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第1章 图像与视频处理基础 1

1.1 光的特性与光源 1

1.1.1 光的特性 1

1.1.2 光通量和发光强度 2

1.1.3 照度和亮度 2

1.2 彩色三要素与三基色原理 3

1.2.1 光的颜色与彩色三要素 3

1.2.2 三基色原理及应用 4

1.2.3 几种典型的颜色空间模型及转换关系 7

1.3 人眼的视觉特性 11

1.3.1 视觉光谱光视效率曲线 11

1.3.2 人眼的亮度感觉特性 12

1.3.3 人眼的分辨力与视觉惰性 13

1.4 图像信号的数字化 15

1.5 彩色模拟电视制式 19

1.5.1 NTSC制 20

1.5.2 PAL制 21

1.5.3 SECAM制 22

1.6 视频信号的数字化 23

1.6.1 ITU-R BT.601建议 24

1.6.2 ITU- R BT.709建议 25

1.6.3 ITU-R BT.2020建议 27

1.6.4 我国数字电视节目制作及交换用视频参数 27

1.7 MATLAB在数字图像与视频处理中的应用 30

1.7.1 MATLAB简介 30

1.7.2 MATLAB中图像与视频文件的基本操作 30

1.7.3 MATLAB编程实例 34

1.8 小结 35

1.9 习题 35

第2章 图像增强 36

2.1 引言 36

2.2 图像的灰度变换 37

2.2.1 灰度的线性变换 37

2.2.2 灰度的非线性变换 39

2.2.3 直方图修正 40

2.2.4 直方图规定化 45

2.3 图像平滑与去噪 48

2.3.1 模板操作和卷积运算 48

2.3.2 邻域平均法 49

2.3.3 中值滤波 51

2.3.4 基于非局部相似性的图像去噪 54

2.3.5 频率域低通滤波 57

2.3.6 基于稀疏表示的图像去噪 60

2.4 图像锐化 62

2.4.1 梯度运算（算子） 62

2.4.2 索贝尔（Sobel）算子 64

2.4.3 拉普拉斯（Laplacian）算子 64

2.4.4 频率域高通滤波 66

2.5 图像的同态滤波 69

2.6 基于Retinex理论的图像增强 70

2.7 彩色增强 72

2.7.1 伪彩色增强 72

2.7.2 假彩色增强 74

2.8 MATLAB编程实例 75

2.9 小结 76

2.10 习题 78

第3章 形态学图像处理 79

3.1 引言 79

3.1.1 数学形态学的发展简史和基本思想 79

3.1.2 集合论基础 80

3.1.3 数学形态学中的几个基本概念 82

3.2 二值形态学基本运算 83

3.2.1 腐蚀 83

3.2.2 膨胀 84

3.2.3 腐蚀运算与膨胀运算的对偶性 85

3.2.4 开运算 86

3.2.5 闭运算 87

3.3 二值图像的形态学处理 88

3.3.1 边缘提取 88

3.3.2 区域填充 88

3.3.3 骨架抽取 89

3.3.4 细化 90

3.3.5 粗化 92

3.3.6 形态滤波 92

3.4 灰度形态学基本运算 93

3.4.1 灰度腐蚀 93

3.4.2 灰度膨胀 94

3.4.3 灰度开运算与闭运算 96

3.5 灰度图像的形态学处理 97

3.5.1 形态学梯度 97

3.5.2 形态学平滑滤波 98

3.5.3 高帽变换 98

3.6 MATLAB编程实例 98

3.6.1 MATLAB中形态学基本运算函数 98

3.6.2 编程实例 101

3.7 小结 102

3.8 习题 103

第4章 图像分割 104

4.1 图像分割的概念及分类 104

4.1.1 图像分割的概念 104

4.1.2 图像分割的依据和方法分类 105

4.2 基于灰度阈值化的图像分割 105

4.2.1 阈值化分割的原理 105

4.2.2 全局阈值化分割法 106

4.2.3 局部阈值化分割法 108

4.3 基于边缘检测的图像分割 108

4.3.1 边缘检测的基本原理和步骤 109

4.3.2 梯度算子 110

4.3.3 拉普拉斯算子和LoG算子 111

4.3.4 Canny算子 114

4.3.5 边缘跟踪 116

4.4 基于区域的图像分割 118

4.4.1 区域生长法 118

4.4.2 区域分裂与合并法 119

4.5 基于主动轮廓模型的图像分割 120

4.5.1 参数主动轮廓模型 121

4.5.2 几何主动轮廓模型 122

4.6 MATLAB编程实例 124

4.7 小结 128

4.8 习题 129

第5章 数字图像与视频压缩编码原理 130

5.1 数字图像与视频压缩编码概述 130

5.1.1 数字图像与视频压缩的必要性和可能性 130

5.1.2 数字图像与视频压缩编码的主要方法及其分类 132

5.2 熵编码 133

5.2.1 图像的信源熵 133

5.2.2 游程编码 135

5.2.3 哈夫曼编码 135

5.2.4 算术编码 137

5.3 预测编码 142

5.3.1 图像差值信号的统计特性 143

5.3.2 帧内预测编码 144

5.3.3 帧间预测编码 145

5.4 变换编码 149

5.4.1 图像的频率域统计特性 149

5.4.2 变换编码的基本原理 149

5.4.3 正交变换基的选择 150

5.4.4 基于DCT的图像编码 151

5.5 MATLAB编程实例 156

5.6 小结 158

5.7 习题 159

第6章 数字图像与视频压缩编码标准 160

6.1 静止图像编码标准 160

6.1.1 JPEG标准概述 160

6.1.2 JPEG基本编码系统 161

6.1.3 基于DCT的渐进编码 162

6.1.4 分级编码 162

6.1.5 JPEG2000标准概述 163

6.1.6 JPEG2000标准的基本框架 163

6.1.7 JPEG2000的主要特点 164

6.2 数字视频编码标准概述 165

6.2.1 H.26x系列标准 166

6.2.2 MPEG-x系列标准 168

6.2.3 AVS和AVS＋标准 171

6.3 H.264/AVC视频编码标准 172

6.3.1 H.264/AVC视频编码器的分层结构 173

6.3.2 H.264/AVC中的预测编码 174

6.3.3 整数变换与量化 178

6.3.4 基于上下文的自适应熵编码 181

6.3.5 H.264/AVC中的SI/SP帧 182

6.3.6 H.264/AVC的其余特征 185

6.3.7 H.264/AVC的类和FRExt增加的关键算法 188

6.4 H.265/HEVC视频编码标准 190

6.4.1 H.265/HEVC视频编码原理 190

6.4.2 基于四叉树结构的编码单元划分 191

6.4.3 帧内预测 194

6.4.4 帧间预测 196

6.4.5 变换与量化 199

6.4.6 环路滤波 200

6.4.7 上下文自适应的熵编码 201

6.4.8 并行化处理 202

6.4.9 HEVC的语法和语义 203

6.4.10 HEVC的类、级和层 203

6.5 AVS与AVS＋视频编码标准 204

6.5.1 AVS1-P2 204

6.5.2 AVS1-P2与H.2 64的比较 211

6.5.3 AVS＋标准 212

6.6 MATLAB编程实例 214

6.7 小结 216

6.8 习题 216

第7章 图像和视频文件格式 217

7.1 资源交换文件格式 217

7.2 数字图像文件格式 219

7.2.1 位图和调色板的概念 219

7.2.2 图像文件的一般结构 220

7.2.3 BMP文件格式 221

7.2.4 GIF文件格式 224

7.2.5 JPEG文件交换格式 227

7.2.6 其他图像文件格式 230

7.3 常见的动画文件格式 232

7.3.1 FLI/FLC文件格式 232

7.3.2 SWF文件格式 233

7.4 数字视频文件格式 235

7.4.1 AVI文件格式 235

7.4.2 MPEG/MPG/DAT/DivX/XviD 238

7.5 流媒体文件格式 240

7.5.1 RealMedia文件格式 240

7.5.2 ASF文件格式 242

7.5.3 QuickTime（MOV）文件格式 244

7.5.4 FLV文件格式 246

7.5.5 其他流媒体文件格式 247

7.6 小结 248

7.7 习题 249

第8章 数字水印技术 250

8.1 数字水印概述 250

8.1.1 数字水印技术的产生背景和应用 250

8.1.2 数字水印的基本特征 251

8.1.3 数字水印系统的组成 253

8.1.4 数字水印的分类 254

8.2 数字图像水印算法 256

8.2.1 最低有效位方法 256

8.2.2 基于DCT域的方法 257

8.3 数字视频水印的嵌入和提取方案 258

8.3.1 基于未压缩的原始视频的水印方案 259

8.3.2 基于视频编码的水印方案 259

8.3.3 基于压缩视频码流的水印方案 259

8.4 水印的攻击方法和对策 260

8.4.1 简单攻击及对策 260

8.4.2 同步攻击及对策 261

8.4.3 排除攻击及对策 261

8.4.4 混淆攻击及对策 262

8.5 MATLAB编程实例 262

8.6 小结 267

8.7 习题 267

第9章 图像与视频的质量评价 268

9.1 常见的图像与视频失真类型 268

9.2 图像与视频质量的主观评价 271

9.2.1 对比敏感度与视觉掩盖效应 271

9.2.2 电视图像质量的主观评价方法 273

9.3 图像质量的客观评价 274

9.3.1 图像质量客观评价方法的分类 274

9.3.2 全参考图像质量评价 275

9.3.3 半参考图像质量评价 281

9.3.4 无参考图像质量评价 283

9.4 视频质量的客观评价 285

9.4.1 全参考视频质量评价 286

9.4.2 半参考视频质量评价 288

9.4.3 无参考视频质量评价 289

9.5 MATLAB编程实例 290

9.6 小结 291

9.7 习题 291

第10章 基于内容的图像和视频检索 292

10.1 基于内容检索技术概述 292

10.1.1 多媒体信息的内容 292

10.1.2 内容处理技术 292

10.1.3 基于内容检索的查询方式 294

10.1.4 基于内容检索系统的一般结构 294

10.1.5 基于内容的检索过程 295

10.1.6 基于内容检索的特点 295

10.2 基于内容的图像检索 296

10.2.1 基于内容的图像检索概述 296

10.2.2 图像颜色特征的提取与表示 299

10.2.3 图像纹理特征的提取与表示 301

10.2.4 图像形状特征的提取与表示 302

10.2.5 图像空间关系特征的提取与表示 302

10.2.6 图像的相似性度量 303

10.2.7 图像检索中的相关反馈机制 304

10.3 基于内容的视频检索 305

10.3.1 基于内容的视频检索概述 305

10.3.2 视频内容的结构化 306

10.3.3 基于内容的视频检索工作流程 307

10.3.4 基于内容的视频检索系统结构 308

10.3.5 镜头切换的基本概念 309

10.3.6 镜头边界检测 311

10.3.7 关键帧的提取 311

10.3.8 镜头聚类（场景检测） 313

10.4 小结 314

10.5 习题 314

第11章 图像识别 315

11.1 图像识别概述 315

11.2 统计学习方法 316

11.2.1 经验风险最小化 316

11.2.2 结构风险最小化 317

11.2.3 支持向量机 318

11.3 人工神经网络 321

11.3.1 人工神经元模型 321

11.3.2 前馈神经网络 323

11.3.3 Hopfield网络 324

11.3.4 卷积神经网络 325

11.4 基于LeNet网络的手写数字识别 328

11.5 MATLAB编程实例 329

11.6 小结 330

11.7 习题 330

附录 缩略语英汉对照 331

参考文献 336