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第1章　绪论1

1.1　数字图像处理的发展1

1.2　数字图像处理的相关概念2

1.2.1　数字图像及其组成要素2

1.2.2　图像处理2

1.2.3　图像分析3

1.2.4　图像理解4

1.2.5　与相关学科的关系4

1.3　数字图像处理方法5

1.3.1　空域处理方法5

1.3.2　变换域处理方法5

1.4　数字图像处理的主要研究内容6

1.5　数字图像处理的应用实例7

1.5.1　生物医学中的应用7

1.5.2　遥感领域中的应用8

1.5.3　工业方面的应用9

1.5.4　军事公安领域的应用10

1.5.5　通信中的应用11

1.5.6　交通中的应用12

1.5.7　其他应用13

1.6　小结14

习题15

第2章　数字图像表示及其处理16

2.1　人眼成像及视觉信息的产生16

2.2　简单的图像形成模型17

2.2.1　亮度成像模型17

2.2.2　颜色成像模型18

2.2.3　颜色空间19

2.3　图像的数字化22

2.3.1　采样22

2.3.2　量化23

2.4　数字图像的基本类型26

2.4.1　二值图像26

2.4.2　灰度图像27

2.4.3　RGB图像27

2.4.4　索引图像27

2.5　数字图像的基本文件格式28

2.5.1　BMP文件格式28

2.5.2　TIFF文件格式30

2.5.3　GIF文件格式31

2.5.4　PCX文件格式32

2.5.5　JPEG文件格式32

2.5.6　用VC＋＋实现BMP图像文件的显示32

2.6　小结45

习题46

第3章　图像增强47

3.1　概述47

3.2　空域增强49

3.2.1　灰度变换增强49

3.2.2　直方图变换增强52

3.2.3　空间平滑滤波增强62

3.3　频域增强67

3.3.1　傅里叶变换67

3.3.2　频域滤波增强71

3.4　图像的锐化79

3.4.1　基于一阶微分的图像增强——梯度算子79

3.4.2　基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子82

3.5　彩色图像增强83

3.5.1　伪彩色增强83

3.5.2　假彩色增强85

3.5.3　真彩色增强85

3.6　小结86

习题87

第4章　图像编码与压缩89

4.1 图像编码的必要性与可能性89

4.1.1 图像编码的必要性89

4.1.2　图像编码的可能性90

4.2　图像编码分类91

4.3　图像编码评价准则91

4.3.1　客观保真度准则91

4.3.2　主观保真度准则92

4.4　图像编码模型93

4.4.1　信源编码器和信源解码器93

4.4.2　信道编码器和信道解码器94

4.5　无损压缩95

4.5.1　霍夫曼编码95

4.5.2　费诺—香农编码98

4.5.3　算术编码98

4.5.4　游程编码101

4.5.5　无损预测编码102

4.6　有损压缩103

4.6.1　有损预测编码103

4.6.2　变换编码104

4.7　JPEG图像编码压缩标准109

4.7.1　JPEG的工作模式109

4.7.2　基本工作模式110

4.7.3　JPEG文件格式117

4.8　MPEG视频编码压缩标准121

4.9　小结122

习题124

第5章　图像复原125

5.1　基本概念125

5.1.1　图像退化一般模型125

5.1.2　成像系统的基本定义126

5.1.3　连续函数的退化模型127

5.1.4　离散函数的退化模型128

5.2　图像噪声与只存在噪声的空域滤波复原130

5.2.1　常见的噪声及其概率密度函数130

5.2.2　只存在噪声的空域滤波复原133

5.3　无约束复原135

5.3.1　无约束复原的代数方法135

5.3.2　退化函数H（u,v）的估计136

5.3.3　逆滤波136

5.3.4　去除由匀速运动引起的模糊138

5.4　有约束复原140

5.4.1　约束最小二乘方复原140

5.4.2　维纳滤波141

5.4.3　有约束最小平方滤波142

5.5　非线性复原方法146

5.5.1　最大后验复原146

5.5.2　最大熵复原146

5.5.3　投影复原方法147

5.6　几种其他图像复原技术149

5.6.1　几何畸变校正149

5.6.2　盲目图像复原151

5.7　小结152

习题153

第6章　图像重建154

6.1　概述154

6.2　图像重建原理155

6.3　傅里叶反投影重建157

6.3.1　重建公式的推导157

6.3.2　重建公式的实用化158

6.4　卷积法重建161

6.5　代数重建161

6.6　重建图像的显示165

6.6.1　三维图像重建的体绘制165

6.6.2　三维图像重建的面绘制167

6.7　小结168

习题168

第7章　图像分割技术169

7.1　图像分割概述169

7.2　基于边缘的分割170

7.2.1　边缘检测概述170

7.2.2　边缘检测方法172

7.2.3　边界跟踪174

7.3　基于阈值的分割176

7.3.1　阈值分割原理及分类176

7.3.2　全局阈值178

7.3.3　局部阈值178

7.3.4　阈值选取方法179

7.4　基于熵的分割方法182

7.4.1　一维最大熵分割方法183

7.4.2　二维最大熵分割方法184

7.5　基于区域的分割185

7.5.1　区域生长法186

7.5.2　区域分裂与合并法187

7.6　基于形态学分水岭的分割188

7.6.1　形态学图像处理基本概念和运算188

7.6.2　基于分水岭的分割192

7.7　基于聚类的分割193

7.7.1　C-均值聚类方法193

7.7.2　模糊C-均值聚类方法194

7.8　彩色图像分割194

7.8.1　直方图阈值法195

7.8.2　彩色空间聚类法196

7.8.3　区域生长法196

7.9　小结197

习题198

第8章　图像特征提取与分析199

8.1　概述199

8.1.1 图像内容200

8.1.2　图像特征200

8.1.3　特征选择201

8.2　颜色特征描述202

8.2.1　符合视觉感知的颜色空间202

8.2.2　颜色直方图204

8.2.3　颜色矩204

8.2.4　颜色集205

8.2.5　颜色相关矢量206

8.3　形状特征描述206

8.3.1　几个基本概念206

8.3.2　区域内部空间域分析208

8.3.3　区域内部变换分析211

8.3.4　区域边界的形状特征描述213

8.4　图像的纹理分析技术221

8.4.1　纹理分析概念221

8.4.2　空间灰度共生矩阵222

8.4.3　纹理能量测量225

8.4.4　纹理的结构分析方法和纹理梯度225

8.5　局部特征描述227

8.5.1　概述227

8.5.2　角点检测227

8.5.3　区域描述子231

8.6　小结236

习题237

第9章　图像匹配与识别239

9.1　图像识别的基本概念239

9.2　图像识别方法分类240

9.3　基于匹配的图像识别241

9.3.1　全局模板匹配241

9.3.2　模板矢量匹配242

9.4　统计识别方法243

9.5　人工神经网络识别方法244

9.5.1　BP神经网络图像识别245

9.5.2 自组织神经网络识别方法248

9.6　支持矢量机识别方法251

9.6.1　SVM算法的基本思想251

9.6.2　SVM算法的分类过程252

9.6.3　人脸识别应用253

9.7　模糊识别方法255

9.8　句法识别方法256

9.9　小结257

习题259

第10章　基于MATLAB图像处理应用实例260

10.1　MATLAB简介260

10.1.1 MATLAB基础260

10.1.2 MATLAB的运行261

10.1.3 MATLAB图像处理功能264

10.2　案例一：数字水印嵌入与提取267

10.2.1　数字水印的相关概念267

10.2.2　数字水印的分类268

10.2.3　数字水印系统的组成268

10.2.4　水印系统设计270

10.3　案例二：图像配准280

10.3.1　图像配准概述280

10.3.2　基于RANSAC算法的Harris角点配准282

10.4　案例三：图像融合292

10.4.1　图像融合概述292

10.4.2　图像融合分类292

10.4.3　像素域图像融合实现293

10.5　案例四：图像修复295

10.5.1　图像修复概述295

10.5.2　图像修复的数学模型297

10.5.3　基于样本的图像修复算法298

10.6　小结302

习题304

第11章　基于C＋＋的图像系统设计305

11.1　概述305

11.1.1　工业光源的选择305

11.1.2　工业相机的选择306

11.1.3　工业镜头的选择309

11.1.4　图像系统实验平台案例310

11.2　基于OpenCV的棋盘格摄像机标定312

11.2.1　OpenCV简介312

11.2.2　棋盘格摄像机标定322

11.2.3　摄像机标定的步骤330

11.3　车牌识别系统设计336

11.3.1　彩色图像转换为灰度图像336

11.3.2　图像灰度拉伸337

11.3.3　图像的二值化338

11.3.4　图像的梯度锐化340

11.3.5　图像的中值滤波341

11.3.6　车牌牌照区域的定位342

11.3.7　确定牌照区域的4个坐标值344

11.3.8　车牌区域截取345

11.3.9　牌照几何位置的调整346

11.3.10　牌照区域的二值化346

11.3.11　牌照字符的切分346

11.3.12　牌照字符的识别347

11.4　小结350

习题350

参考文献351