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第1章 绪论1

1.1 序言1

1.2 图像处理技术的分类3

1.3 数字图像处理的特点3

1.4 数字图像处理的主要方法及主要内容4

1.4.1 数字图像处理方法4

1.4.2 数字图像处理的主要内容4

1.5 数字图像处理的硬件设备10

1.6 数字图像处理的应用11

1.7 数字图像处理领域的发展动向14

思考题16

第2章 图像、图像系统与视觉系统17

2.1 图像17

2.1.1 有关光学的预备知识17

2.1.2 图像的概念18

2.1.3 图像信息的分类20

2.1.4 图像的统计特性21

2.1.5 图像信息的信息量25

2.1.6 常用图像格式简介26

2.2 图像处理系统中常用的输入设备28

2.2.1 图像处理系统中常用的输入设备28

2.2.2 飞点扫描设备35

2.2.3 鼓形扫描器36

2.2.4 微密度计37

2.2.5 其他图像输入设备37

2.3 图像处理系统中的输出设备38

2.3.1 监视器38

2.3.2 激光扫描器40

2.3.3 液晶显示器41

2.3.4 等离子体PDP显示技术47

2.3.5 数码纸显示技术50

2.3.6 其他图像显示装置56

2.4 数字图像处理的主机系统57

2.5 视觉系统60

2.5.1 视觉系统的基本构造60

2.5.2 光觉和色觉61

2.6 光度学及色度学原理63

2.6.1 颜色的表示方法及观察条件63

2.6.2 三基色混色及色度表示原理63

2.6.3 CIE的R、G、B颜色表示系统64

2.7 亮度和颜色感觉的视觉特征66

2.7.1 刺激强度与感觉的关系66

2.7.2 亮度适应和颜色适应66

2.7.3 亮度对比和颜色对比66

2.7.4 颜色感觉与刺激面积的关系67

2.7.5 主观颜色67

2.7.6 记忆色67

2.7.7 进入色、后退色、膨胀色、收缩色68

2.7.8 颜色和爱好68

2.8 视觉的空间性质68

2.8.1 视力68

2.8.2 视觉的空间频率特性69

2.8.3 颜色辨别门限的空间频率特性70

2.8.4 视觉的空间频率特性和图像的清晰度70

2.9 视觉的时间特性70

2.10 运动的感觉72

2.11 形状感觉与错视73

思考题74

第3章 图像处理中的正交变换75

3.1 傅里叶变换75

3.1.1 傅里叶变换的定义及基本概念75

3.1.2 傅里叶变换的性质77

3.1.3 离散傅里叶变换79

3.1.4 快速傅里叶变换83

3.1.5 用计算机实现快速傅里叶变换88

3.1.6 二维离散傅里叶变换89

3.2 离散余弦变换91

3.2.1 离散余弦变换的定义91

3.2.2 离散余弦变换的正交性92

3.2.3 离散余弦变换的计算93

3.3 沃尔什变换94

3.3.1 正交函数的概念95

3.3.2 拉德梅克函数96

3.3.3 沃尔什函数97

3.3.4 沃尔什函数的性质103

3.3.5 沃尔什变换104

3.3.6 离散沃尔什哈达玛变换105

3.3.7 离散沃尔什变换的性质106

3.3.8 快速沃尔什变换111

3.3.9 多维变换113

3.4 哈尔函数及哈尔变换116

3.4.1 哈尔函数的定义116

3.4.2 哈尔函数的性质117

3.4.3 哈尔变换及快速算法118

3.5 斜矩阵与斜变换120

3.5.1 斜矩阵的构成120

3.5.2 斜变换123

3.6 小波变换124

3.6.1 概述124

3.6.2 时—频分析125

3.6.3 连续小波变换129

3.6.4 离散小波变换136

3.6.5 小波包144

3.6.6 二维小波146

3.6.7 Mallat算法149

思考题152

第4章 图像增强154

4.1 用直方图修改技术进行图像增强154

4.1.1 直方图154

4.1.2 直方图修改技术的基础155

4.1.3 直方图均衡化处理156

4.1.4 直方图规定化处理159

4.1.5 图像对比度处理163

4.2 图像平滑化处理166

4.2.1 邻域平均法166

4.2.2 低通滤波法167

4.2.3 多图像平均法170

4.3 图像尖锐化处理171

4.3.1 微分尖锐化处理171

4.3.2 零交叉边缘检测173

4.3.3 Canny算子175

4.3.4 Prewitt算子180

4.3.5 经典的Kirsch算子181

4.3.6 高通滤波法182

4.4 利用同态系统进行增强处理185

4.5 彩色图像处理187

4.5.1 关于颜色的基本理论188

4.5.2 颜色模型190

4.5.3 伪彩色图像处理197

4.5.4 关于彩色显示200

4.5.5 实时伪彩色增强系统201

思考题203

第5章 图像编码205

5.1 图像编码分类205

5.2 图像编码中的保真度准则207

5.2.1 客观保真度准则207

5.2.2 主观保真度准则207

5.3 PCM编码208

5.3.1 PCM编码的基本原理208

5.3.2 PCM编码的量化噪声208

5.3.3 编码器、译码器209

5.3.4 非线性PCM编码211

5.3.5 亚奈奎斯特取样PCM编码213

5.4 统计编码215

5.4.1 编码效率与冗余度215

5.4.2 三种常用的统计编码法217

5.4.3 算术编码224

5.5 预测编码227

5.5.1 预测编码的基本原理227

5.5.2 △M（DM）编码230

5.5.3 DPCM编码236

5.6 变换编码240

5.6.1 几种特殊的映射变换编码法240

5.6.2 正交变换编码245

5.7 图像编码的国际标准256

5.7.1 H.261编码标准257

5.7.2 H.261解码原理263

5.7.3 H.261的图像复用编码263

5.7.4 传输缓冲器与传输编码265

思考题266

第6章 图像复原267

6.1 退化模型267

6.1.1 系统H的基本定义267

6.1.2 连续函数退化模型268

6.1.3 离散的退化模型269

6.2 复原的代数方法272

6.2.1 非约束复原方法272

6.2.2 约束复原法272

6.3 逆滤波273

6.3.1 逆滤波的基本原理273

6.3.2 去除由均匀直线运动引起的模糊274

6.4 最小二乘方滤波278

6.4.1 最小二乘方滤波的原理278

6.4.2 用于图像复原的几种最小二乘方滤波器281

6.5 约束去卷积281

6.6 中值滤波286

6.6.1 中值滤波的基本原理286

6.6.2 加权的中值滤波288

6.7 几种其他空间复原技术290

6.7.1 几何畸变校正290

6.7.2 盲目图像复原291

6.7.3 递归图像复原技术292

思考题297

第7章 图像重建298

7.1 概述298

7.2 傅里叶变换重建299

7.3 卷积法重建301

7.4 代数重建方法302

7.5 重建的优化问题305

7.6 图像重建中的滤波器设计307

7.7 重建图像的显示309

7.7.1 重建图像的显示309

7.7.2 单色显示310

7.7.3 重建对象的显示312

7.7.4 图像重建的应用317

思考题326

第8章 图像分析327

8.1 分割327

8.1.1 灰度阈值法分割327

8.1.2 样板匹配330

8.1.3 区域生长333

8.1.4 区域聚合334

8.2 描绘335

8.2.1 区域描绘335

8.2.2 关系描绘340

8.2.3 相似性描绘348

8.2.4 霍夫变换350

8.3 纹理分析352

8.3.1 纹理特征352

8.3.2 用空间自相关函数做纹理测度353

8.3.3 傅里叶功率谱法353

8.3.4 联合概率矩阵法354

8.3.5 灰度差分统计法355

8.3.6 行程长度统计法356

8.3.7 其他几种方法356

8.3.8 纹理的句法结构分析法357

8.4 形状分析的细线化357

8.5 图像配准359

思考题364

第9章 数学形态学原理365

9.1 数学形态学的发展365

9.2 数学形态学的基本概念和运算366

9.2.1 数学形态学定量分析原则366

9.2.2 数学形态学的基本定义及基本算法367

9.3 —些基本形态学算法373

9.3.1 边缘提取算法374

9.3.2 区域填充算法374

9.3.3 连接部分提取算法374

9.3.4 壳算法376

9.3.5 细化377

9.3.6 粗化运算377

9.3.7 骨骼化算法378

9.3.8 裁剪378

9.4 灰度图像的形态学处理382

9.4.1 膨胀382

9.4.2 腐蚀383

9.4.3 开运算和闭运算383

9.4.4 灰度形态学的应用384

思考题386

第10章 模式识别的理论和方法387

10.1 概述387

10.2 统计模式识别法389

10.2.1 决策理论方法389

10.2.2 统计分类法396

10.2.3 特征的抽取与选择398

10.2.4 统计学习理论与支持向量机400

10.3 句法结构模式识别408

10.3.1 形式语言概述408

10.3.2 句法结构方法415

10.3.3 误差校正句法分析416

10.3.4 文法推断424

10.4 模糊集识别法简介428

10.4.1 模糊集合及其运算428

10.4.2 模糊关系及性质431

10.4.3 模糊模式识别的方法434

10.5 模式识别的几种应用438

10.5.1 生物特征识别438

10.5.2 模式识别在医学上的应用446

10.5.3 模式识别在自动检测中的应用446

思考题448

参考文献449