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第1章 绪论1

1．1 数字图像处理概述1

1．1．1 数字图像与数字图像处理1

1．1．2 数字图像处理的特点2

1．2 数字图像处理的目的和主要内容3

1．2．1 数字图像处理的目的3

1．2．2 数字图像处理的主要内容3

1．3 数字图像处理的发展方向6

1．4 本章小结7

第2章 数字图像处理的基础知识8

2．1 数字图像常用的概念8

2．2 图像数字化技术9

2．3 数字图像的数学表示10

2．4 数字图像文件简介11

2．4．1 BMP文件11

2．4．2 GIF文件13

2．4．3 JPEG图像格式13

2．4．4 ICO文件14

2．4．5 HDF文件14

2．4．6 PNG文件15

2．4．7 TIFF文件15

2．4．8 DICOM文件15

2．5 本章小结16

第3章 MATLAB基础17

3．1 MATLAB简介17

3．1．1 MATLAB概述17

3．1．2 MATLAB工作环境18

3．2 MATLAB矩阵21

3．2．1 矩阵建立21

3．2．2 矩阵访问23

3．2．3 矩阵运算24

3．2．4 矩阵其他操作28

3．3 MATLAB其他编程基础30

3．3．1 MATLAB中的函数30

3．3．2 MATLAB中的元包31

3．3．3 MATLAB中的绘图32

3．3．4 MATLAB的文件操作36

3．4 本章小结38

第4章 基于MATLAB图像处理基础39

4．1 图像数据类型39

4．1．1 double类型39

4．1．2 uint8类型41

4．1．3 其他常用类型42

4．1．4 数据类型转换43

4．2 图像类型46

4．2．1 亮度图像47

4．2．2 二值图像48

4．2．3 RGB图像49

4．2．4 索引图像53

4．3 图像文件的读取57

4．3．1 MATLAB支持的图像格式57

4．3．2 文件信息读取59

4．3．3 常用格式读取60

4．3．4 其他格式读取66

4．3．5 灰度图像读取67

4．4 图像文件的保存69

4．4．1 常用格式的保存69

4．4．2 其他格式的保存74

4．5 图像的显示74

4．5．1 图像常用的显示74

4．5．2 像素信息的显示80

4．6 本章小结82

第5章 空域图像增强83

5．1 空域增强的概述83

5．2 图像算术增强83

5．2．1 图像加减增强84

5．2．2 图像乘除增强89

5．2．3 图像取补增强99

5．2．4 图像逻辑运算增强93

5．3 图像灰度变换95

5．3．1 灰度线性变换95

5．3．2 分段线性变换96

5．3．3 非线性变换98

5．4 直方图技术99

5．4．1 直方图的定义与计算99

5．4．2 直方图的均衡101

5．4．3 直方图规定105

5．5 空域滤波107

5．5．1 空域滤波的概述107

5．5．2 线性空间滤波108

5．5．3 非线性空间滤波118

5．6 空域图像去噪123

5．6．1 噪声介绍123

5．6．2 空域滤波法137

5．6．3 多图像平均法145

5．7 图像区域处理146

5．7．1 区域选择146

5．7．2 区域填充151

5．7．3 区域滤波152

5．7．4 其他区域操作153

5．8 本章小结154

第6章 变换域图像增强155

6．1 离散傅里叶变换155

6．1．1 一维离散傅里叶变换155

6．1．2 二维离散傅里叶变换158

6．2 频域滤波163

6．2．1 频域滤波原理163

6．2．2 频域滤波的MATLAB实现164

6．2．3 典型频域滤波器165

6．2．4 典型频域滤波器的MATLAB实现172

6．2．5 频域滤波应用的MATLAB实现175

6．3 离散余弦变换180

6．3．1 二维DCT原理180

6．3．2 二维DCT的MATLAB实现181

6．4 离散沃尔什-哈达玛变换182

6．4．1 二维DHT变换原理182

6．4．2 二维DHT变换的MATLAB实现183

6．5 离散小波变换184

6．5．1 二维DWT的原理184

6．5．2 二维DWT的MATLAB实现186

6．5．3 二维离散小波包变换190

6．5．4 二维DWT应用193

6．6 本章小结198

第7章 图像退化复原199

7．1 图像复原概述199

7．2 图像退化复原模型199

7．3 逆滤波200

7．3．1 逆滤波的原理200

7．3．2 逆滤波的MATLAB实现200

7．4 维纳滤波201

7．4．1 维纳滤波的原理201

7．4．2 维纳滤波的MATLAB实现202

7．5 约束最小平方滤波204

7．5．1 约束最小平方滤波原理204

7．5．2 约束最小平方滤波的MATLAB实现204

7．6 非线性复原205

7．6．1 非线性复原的原理205

7．6．2 L-R算法复原的MATLAB实现206

7．7 盲去卷积207

7．7．1 盲去卷积的原理207

7．7．2 盲去卷积的MATLAB实现208

7．8 图像几何复原209

7．8．1 几何变换概述209

7．8．2 几何变换的原理210

7．8．3 几何变换的MATLAB实现211

7．8．4 几何配准的MATLAB实现214

7．9 本章小结216

第8章 图像形态学处理217

8．1 形态学基本操作217

8．1．1 膨胀217

8．1．2 腐蚀219

8．1．3 开运算和闭运算220

8．1．4 击中／击不中变换221

8．2 形态学应用223

8．2．1 重构223

8．2．2 边界提取227

8．2．3 凸化228

8．2．4 细化231

8．2．5 粗化234

8．2．6 骨架235

8．2．7 裁剪240

8．2．8 其他形态学操作243

8．3 灰度形态学244

8．3．1 灰度膨胀244

8．3．2 灰度腐蚀245

8．3．3 灰度开运算和闭运算246

8．3．4 灰度形态学应用248

8．4 本章小结256

第9章 彩色图像处理257

9．1 彩色图像概述257

9．2 彩色空间变换259

9．2．1 彩色空间变换的原理259

9．2．2 彩色空间转换的MATLAB实现263

9．3 伪彩色增强269

9．3．1 灰度分层269

9．3．2 灰度至彩色分量映射270

9．3．3 频率域伪彩色增强274

9．4 基于彩色分量的处理275

9．4．1 基于彩色分量处理的原理275

9．4．2 基于彩色分量处理的MATLAB实现276

9．5 基于彩色向量的处理278

9．5．1 基于彩色向量处理的概述278

9．5．2 彩色边缘检测278

9．6 本章小结280

第10章 图像压缩与编码281

10．1 图像压缩的基础281

10．1．1 图像信息的冗余281

10．1．2 数字图像的质量评价281

10．2 去编码冗余类编码286

10．2．1 哈夫曼编解码（Huffman）286

10．2．2 算术编码289

10．2．3 GIF-LZW编解码294

10．3 去空间冗余类编码302

10．3．1 预测编码302

10．3．2 基于奇异值分解的压缩305

10．4 去视觉冗余类编码309

10．4．1 IGS量化309

10．4．2 基于JND的量化310

10．5 本章小结312

第11章 图像分割313

11．1 边缘分割313

11．1．1 点、线检测313

11．1．2 边缘检测315

11．1．3 局部边界连接322

11．1．4 Hough变换边界连接326

11．2 门限分割330

11．2．1 基本全局门限331

11．2．2 基本自适应门限333

11．3 基于区域的分割335

11．3．1 区域生长335

11．3．2 区域分裂与合并337

11．4 本章小结343

第12章 图像表示与描述344

12．1 图像外部表示344

12．1．1 边界像素坐标表示344

12．1．2 链码349

12．1．3 多边形近似352

12．1．4 标记361

12．2 图像内部表示365

12．2．1 外接矩形表示365

12．2．2 外接多边形表示365

12．2．3 骨架表示367

12．3 图像外部特征描述367

12．3．1 边界几何特征描述367

12．3．2 边界傅里叶描述369

12．4 图像内部特征描述372

12．4．1 纹理描述372

12．4．2 不变矩描述380

12．4．3 主成分描述384

12．5 本章小结387

附录A 使用的函数列表388

参考文献395