.7　纹理分割法256

8.7.1　灰度方向差分测量法256

8.7.2　灰度共生矩阵测量法256

8.7.3　自相关函数测量法257

习题257

参考文献257

9.2.1　灰度差分统计量的分析259

9.2　纹理特性的统计分析259

第9章　纹理分析259

9.1　概述259

9.2.2　灰度共生矩阵的纹理分析261

9.2.3　等灰度游程长度的纹理分析263

9.2.4　灰度-梯度共生矩阵的纹理分析265

9.3　纹理图像的谱分析267

9.3.1　图像窗口和纹理谱特征的提取267

9.3.2　Fourier功率谱纹理分析268

9.3.3　功率谱的特征度量及其在分类中的应用270

9.4　纹理特征在图像识别中的应用271

9.4.1　特征提取272

9.4.2　特征向量274

9.4.3　结构纹理275

习题276

参考文献276

第10章　图像分类277

10.1　图像分类的基本概念277

10.1.1　数据获取278

10.1.2　预处理278

10.1.3　特征提取和选择278

10.2　遥感图像的代数运算处理279

10.1.5　分类器的训练279

10.1.4　分类器设计和分类决策279

10.3　大气辐射校正的基本概念及近似计算方法281

10.3.1　概述281

10.3.2　大气辐射校正的简单模型282

10.3.3　野外波谱测量的大气校正法283

10.3.4　用热红外波段做基准的大气近似校正283

10.4　基于多光谱特征的统计分类284

10.4.1　统计分类的基本方法284

10.4.2　光谱形状法分类287

10.4.3　简单阈值的统计分类289

10.5.1　K-均值算法292

10.5　动态聚类292

10.5.2　ISODATA算法294

10.5.3　动态聚类方法的讨论296

10.6　Bayes决策理论298

10.6.1　基于最小错误率的Bayes决策298

10.6.2　基于最小风险的Bayes决策和最大似然比分类303

10.6.3　基于Bayes决策理论的分类器设计306

10.7　线性判别分析310

10.7.1　线性判别函数的基本概念310

10.7.2　Fisher线性判别311

10.7.3　两类判别计算实例314

习题316

参考文献316

第11章　图像重建317

11.1　概述317

11.1.1　CT的发展概况317

11.1.2　CT装置的基本结构319

11.1.3　CT的基本原理321

11.2　Fourier变换重建法322

11.2.1　中心切片定理322

11.2.2　连续图像的Fourier变换重建324

11.2.3　离散图像的Fourier变换重建326

11.3　滤波-逆投影重建法327

11.3.1　基本原理327

11.3.2　重建滤波器的设计328

11.3.3　扇束投影的滤波-逆投影法329

11.4　Compton散射CT的算法探讨333

11.4.1　概述333

11.4.2　散射CT机理334

11.4.3　散射CT重建原理336

11.4.4　散射CT的国外研究动态341

习题342

参考文献343

第12章　图像描述344

12.1　线描述344

12.1.1　邻接与连通，链码344

12.1.2　曲线拟合345

12.1.3　闭合曲线的Fourier描述347

12.2　矩描述350

12.2.1　定义350

12.2.2　矩不变性351

12.3　区域描述352

12.3.1　形状描述的行程码、投影和四叉树表示352

12.3.2　区域的骨架表示354

12.3.3　区域形状的几何特征和矩特征356

12.4　形态学变换360

12.4.1　形态学概述360

12.4.2　形态学基本运算362

12.4.3　形态学运算的某些性质365

12.4.4　腐蚀和膨胀的变体366

12.4.5　灰度图像的形态学滤波370

习题372

参考文献373

13.2.1　一般变换矩阵374

13.2　二维几何变换374

13.1　概述374

第13章　几何运算374

13.2.2　仿射变换375

13.3　多项式变换378

13.3.1　基于控制点的双线性空间插值379

13.3.2　基于最小二乘法拟合的几何校正380

13.4　灰度插值382

13.4.1　最近邻插值382

13.4.2　双线性插值383

13.4.3　曲线插值384

13.5.1　三维线性变换385

13.5　三维几何变换和透视变换385

13.5.2　投影变换387

13.5.3　透视投影与透视变换390

13.6　图像变形技术392

13.6.1　不同方位平面的透视投影393

13.6.2　曲面投影394

13.6.3　地图投影396

13.6.4　图像渐变技术400

习题401

参考文献402

附录　2000～2004年精选参考文献403