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第1章 数字图像处理概论1

1.1数字图像处理的产生1

1.2数字图像处理的基本概念3

1.2.1图像及其类型3

1.2.2图像与数字图像4

1.2.3其他相关概念5

1.2.4数字图像的获取方法6

1.2.5数字图像的矩阵表示6

1.3数字图像的类型7

1.3.1图像的基本类型7

1.3.2计算机彩色模型9

1.4数字图像处理系统12

1.4.1图像处理硬件系统13

1.4.2图像处理软件系统14

1.5数字图像处理的应用与发展15

1.5.1数字图像处理的应用15

1.5.2数字图像处理技术的发展方向18

习题20

第2章 图像数字化21

2.1图像数字化器21

2.1.1图像数字化器的组件21

2.1.2图像数字化器的性能22

2.1.3图像数字化器的类型23

2.2图像的采样和量化23

2.2.1采样23

2.2.2量化24

2.2.3采样与量化参数的选择26

2.3像素基本关系26

2.3.1像素的邻接26

2.3.2邻接性、连通性、区域和边界27

2.3.3距离量度28

2.4图像文件格式29

2.4.1 BMP文件29

2.4.2 GIF文件33

2.4.3 JPEG文件39

2.4.4 TIFF文件40

2.4.5 PNG文件43

2.5数字图像的显示特性46

2.5.1图像的屏幕显示46

2.5.2图像的显示特性47

2.5.3图像的打印51

2.6图像质量评价52

2.6.1图像质量评价方法52

2.6.2均方误差53

2.6.3信噪比与峰值信噪比53

2.6.4结构相似度量度54

习题55

第3章 数字图像处理的数学基础57

3.1线性系统57

3.1.1线性系统的定义57

3.1.2移不变系统58

3.2调谐信号分析58

3.2.1调谐信号58

3.2.2对调谐信号的响应58

3.2.3系统传递函数59

3.3卷积和滤波60

3.3.1连续卷积60

3.3.2离散卷积60

3.3.3滤波61

3.4相关函数61

3.4.1连续信号的相关函数61

3.4.2离散信号的相关函数62

3.4.3相关与卷积的关系62

3.5二维系统及其矩阵运算63

3.5.1二维线性系统63

3.5.2二维位置不变线性系统63

3.5.3二维系统的梯度算子64

3.5.4常用矩阵运算65

3.6图像的灰度直方图68

3.6.1直方图的定义与性质68

3.6.2直方图的作用69

3.6.3直方图与图像的关系70

3.7图像的统计特征71

3.7.1图像的基本统计分析量71

3.7.2数字图像的直方图72

3.7.3多维图像的统计特性73

习题73

第4章 数字图像处理中的基本运算75

4.1基本运算的类型75

4.2点运算75

4.2.1点运算的种类76

4.2.2点运算与直方图77

4.2.3点运算的应用78

4.3代数运算79

4.3.1代数运算的意义79

4.3.2加法运算80

4.3.3减法运算81

4.3.4乘法运算84

4.3.5除法运算85

4.4几何运算85

4.4.1齐次坐标85

4.4.2图像平移变换87

4.4.3图像的比例缩放88

4.4.4图像镜像变换92

4.4.5图像旋转变换94

4.4.6图像复合变换96

4.4.7控制点变换97

4.4.8透视变换98

4.4.9其他变换99

4.5灰度级插值101

4.5.1最近邻法101

4.5.2双线性插值法102

4.5.3三次内插法103

习题104

第5章 图像变换105

5.1连续傅里叶变换105

5.1.1连续函数的傅里叶变换105

5.1.2傅里叶变换的条件106

5.1.3典型函数的傅里叶变换106

5.1.4二维连续傅里叶变换109

5.2离散傅里叶变换111

5.2.1一维离散傅里叶变换111

5.2.2二维离散傅里叶变换112

5.2.3离散傅里叶变换的性质113

5.3快速傅里叶变换118

5.3.1 DFT的运算量118

5.3.2 FFT算法原理119

5.3.3 FFT的运算量121

5.4离散余弦变换122

5.4.1一维 DCT变换123

5.4.2二维DCT变换123

5.4.3 DCT变换的快速算法124

5.4.4二维DCT的频谱分布125

5.5离散K-L变换126

5.5.1 K-L变换的基本原理126

5.5.2 K-L变换的性质127

5.5.3 K-L变换的逆变换128

5.6离散沃尔什变换129

5.6.1一维离散沃尔什变换129

5.6.2二维离散沃尔什变换130

5.6.3沃尔什变换的频谱分布131

5.7离散哈达玛变换133

5.7.1一维离散哈达玛变换133

5.7.2二维离散哈达玛变换135

5.8小波变换136

5.8.1小波变换概述136

5.8.2连续小波变换136

5.8.3一维离散小波变换140

5.8.4二维离散小波变换141

习题141

第6章 图像增强143

6.1图像噪声143

6.1.1图像噪声的产生143

6.1.2图像噪声分类144

6.1.3图像噪声特点144

6.2图像增强处理分类145

6.2.1空域增强法146

6.2.2频域增强法146

6.2.3图像增强效果评价146

6.3直接灰度变换增强法147

6.3.1线性灰度拉伸147

6.3.2非线性拉伸149

6.3.3光学增强150

6.4基于灰度直方图的图像增强150

6.4.1基本原理151

6.4.2直方图均衡化152

6.4.3直方图规定化155

6.5代数运算图像增强159

6.5.1代数运算增强的应用160

6.5.2比值处理与应用161

6.6空间域滤波增强162

6.6.1空域滤波模板163

6.6.2平滑滤波164

6.6.3锐化滤波器167

6.7频域滤波增强169

6.7.1低通滤波170

6.7.2高通滤波172

6.7.3带通和带阻滤波器174

6.8同态滤波处理175

6.8.1同态滤波原理175

6.8.2同态滤波的实现方法176

6.8.3同态滤波应用177

6.9伪彩色图像处理178

6.9.1伪彩色增强概述179

6.9.2密度分割179

6.9.3灰度级伪彩色变换180

6.9.4频域滤波181

6.9.5彩色图像处理182

6.10空域平滑滤波图像增强处理程序183

6.10.1程序源代码183

6.10.2应用举例193

习题194

第7章 图像复原196

7.1图像退化机理196

7.1.1退化原因196

7.1.2复原机理196

7.2图像退化的数学模型197

7.2.1退化模型的一般特性198

7.2.2连续函数退化模型198

7.2.3离散退化模型199

7.3无约束复原203

7.3.1无约束复原的基本原理203

7.3.2无约束复原的奇异性204

7.4逆滤波205

7.4.1逆滤波的基本原理205

7.4.2逆滤波的病态条件206

7.5有约束复原法207

7.5.1最小二乘类约束复原207

7.5.2维纳滤波208

7.5.3功率谱均衡209

7.5.4几何均值滤波器210

7.6匀速直线运动的模糊恢复210

7.6.1匀速运动模糊模型210

7.6.2匀速运动复原方法211

7.7其他纠正技术212

7.7.1几何畸变校正212

7.7.2盲目图像复原213

7.8中值滤波214

7.8.1基本原理214

7.8.2中值滤波特性216

7.8.3加权中值滤波216

习题217

第8章 图像编码218

8.1图像编码的基本原理218

8.1.1图像中的信息冗余218

8.1.2图像编码分类220

8.1.3图像编码新方法221

8.2图像编码评价222

8.2.1编码图像的质量222

8.2.2效率指标222

8.2.3复杂度与适用范围223

8.3图像统计编码224

8.3.1变长最佳编码定理224

8.3.2哈夫曼编码224

8.3.3香农-范诺编码228

8.3.4行程长度编码231

8.3.5算术编码233

8.4预测编码236

8.4.1 DPCM的工作原理236

8.4.2线性预测编码237

8.4.3非线性预测238

8.5图像的变换编码238

8.5.1变换编码的基本原理238

8.5.2正交变换的物理意义239

8.5.3变换类型与子块大小的选择240

8.5.4变换编码的步骤241

8.6 J PEG标准242

8.6.1 J PEG基本系统242

8.6.2 JPEG编码方法243

8.6.3渐进式DCT方式编码250

8.6.4 JPEG 2000251

8.6.5 JPEG编码实例252

8.7 MPEG标准简介254

8.7.1 MPEG1254

8.7.2 MPEG2256

8.7.3 MPEG-4257

习题257

第9章 数学形态学及其应用259

9.1数学形态学基础259

9.1.1形态学概述259

9.1.2术语和定义260

9.2二值形态学264

9.2.1腐蚀264

9.2.2膨胀265

9.2.3开运算与闭运算266

9.2.4击中/击不中268

9.3灰度形态学269

9.3.1灰度腐蚀269

9.3.2灰度膨胀270

9.3.3灰度开与闭运算270

9.4数学形态学的应用270

9.4.1二值形态学平滑滤波271

9.4.2图像细化271

9.4.3图像粗化272

习题272

第10章 图像分割与边缘检测274

10.1图像分割的基本概念274

10.1.1图像分割的基本原理274

10.1.2图像分割方法275

10.2阈值分割法276

10.2.1最佳阈值法278

10.2.2分析判别法278

10.3区域分割法280

10.3.1区域生长法280

10.3.2区域分裂与合并281

10.4边缘检测的基本原理282

10.4.1边缘与边缘信号283

10.4.2边缘的类型283

10.4.3典型边缘信号284

10.5边缘检测算子284

10.5.1罗伯特算子285

10.5.2索贝尔算子285

10.5.3普瑞维特算子286

10.5.4拉普拉斯算子287

10.5.5凯西算子288

10.5.6 Marr边缘检测方法289

10.6轮廓提取291

10.6.1轮廓跟踪291

10.6.2二值图像轮廓293

10.7图像匹配293

10.7.1模板匹配293

10.7.2直方图匹配295

10.7.3形状匹配297

10.8边缘检测的Matlab实现297

10.8.1程序源代码297

10.8.2应用举例309

习题310

第11章 图像特征与理解312

11.1图像的几何特征312

11.1.1位置与方向312

11.1.2长轴和短轴313

11.1.3周长314

11.1.4面积314

11.1.5距离316

11.2形状特征317

11.2.1矩形度317

11.2.2宽长比317

11.2.3圆形度317

11.2.4球状度318

11.2.5不变矩319

11.2.6偏心率320

11.3形状描述子321

11.3.1傅里叶描述子321

11.3.2拓扑描述322

11.3.3边界链码323

11.3.4一阶差分链码324

11.3.5霍夫变换325

11.4纹理分析327

11.4.1纹理特征327

11.4.2统计法328

11.4.3频谱法329

11.4.4空间自相关函数法330

11.4.5联合概率矩阵法331

11.4.6纹理的句法结构分析法332

11.5曲线与曲面拟合333

11.5.1曲线拟合333

11.5.2曲面拟合335

11.5.3其他拟合法336

11.6收缩、变细和骨架化336

11.6.1连通336

11.6.2中轴变换337

11.7图像检索技术338

11.7.1图像检索的概念339

11.7.2基于文本的图像检索339

11.7.3基于内容的图像检索340

11.7.4网络图像检索342

11.7.5典型的图像检索引擎344

11.7.6图像检索的研究方向346

习题347

参考文献349