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第1章 绪论1

1.1数字图像处理的概念1

1.2数字图像处理的发展历程2

1.3数字图像处理在各个领域的应用概述4

1.3.1数字图像在医学领域的应用5

1.3.2数字图像在生物领域的应用6

1.3.3数字图像在航天领域的应用8

1.3.4数字图像在气象领域的应用11

1.3.5数字图像在农业领域的应用12

1.3.6数字图像在工业领域的应用14

1.4数字图像处理包括的主要内容18

参考文献23

习题23

第2章 数字图像处理的基础知识24

2.1人眼的视觉特性24

2.1.1视觉感知要素24

2.1.2光和电磁波谱28

2.1.3图像感知和获取30

2.2图像的数字化32

2.2.1图像取样和量化32

2.2.2数字图像表示34

2.2.3空间和灰度级分辨率35

2.3像素间的基本关系及处理方法分类39

2.3.1相邻像素39

2.3.2邻接性、连通性、区域和边界39

2.3.3距离度量40

2.3.4基于像素的图像操作41

2.4图像显示42

2.4.1半调输出42

2.4.2抖动技术42

2.4.3图像存储与格式43

2.5颜色视觉和色度学43

2.5.1颜色分解43

2.5.2色度图44

2.5.3颜色模型44

2.5.4颜色模型转换45

参考文献47

习题47

第3章 图像增强49

3.1图像增强的目的和意义49

3.2基本的灰度变换法50

3.2.1图像反转50

3.2.2对数变换51

3.2.3幂次变换52

3.2.4分段线性变换函数54

3.3直方图处理法56

3.3.1直方图均衡及应用举例57

3.3.2直方图规定化及应用举例62

3.4图像平滑68

3.4.1空间域图像平滑及应用举例68

3.4.2频率域图像平滑及应用举例74

3.5图像锐化82

3.5.1空间域图像锐化及应用举例83

3.5.2频率域图像锐化及应用举例86

参考文献89

习题89

第4章 图像复原与重建90

4.1图像复原与重建的目的和意义90

4.2图像退化与复原的数学模型90

4.3逆变换图像复原及应用举例91

4.4空间域滤波器图像复原及应用举例92

4.4.1均值滤波器92

4.4.2顺序统计滤波器93

4.4.3自适应滤波器94

4.5频率域滤波器图像复原及应用举例97

4.5.1带阻滤波器97

4.5.2带通滤波器98

4.5.3陷波滤波器99

4.5.4最佳陷波滤波器101

4.6最小均方误差滤波（维纳滤波）器图像复原及应用举例102

4.7图像重建104

4.7.1投影重建的原理104

4.7.2二维图像重建及应用举例105

4.7.3三维物体重建及应用举例106

参考文献107

习题107

第5章 图像压缩109

5.1图像压缩基础知识109

5.1.1图像压缩的目的和意义109

5.1.2图像冗余的种类109

5.1.3图像压缩质量的评价113

5.2常见的压缩方法114

5.2.1霍夫曼编码114

5.2.2算术编码116

5.2.3位平面编码116

5.2.4小波域编码及应用举例118

参考文献120

习题120

第6章 图像分割121

6.1概述121

6.2直线检测122

6.3边缘检测123

6.3.1基本边缘检测算子及应用举例126

6.3.2高级边缘检测算子及应用举例132

6.4阈值法分割139

6.4.1全局阈值法分割及应用举例141

6.4.2多阈值法分割及应用举例143

6.4.3变阈值法分割及应用举例150

6.5基于区域的分割151

6.5.1基本公式151

6.5.2区域生长法及应用举例151

6.5.3分裂-合并法及应用举例154

6.6基于分水岭法图像分割155

6.6.1基本概念155

6.6.2水坝构造157

6.6.3分水岭分割算法158

6.6.4应用标记159

参考文献161

习题161

第7章 二值图像处理162

7.1数学形态学概述162

7.2膨胀和腐蚀162

7.2.1膨胀162

7.2.2腐蚀164

7.3开运算和闭运算165

7.4击中和击不中变换167

7.5形态学算子的应用168

7.5.1细化169

7.5.2骨架化170

7.5.3填充171

7.5.4边缘检测172

7.5.5提取连接成分174

参考文献175

习题175

第8章 描述与表示176

8.1表示176

8.1.1链码176

8.1.2标记图178

8.1.3骨架179

8.2边界描绘子181

8.2.1一些简单的描绘子181

8.2.2形状数181

8.2.3傅里叶描绘子182

8.2.4统计矩185

8.3区域描述子186

8.3.1某些简单的描绘子186

8.3.2傅里叶描绘子186

8.3.3拓扑描绘子189

8.3.4纹理190

参考文献202

习题202

第9章 对象识别203

9.1模式和模式分类203

9.2基于决策理论方法的识别205

9.2.1线性判别函数205

9.2.2最小距离分离器207

9.2.3最近邻域分类法207

9.2.4神经网络208

9.3结构法211

9.3.1模式的描述方法211

9.3.2串文法212

9.3.3树表示方法216

参考文献219

习题220

第10章 图像水印221

10.1概述221

10.1.1数字水印的概念221

10.1.2数字水印的基本框架222

10.1.3数字水印技术的特点223

10.1.4数字水印技术的分类224

10.1.5数字水印的实现方法225

10.1.6数字水印技术的主要应用领域226

10.1.7数字水印技术的发展227

10.2空间域水印嵌入和提取229

10.3变换域水印嵌入和提取230

10.3.1 DCT域水印及应用举例233

10.3.2小波域水印及应用举例236

10.3.3曲波域水印及应用举例243

参考文献250

习题251

第11章 图像修复252

11.1概述252

11.1.1图像修复的目的和意义252

11.1.2图像修复的研究现状253

11.1.3图像修复的评价方法256

11.2基于偏微分方程的图像修复257

11.2.1图像修复的原则以及理论分析259

11.2.2偏微分方程的导出260

11.2.3与图像处理有关的偏微分方程模型261

11.2.4偏微分方程的图像修复算法263

11.2.5偏微分方程在图像修复中的应用268

参考文献272

习题276

第12章 图像检索277

12.1概述277

12.1.1传统的检索方法278

12.1.2基于内容的检索278

12.2基于颜色特征的内容检索285

12.2.1颜色空间285

12.2.2颜色量化286

12.2.3颜色特征的提取288

12.2.4分块主颜色匹配的检索算法实例290

12.3基于形状特征的内容检索295

12.3.1形状特征的表达与描述296

12.3.2图像分割296

12.3.3基于形状特征的图像检索实例297

12.4基于纹理特征的内容检索301

12.4.1纹理特征提取技术301

12.4.2基于共生矩阵的纹理图像检索305

参考文献312

习题314

第13章 图像融合315

13.1概述315

13.1.1图像融合的基本概念315

13.1.2图像融合的基本原理和结构317

13.1.3图像融合的算法评价320

13.1.4图像融合的研究现状325

13.1.5图像融合的关键技术与发展方向327

13.2图像配准328

13.2.1图像配准的概念328

13.2.2图像配准的基本理论329

13.2.3图像配准的步骤333

13.2.4图像配准的一般方法334

13.2.5图像配准应用举例341

13.3像素级融合及应用举例343

13.3.1非多尺度分解的图像融合方法343

13.3.2基于IHS变换的遥感图像融合346

13.3.3基于PCA变换的遥感图像融合349

13.3.4总结352

13.3.5基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合方法352

13.3.6基于小波变换的遥感图像融合356

13.4特征级融合及应用举例362

13.5决策级融合及应用举例365

参考文献369

习题371

第14章 数字图像处理应用实例372

14.1小波变换在图像中的应用372

14.1.1小波变换的基础知识372

14.1.2小波变换在图像融合中的应用378

14.1.3小波变换在图像增强中的应用379

14.1.4小波变换在红外图像分割中的应用385

14.2多尺度几何分析在图像处理中的应用391

14.2.1多尺度几何分析概述391

14.2.2脊波在图像去噪中的应用392

14.2.3曲波在图像增强中的应用394

14.2.4轮廓波在图像融合中的应用399

14.2.5表面波在图像处理中的应用401

14.3偏微分方程在图像去噪中的应用404

14.3.1偏微分方程概述404

14.3.2偏微分方程在图像去噪中的应用405

14.4分形几何在图像压缩中的应用406

14.4.1分形几何概述406

14.4.2分形几何图像压缩408

14.5模糊数学和遗传算法在卫星云图增强中的应用410

14.5.1模糊数学概述410

14.5.2遗传算法概述412

14.5.3混合模糊和遗传算法的红外图像增强416

14.6神经网络在红外车辆目标分类中的应用420

14.6.1红外车辆目标分类概述420

14.6.2红外车辆目标预处理420

14.6.3红外车辆目标特征提取420

14.6.4径向基函数神经网络车辆目标分类422

参考文献422

习题425

附录 实验指导书426

内容简介427

实验一 灰度图像直方图统计427

一、实验目的427

二、实验内容和要求427

三、实验步骤427

四、思考题428

实验二 基于Photoshop的数字图像处理429

一、实验目的429

二、实验内容429

三、实验步骤429

四、思考题437

实验三 反锐化掩膜法增强图像438

一、实验原理438

二、实验目的438

三、实验内容438

四、实验步骤438

五、思考题440

实验四 邻域平均法和中值滤波440

一、实验原理440

二、实验目的441

三、实验内容441

四、实验步骤441

五、思考题443

实验五 图像的几何变换443

一、实验目的443

二、实验原理444

三、实验内容444

四、实验步骤444

五、思考题448

实验六 图像的边缘检测448

一、实验目的448

二、实验原理448

三、实验内容448

四、实验步骤449

五、思考题451

实验七 图像的阈值分割451

一、实验目的451

二、实验原理451

三、实验内容452

四、实验步骤452

五、思考题453

实验八 图像压缩454

一、实验目的454

二、实验原理454

三、实验内容455

四、实验步骤455

五、思考题459

实验九 水果的自动识别459

一、实验目的459

二、实验原理459

三、实验内容459

四、实验步骤459

五、思考题463

实验十 基于混沌和DCT的数字水印技术463

一、实验目的463

二、实验原理463

三、实验内容465

四、实验步骤465

五、思考题470