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第1章 数字图像基础1

1.1 数字图像处理概述1

1.1.1 什么是数字图像1

1.1.2 数字图像的形成过程2

1.1.3 数字图像处理技术及其发展4

1.1.4 数字图像的矩阵表示5

1.2 数字图像处理的开发工具6

1.2.1 MATLAB软件6

1.2.2 OpenCV机器视觉库8

1.2.3 VLIB软件库11

1.3 MATLAB图像处理操作基础12

1.3.1 图像处理工具箱的基本功能12

1.3.2 数字图像处理的基本操作13

1.3.3 视频图像的基本操作16

1.3.4 MATLAB中的图像类型17

1.3.5 体验数字图像处理17

第2章 数字图像变换20

2.1 图像的空间变换20

2.1.1 图像的几何变换20

2.1.2 灰度级插值34

2.1.3 图像的邻域操作40

2.2 图像的傅里叶变换42

2.2.1 什么是频率域42

2.2.2 解析离散傅里叶变换42

2.2.3 例程精讲43

2.2.4 离散傅里叶变换的性质44

2.2.5 二维傅里叶变换的应用：相位相关48

2.3 图像的余弦变换51

2.3.1 从DFT到DCT51

2.3.2 例程精讲53

2.3.3 离散余弦变换的性质57

2.3.4 离散余弦变换应用：基于DCT的图像去噪58

2.4 图像滤波59

2.4.1 空域滤波60

2.4.2 频域滤波68

2.5 图像的小波变换75

2.5.1 小波分析的起源75

2.5.2 连续小波变换76

2.5.3 离散小波变换77

2.5.4 小波变换的步骤及特点81

2.5.5 例程精讲82

2.5.6 小波变换的应用：基于小波变换的图像增强92

2.6 图像的Hough变换94

2.6.1 Hough变换的基本原理94

2.6.2 例程精讲95

2.6.3 融会贯通：基于Hough变换检测圆97

2.7 图像的Walsh-Hadamard变换101

2.7.1 Walsh-Hadamard变换的基本原理101

2.7.2 例程精讲104

2.7.3 Walsh-Hadamard变换在图像压缩领域的应用105

2.8 图像的K-L变换106

2.8.1 K-L变换的基本原理107

2.8.2 例程精讲109

2.9 基于数学形态学的图像变换112

2.9.1 数学形态学的起源112

2.9.2 熟悉数学形态学的基本运算113

第3章 数字图像分析119

3.1 图像的色彩空间119

3.1.1 常见的色彩空间119

3.1.2 例程精讲123

3.1.3 彩色增强125

3.2 图像的直方图128

3.2.1 灰度直方图128

3.2.2 例程精讲129

3.2.3 融会贯通131

3.2.4 应用：基于直方图的对比度增强131

3.3 图像的纹理特征分析136

3.3.1 什么是“图像的纹理特征”136

3.3.2 灰度共生矩阵137

3.3.3 例程精讲138

3.3.4 融会贯通：灰度-梯度共生矩阵141

3.4 图像的自相关函数146

3.4.1 图像的自相关函数146

3.4.2 例程精讲146

3.4.3 图像局部自相关函数147

3.5 视频图像分析与处理148

3.5.1 视频图像及其特点分析148

3.5.2 视频序列图像分析149

3.5.3 视频序列图像处理152

3.6 图像质量的评价153

3.6.1 图像质量的客观评价153

3.6.2 图像质量的主观评价158

第4章 图像特征提取159

4.1 图像的不变矩159

4.1.1 不变矩的基本原理159

4.1.2 例程精讲161

4.2 图像的边缘检测162

4.2.1 运用一阶微分算子检测图像边缘163

4.2.2 运用二阶微分算子检测图像边缘164

4.2.3 基于Canny算子检测图像边缘168

4.2.4 基于SUSAN特征检测算子的边缘提取170

4.3 Harris角点检测174

4.3.1 何谓“角点”174

4.3.2 Harris角点的基本原理175

4.3.3 Harris角点的实现步骤177

4.3.4 Harris角点的性质178

4.3.5 例程精讲179

4.4 SIFT特征提取与描述182

4.4.1 SIFT算法183

4.4.2 SIFT特征描述186

4.4.3 例程精讲188

4.5 SURF特征提取与描述208

4.5.1 积分图像208

4.5.2 DoH近似209

4.5.3 尺度空间表示211

4.5.4 SURF特征描述算子213

4.5.5 例程一点通216

第5章 图像识别技术219

5.1 模式识别的概念219

5.1.1 什么是模式识别219

5.1.2 模式识别的主要方法219

5.1.3 模式识别的应用220

5.2 基于图像的模式识别方法221

5.2.1 句法模式识别221

5.2.2 统计模式识别222

5.2.3 模糊模式识别225

5.2.4 神经网络模式识别226

5.3 基于图像模式识别的过程226

5.4 基于神经网络与矩特征的模式识别228

5.4.1 神经网络简介228

5.4.2 识别算法实现流程234

5.4.3 例程精讲242

5.4.4 实验结果251

第6章 实战案例详解254

6.1 测绘领域的应用：基于SURF的图像拼接254

6.1.1 研究图像拼接的意义254

6.1.2 基本原理及实现步骤254

6.1.3 例程精讲258

6.1.4 实际中需要注意的问题264

6.2 信息安全领域的应用：基于小波变换的数字水印技术267

6.2.1 数字水印技术267

6.2.2 嵌入数字水印的基本原理268

6.2.3 数字水印的特点268

6.2.4 基于小波变换的数字水印嵌入269

6.2.5 例程精讲269

6.3 多媒体通信领域的应用：基于PIFS分形压缩编码技术273

6.3.1 压缩编码概述273

6.3.2 基于PIFS的图像压缩273

6.4 安防领域的应用：高效视频监控系统278

6.4.1 视频监控系统的基本原理278

6.4.2 基于Computer Vision System的系统设计279

6.5 交通领域中的应用：基于视频的车流量统计283

6.5.1 车流量检测系统284

6.5.2 基于高斯混合背景模型的背景建模284

6.5.3 例程精讲285

第7章 思维技法点拨290

7.1 学习点拨：谈学习数字图像处理的经验290

7.1.1 面向应用：层层分解、抓住要点290

7.1.2 面向学习：追根溯源、比较总结291

7.2 思维点拨：运用Triz思维，突破图像处理瓶颈293

7.2.1 Triz理论概述293

7.2.2 实例分析：运用Triz理论改进Hough变换的实时性294

7.3 方法点拨：基于MDA（模型驱动构架）的图像处理295

7.3.1 模型驱动开发思想概述295

7.3.2 模型驱动开发的优势296

7.3.3 模型驱动开发在图像处理领域中的应用297

7.3.4 基于Simulink-Blocks的模型驱动开发图像处理297

7.4 技巧点拨：仿生理论助力图像处理技术发展302

7.4.1 仿生理论与图像处理技术相结合的优势302

7.4.2 实例分析：猫视觉皮层仿生的图像分割303

附录308

附录A 常用MATLAB图像处理指令功能语法索引308

附录B 系统对象功能汇总326

附录C Triz矛盾矩阵表39项技术参数及40条创新原理328

参考文献335