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第1章 绪论 1

1．1引言 1

1．1．1图像的概念 1

1．1．2图像处理技术的发展 2

1．2图像处理技术的分类、特点和应用 3

1．2．1图像处理技术的分类 3

1．2．2数字图像处理的特点 4

1．2．3数字图像处理的应用 4

1．3数字图像处理概述 6

1．3．1数字图像处理系统 6

1．3．2数字图像处理的空域和频域方法 7

1．3．3数字图像处理的主要内容 7

1．3．4数字图像处理中的若干术语 9

1．3．5与数字图像处理相关的学科领域 10

第2章 正交变换及其在图像处理中的应用 11

2．1引言 11

2．2酉矩阵和正交矩阵的变换 11

2．2．1一维变换 11

2．2．2二维变换 13

2．2．3酉变换的若干性质 16

2．3 Fourier变换 18

2．3．1一维连续Fourier变换 18

2．3．2二维连续Fourier变换 20

2．3．3一维离散Fourier变换 21

2．3．4二维离散Fourier变换 29

2．4余弦变换 36

2．4．1离散余弦变换 37

2．4．2 DCT的正交性 37

2．4．3 DCT的计算 38

2．4．4离散正弦变换 39

2．5 Walsh变换 39

2．5．1 Walsh函数 40

2．5．2 Walsh函数的性质 47

2．5．3离散Walsh变换 48

2．5．4离散Walsh-Hadamard变换 51

2．5．5快速Walsh算法 52

2．6图像处理中其他几种常用正交变换 55

2．6．1 Haar变换 55

2．6．2斜变换 58

2．6．3 Hotelling变换 59

第3章 图像增强 62

3．1概述 62

3．2图像的空域增强方法 63

3．2．1点处理 63

3．2．2空域滤波增强 74

3．3图像的频域增强方法 85

3．3．1频域增强的一般方法 85

3．3．2图像频域平滑 86

3．3．3图像频域锐化 88

3．3．4同态滤波增强 89

3．4彩色图像增强 90

3．4．1伪彩色增强 90

3．4．2假彩色增强 92

第4章 图像恢复 94

4．1图像退化模型 94

4．1．1图像退化与图像恢复的概念 94

4．1．2图像退化的数学模型 94

4．1．3循环矩阵和分块循环矩阵的对角化 98

4．2代数图像恢复方法 103

4．2．1无约束最小二乘方恢复 103

4．2．2有约束最小二乘方恢复 104

4．3频域图像恢复方法 109

4．3．1逆滤波法 109

4．3．2代数恢复方法中若干频域恢复方法 109

4．4运动模糊图像的恢复 111

4．5图像的几何校正 114

4．5．1图像空间坐标变换 115

4．5．2像素灰度值的内插方法 117

第5章 图像压缩与编码 119

5．1概述 119

5．1．1图像压缩与编码的意义 119

5．1．2图像数据的相关性和冗余度 119

5．1．3图像保真度准则 121

5．1．4关于编码器的若干基本知识 121

5．1．5图像编码的分类及方法 123

5．2统计编码 124

5．2．1 Huffman编码 124

5．2．2 Fano-Shannon编码 124

5．2．3 B码 125

5．2．4移位码Sn编码 126

5．2．5算术编码 126

5．2．6图像编码的几个概念 129

5．3空间域编码 130

5．3．1线性预测编码 130

5．3．2行程编码 135

5．3．3活动图像编码 135

5．3．4自适应线性预测编码 136

5．4变换编码 138

5．4．1变换编码原理 138

5．4．2 K-L变换图像压缩 140

5．4．3其他常用变换编码 144

5．5量化及其量化编码 146

5．5．1标量量化 147

5．5．2矢量量化 148

第6章 图像分割 151

6．1概述 151

6．1．1图像分割的概念 151

6．1．2图像分割算法分类 152

6．2阀值分割 152

6．2．1阀值分割方法 152

6．2．2直方图阀值分割 154

6．2．3类间方差阀值分割 156

6．2．4最大熵阀值分割 157

6．2．5共生矩阵阀值分割 160

6．3边缘检测 163

6．3．1孤立点的检测 163

6．3．2直线的检测 164

6．3．3边缘检测的基本思想 164

6．3．4边缘检测算子 165

6．3．5 Marr边缘检测 171

6．3．6最佳曲面拟合边缘检测 172

6．4边缘跟踪 174

6．4．1轮廓跟踪 174

6．4．2光栅跟踪 175

6．4．3全向跟踪 177

6．5图搜索方法边缘检测 177

6．5．1图的概念 177

6．5．2图像的有权图定义及其边缘检测 178

6．6 Hough变换 179

6．6．1 Hough变换的基本原理 179

6．6．2 Hough变换的极坐标形式 181

6．6．3 Hough变换用于圆、椭圆、抛物线等规则曲线的检测 182

6．6．4广义Hough变换 183

6．7区域分割法 185

6．7．1模板匹配 185

6．7．2像素凝聚的区域生长法 185

6．7．3分裂—合并区域法 186

第7章 图像描述与分析 189

7．1概述 189

7．2图像的几何特征 189

7．2．1简单的几何特征 189

7．2．2图像的拓扑特征 193

7．3区域描述 199

7．3．1简单区域描述 199

7．3．2矩描述子 201

7．3．3图像的区域几何特征 204

7．4边界描述 207

7．4．1链码 207

7．4．2曲线拟合 210

7．4．3 Fourier描述子 212

7．4．4边界矩描述法 214

7．4．5自回归模型边界描述 215

7．5直方图特征与统计特征 217

7．5．1直方图特征 217

7．5．2统计特征 217

7．6纹理描述与分析 219

7．6．1概述 219

7．6．2纹理分析的直方图方法 220

7．6．3纹理分析的自相关函数方法 221

7．6．4灰度共生矩阵法 222

7．6．5灰度行程长纹理分析法 226

7．6．6 Fourier功率谱纹理分析 227

第8章 彩色图像处理 229

8．1概述 229

8．2彩色的感知 230

8．3彩色模型及其彩色坐标变换 231

8．3．1 RGB基色系 231

8．3．2 XYZ计色系 231

8．3．3均匀色度坐标系UCS系统 232

8．3．4工业彩色模型 233

8．3．5视觉彩色模型HSI彩色系统及其与RNGNBN系统间的转换 234

第9章 小波变换及其在图像处理中的应用 237

9．1概述 237

9．1．1小波变换的特点 237

9．1．2小波变换的发展 237

9．2小波分析的引入 238

9．2．1波与小波 238

9．2．2变换 239

9．3连续小波变换 240

9．3．1一维连续小波变换 242

9．3．2二维连续小波变换 242

9．3．3小波变换与滤波器组 243

9．4小波级数展开 245

9．4．1正交小波与小波系数 245

9．4．2二进小波 245

9．4．3紧支二进小波 246

9．4．4连续小波变换性质 247

9．5一维离散小波变换 247

9．5．1离散二进小波变换 247

9．5．2离散小波变换之小波框架 249

9．6多分辨率分析 249

9．6．1多分辨率分析的基本概念 250

9．6．2正交小波变换与多分辨率分析 251

9．7正交小波变换的快速算法 252

9．7．1 Mallat算法 252

9．7．2多分辨率分解 254

9．7．3信号重建 255

9．8离散小波变换的设计 255

9．8．1尺度向量 255

9．8．2小波向量 257

9．8．3小波变换的计算 257

9．8．4几个常用的小波变换 258

9．9二维离散小波变换 259

9．10小波变换在图像处理中的应用 261

9．10．1二维图像信号的小波分解 262

9．10．2二维图像信号的小波重建 264

第10章 分形与图像压缩编码 265

10．1概述 265

10．1．1分形与分维 265

10．1．2分形的几何特征 265

10．2分形的理论基础 267

10．2．1度量空间 267

10．2．2紧集和Hausdroff空间 268

10．2．3分形的维数 268

10．2．4压缩映射理论 269

10．2．5仿射变换 271

10．3迭代函数系统IFS 273

10．3．1引言 273

10．3．2迭代函数系统IFS 274

10．3．3拼贴定理 275

10．3．4 IFS的实现 276

10．3．5绘制IFS吸引子的两种算法 277

10．4灰度图像的分形编码 279

10．4．1分块迭代函数系统PIFS 279

10．4．2灰度图像的仿射变换 280

10．4．3灰度图像的压缩映射 281

10．4．4灰度图像的拼贴定理 283

10．4．5分形图像压缩 283

参考文献 287