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第1章　绪论 1

1.1　图像和图像处理 1

1.1.1　景象和图像 1

1.1.2　数字图像处理的内容和范畴 3

1.1.3　数字图像处理发展历史和应用领域 4

1.2　数字图像处理系统简介 5

1.3　本书的内容安排 6

参考文献 8

第2章　数字图像处理基础 9

2.1　取样与重建 9

2.1.1　取样 10

2.1.2　重建 13

2.1.3　截取和孔径 15

2.2　量化 16

2.2.1　均匀量化 18

2.2.2　非均匀量化 20

2.3　光度学基础知识 23

2.3.1　相对视敏函数 24

2.3.2　光通量 25

2.3.3　发光强度 25

2.3.4　照度 26

2.3.5　亮度 27

2.3.6　成像模型 28

2.4　色度学基础知识 28

2.4.1　HSI模型 29

2.4.2　三基色原理 30

2.4.3　物理三基色和RGB三色系数 32

2.4.4　计算三基色和XYZ三色系数 33

2.4.5 XYZ色度图（CIE色度图） 35

2.4.6　一些常用公式 37

2.5　人眼视觉特性 38

2.5.1　人眼构造简介 38

2.5.2 明暗视觉及视觉范围 39

2.5.3　亮度感觉 40

2.5.4　人眼的分辨率 43

2.5.5　人眼的适应性 44

2.5.6　马赫带效应 45

2.5.7　人眼的视觉惰性和闪烁感觉 46

2.5.8　视觉的空间错觉 46

2.6　人眼视觉模型与图像质量评价 47

2.6.1　人眼视觉模型 48

2.6.2　图像质量评价 51

习题 53

参考文献 55

第3章　图像的二维正交变换 57

3.1　正交变换的矩阵表达式 57

3.1.1 可分离核 57

3.1.2　正交变换矩阵 59

3.1.3 图像矩阵的外积分解 61

3.1.4　堆叠 62

3.1.5　矩阵的直积（Kronecker积） 64

3.1.6　二维正交变换下的能量守恒 65

3.2　傅里叶变换 66

3.2.1 连续图像f（x,y）的傅里叶变换 66

3.2.2　数字图像f（m,n）的离散傅里叶变换 69

3.3　余弦变换 74

3.3.1 一维DCT表达式的结构 75

3.3.2　二维DCT表达式的结构 77

3.3.3 由FFT算法实现DCT 79

3.4　沃尔什－哈达玛变换 81

3.4.1　哈达玛编号的沃尔什－哈达玛变换 82

3.4.2 列率 84

3.4.3　沃尔什编号的沃尔什－哈达玛变换 85

3.4.4　快速沃尔什－哈达玛变换 87

3.5 哈尔变换（Haar Transform） 91

3.5.1　哈尔变换的基函数（族） 91

3.5.2 离散化的哈尔变换基函数 92

3.5.3　基函数索引 94

3.5.4　Haar函数的定义 95

3.5.5 Haar变换的变换矩阵 95

3.5.6 图像的2D-Haar变换的变换矩阵 96

3.6　离散卡－洛变换 96

3.6.1 离散卡－洛变换的表达式 97

3.6.2　数据量压缩与误差 99

3.7　小波变换和多分辨率分析 101

3.7.1　连续小波变换 102

3.7.2 离散小波变换和小波级数 104

3.7.3　金字塔编码算法 105

3.7.4　子带编码 108

3.7.5 多分辨率分析和Mallat的快速小波变换算法 114

3.7.6　双正交小波变换 120

3.8　小波包和提升小波 124

3.8.1 小波包的基本原理及应用 124

3.8.2　提升小波变换 127

习题 133

参考文献 134

第4章　图像增强 136

4.1　灰度增强 136

4.1.1　灰度直方图 136

4.1.2　灰度的线性变换 138

4.1.3　灰度的非线性变换 142

4.1.4　直方图均衡和直方图规定化 150

4.2　空间域图像滤波 154

4.2.1 空间域图像锐化 155

4.2.2　空间域图像平滑 158

4.3　频域滤波 165

4.3.1　锐化模板与高频提升滤波器 165

4.3.2　平滑模板与低通滤波器 168

4.4　中值滤波 170

4.4.1 用于平滑噪声的中值滤波 170

4.4.2　广义的中值滤波 173

4.5　图像增强的其他方法 178

4.5.1 同态滤波 178

4.5.2　小波去噪 180

4.5.3　伪彩色增强 182

4.5.4　假彩色增强 184

习题 184

参考文献 186

第5章　图像复原与重建 187

5.1　退化的数学模型 187

5.2　连续系统的图像复原 189

5.2.1　一般原理 189

5.2.2　反滤波 190

5.2.3　维纳滤波 192

5.3　离散情况下的退化模型 193

5.3.1　一维 193

5.3.2　二维 197

5.4　离散情况下的复原 201

5.4.1　无约束条件复原 202

5.4.2　有约束条件复原 207

5.5　运动模糊图像的复原 209

5.6　图像重建 214

5.6.1　断层摄影图像的获取 214

5.6.2　代数重建法 216

5.6.3　傅里叶变换法 218

5.6.4　滤波－反投影法 220

习题 221

参考文献 222

第6章　图像数据压缩编码 223

6.1　图像编码概述 223

6.1.1 图像压缩编码的必要性和可能性 223

6.1.2 图像压缩编码的一般框图 224

6.1.3 图像压缩编码的分类 226

6.2　图像压缩编码的理论基础 228

6.2.1　无失真编码理论基础 228

6.2.2　限失真编码理论基础 232

6.3　熵编码 233

6.3.1　霍夫曼（Huffman）码 234

6.3.2 可逆变长码和通用变长码 238

6.3.3 算术码（Arithmetic Coding） 240

6.4　预测编码 245

6.4.1　预测编码原理 245

6.4.2　线性预测 247

6.4.3　运动补偿和帧间预测 250

6.5　变换编码 252

6.5.1 变换方式及子像块大小 253

6.5.2 系数选择和比特分配 254

6.5.3　方块效应的消除 256

6.6　图像编码国际标准简介 256

6.6.1 H.26×系列视频编码标准 257

6.6.2　MPEG系列标准 260

6.6.3 JPEG、JPEG2000和JPEG-LS 262

6.7　小波变换编码 262

6.7.1 嵌入式零树小波算法EZW（Embeded Zerotree Wavelet） 262

6.7.2 SPIHT算法 267

习题 269

参考文献 270

第7章　图像分割 272

7.1　图像分割的定义和分类 272

7.2　基于边缘的图像分割 273

7.2.1　微分算子 274

7.2.2　曲面拟合边缘检测 279

7.2.3　Canny边缘检测算子 281

7.2.4　轮廓跟踪 286

7.2.5　边缘的形态检测 291

7.2.6　霍夫（Hough）变换 291

7.2.7　多尺度轮廓提取 296

7.3　基于区域的图像分割 297

7.3.1 阈值化分割 298

7.3.2　特征空间聚类 306

7.3.3 区域生长法 307

7.3.4　区域－分裂合并法 310

7.3.5　形态学分水岭算法 312

7.4　基于边缘和区域的联合分割 316

7.4.1　嵌入式联合分割 316

7.4.2　后处理式联合分割 318

7.4.3　小结 320

7.5　图像分割算法的评价 321

7.5.1　评价方案和要求 321

7.5.2 图像分割算法评价准则 322

7.5.3　评价方法小结 324

习题 324

参考文献 325

第8章　图像描述 328

8.1　离散图像的几个几何概念 328

8.1.1　邻接与连通 328

8.1.2　距离 330

8.2　收缩、膨胀和细化 331

8.2.1　收缩和膨胀 331

8.2.2　细化 332

8.3　线的描述 335

8.3.1　曲线拟合 335

8.3.2　链码 340

8.3.3　傅里叶描述子 342

8.3.4　小波描述子 348

8.4　区域的描述 353

8.4.1 中轴变换 353

8.4.2　矩描述 356

8.4.3　拓扑描述子 359

8.4.4　四叉树 360

8.4.5　行程编码 362

8.5　几何特征的测量 364

8.5.1　拓扑特征及物体计数 364

8.5.2 面积 367

8.5.3　周长及弧长 368

8.5.4　投影长度和直径 371

8.5.5　斜率和曲率 372

8.5.6　形状特征的度量 373

习题 374

参考文献 376

附录　数学形态学简介 378

附录1　阈值化 378

附录2　形态滤波 379

附2.1　二值图的形态滤波 379

附2.2　灰度图像的形态滤波 388

参考文献 392