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第1章 绪论1

1.1图像的基本概念1

1.1.1视觉与图像1

1.1.2图像的表示2

1.2数字图像处理2

1.2.1数字图像处理的主要内容2

1.2.2数字图像处理技术的分类4

1.2.3数字图像处理的应用5

1.3数字图像处理面临的问题6

1.4相关术语7

1.5图像处理仿真8

习题9

第2章 数字图像处理基础10

2.1人眼视觉系统10

2.1.1人眼基本构造10

2.1.2视觉过程11

2.1.3明暗视觉12

2.1.4颜色视觉12

2.1.5立体视觉14

2.1.6视觉暂留14

2.2色度学基础与颜色模型15

2.2.1颜色匹配15

2.2.2 CIE 1931-RGB系统16

2.2.3 CIE 1931标准色度系统17

2.2.4 CIE 1976 L* a*b*均匀颜色空间19

2.2.5孟塞尔表色系统20

2.2.6常用颜色模型21

2.3数字图像的生成与表示26

2.3.1图像信号的数字化26

2.3.2数字图像类型27

2.4数字图像的数值描述30

2.4.1常用的坐标系30

2.4.2数字图像的数据结构30

2.4.3常见数字图像格式31

2.4.4 BMP位图文件32

2.4.5读取并显示图像35

2.5综合实例37

习题40

第3章 图像基本运算42

3.1图像几何变换42

3.1.1图像的几何变换基础42

3.1.2图像的位置变换44

3.1.3图像的形状变换51

3.2图像代数运算54

3.3邻域及模板运算58

3.4综合实例60

习题61

第4章 图像的正交变换63

4.1离散傅里叶变换63

4.1.1一维离散傅里叶变换63

4.1.2一维快速傅里叶变换63

4.1.3二维离散傅里叶变换65

4.1.4二维离散傅里叶变换的性质66

4.1.5离散傅里叶变换在图像处理中的应用70

4.2离散余弦变换71

4.2.1一维离散余弦变换71

4.2.2二维离散余弦变换72

4.2.3离散余弦变换在图像处理中的应用75

4.3 K-L变换76

4.3.1 K-L变换原理76

4.3.2图像K-L变换80

4.4 Radon变换83

4.4.1 Radon变换的原理83

4.4.2 Radon变换的实现84

4.4.3 Radon变换的性质85

4.4.4 Radon变换的应用86

4.5小波变换87

4.5.1概述87

4.5.2小波88

4.5.3连续小波变换90

4.5.4离散小波变换94

4.5.5正交小波与多分辨分析94

4.5.6二维小波变换99

4.5.7小波变换在图像处理中的应用106

习题109

第5章 图像增强111

5.1基于灰度级变换的图像增强111

5.1.1线性灰度级变换111

5.1.2非线性灰度级变换115

5.2基于直方图修正的图像增强117

5.2.1灰度直方图117

5.2.2直方图修正法理论119

5.2.3直方图均衡化119

5.2.4局部直方图均衡化122

5.3基于照度-反射模型的图像增强124

5.3.1基于同态滤波的增强125

5.3.2基于Retinex理论的增强127

5.4基于模糊技术的图像增强130

5.4.1图像的模糊特征平面130

5.4.2图像的模糊增强130

5.5基于伪彩色处理的图像增强132

5.5.1密度分割法132

5.5.2空间域灰度级-彩色变换133

5.5.3频域伪彩色增强136

5.6其他图像增强方法138

5.6.1基于对数图像处理模型的图像增强138

5.6.2图像去雾增强140

习题143

第6章 图像平滑145

6.1图像中的噪声145

6.1.1图像噪声的分类145

6.1.2图像噪声的数学模型146

6.2空间域平滑滤波148

6.2.1均值滤波148

6.2.2高斯滤波150

6.2.3中值滤波153

6.2.4双边滤波155

6.3频域平滑滤波157

6.3.1理想低通滤波157

6.3.2巴特沃斯低通滤波159

6.3.3指数低通滤波160

6.3.4梯形低通滤波162

6.4其他图像平滑方法164

6.4.1基于模糊技术的平滑滤波164

6.4.2基于偏微分方程的平滑滤波165

习题167

第7章 图像锐化169

7.1图像边缘分析169

7.2一阶微分算子170

7.2.1梯度算子170

7.2.2 Robert算子172

7.2.3 Sobel算子173

7.2.4 Prewitt算子175

7.3二阶微分算子176

7.4高斯滤波与边缘检测177

7.4.1高斯函数177

7.4.2 LOG算子178

7.4.3 Canny算子179

7.5频域高通滤波180

7.6基于小波变换的边缘检测184

7.7综合实例187

7.7.1设计思路187

7.7.2各模块设计188

7.7.3分析192

习题192

第8章 图像复原193

8.1图像退化模型193

8.1.1连续退化模型194

8.1.2离散退化模型194

8.1.3图像复原195

8.2图像退化函数的估计196

8.2.1基于模型的估计法196

8.2.2基于退化图像本身特性的估计法199

8.3图像复原的代数方法200

8.3.1无约束最小二乘方复原200

8.3.2约束复原201

8.4典型图像复原方法201

8.4.1逆滤波复原201

8.4.2维纳滤波复原203

8.4.3等功率谱滤波205

8.4.4几何均值滤波206

8.4.5约束最小二乘方滤波206

8.4.6 Richardson-Lucy算法210

8.5盲去卷积复原211

8.6几何失真校正212

习题214

第9章 图像的数学形态学处理216

9.1形态学基础216

9.2二值形态学的基础运算218

9.2.1基本形态变换218

9.2.2复合形态变换223

9.3二值图像的形态学处理225

9.3.1形态滤波225

9.3.2图像的平滑处理226

9.3.3图像的边缘提取227

9.3.4区域填充229

9.3.5目标探测——击中与否变换230

9.3.6细化232

9.4灰度形态学的基础运算235

9.4.1膨胀运算和腐蚀运算236

9.4.2开运算和闭运算238

9.5灰度图像的形态学处理240

9.5.1形态学平滑240

9.5.2形态学梯度241

9.5.3 Top-hat和Bottom-hat变换242

习题243

第10章 图像分割244

10.1阈值分割244

10.1.1基于灰度直方图的阈值选择245

10.1.2基于模式分类思路的阈值选择247

10.1.3其他阈值分割方法251

10.2边界分割254

10.2.1基于梯度的边界闭合254

10.2.2 Hough变换254

10.2.3边界跟踪258

10.3区域分割259

10.3.1区域生长259

10.3.2区域合并261

10.3.3区域分裂263

10.3.4区域分裂合并265

10.4基于聚类的图像分割266

10.5分水岭分割268

10.6综合实例274

10.6.1设计思路274

10.6.2各模块设计274

10.6.3分析281

习题282

第11章 图像描述与分析283

11.1特征点283

11.1.1 Moravec角点检测284

11.1.2 Harris角点检测285

11.1.3 SUSAN角点检测288

11.2几何描述291

11.2.1像素间的几何关系291

11.2.2区域的几何特征293

11.3形状描述295

11.3.1矩形度295

11.3.2圆形度295

11.3.3中轴变换298

11.4边界描述299

11.4.1边界链码299

11.4.2傅里叶描绘子302

11.5矩描述304

11.5.1矩304

11.5.2与矩相关的特征306

11.6纹理描述308

11.6.1联合概率矩阵法308

11.6.2灰度差分统计法312

11.6.3行程长度统计法313

11.6.4 LBP特征316

11.7其他描述319

11.7.1梯度方向直方图319

11.7.2 Haar-like特征322

习题324

第12章 图像编码325

12.1图像编码的基本理论325

12.1.1图像压缩的必要性325

12.1.2图像压缩的可能性326

12.1.3图像编码方法的分类326

12.1.4图像编码压缩术语简介327

12.2图像的无损压缩编码328

12.2.1无损编码理论328

12.2.2 Huffman编码329

12.2.3算术编码333

12.2.4 LZW编码336

12.3图像的有损压缩编码339

12.3.1预测编码339

12.3.2变换编码342

12.4 JPEG标准和JPEG2000343

12.4.1 JPEG基本系统343

12.4.2 JPEG2000353

习题354

参考文献355