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第1章 绪论 1

1.1序言 1

1.2图像处理的基本概念 3

1.2.1图像表示 3

1.2.2数字图像处理的目的 4

1.3数字图像处理的内容和方法类别 4

1.3.1数字图像处理的主要内容 4

1.3.2数字图像处理的方法类别 6

1.3.3数字图像处理的理论框架 6

1.4数字图像处理系统 8

1.4.1数字图像采集模块 8

1.4.2数字图像存储模块 8

1.4.3数字图像输出模块 9

1.4.4数字图像传输模块 9

1.4.5数字图像处理和分析模块 9

1.5数字图像处理的特点及优越性 10

1.5.1数字图像处理的特点 10

1.5.2数字图像处理的优越性 10

1.6数字图像处理技术的发展方向 11

1.7习题 12

第2章 视觉感知与数字图像处理基础 13

2.1视觉感知 13

2.1.1人眼的构造机理 13

2.1.2人的视觉模型 14

2.1.3视觉特性 15

2.2图像的数字化与表示 18

2.2.1图像采样与量化 18

2.2.2图像分辨率与质量 19

2.2.3图像的表示 21

2.3数字图像的存储格式 22

2.4像素间的基本关系 23

2.4.1像素邻域 24

2.4.2像素间的连接和连通 24

2.4.3像素间的距离 24

2.5图像的几何变换 25

2.5.1图像几何变换的一般表达式 26

2.5.2基本的几何变换 26

2.5.3仿射变换 28

2.5.4灰度插值 29

2.6习题 31

第3章 空间域图像增强 33

3.1基本灰度变换 33

3.1.1灰度线性变换 33

3.1.2灰度非线性变换 36

3.2直方图处理 38

3.2.1灰度直方图的定义 38

3.2.2直方图均衡化 39

3.2.3直方图规定化 42

3.3空域平滑滤波 46

3.3.1基本原理 46

3.3.2线性平滑滤波 48

3.3.3非线性平滑滤波 53

3.4空域锐化滤波 56

3.4.1基本原理 56

3.4.2梯度锐化法 58

3.4.3拉普拉斯锐化法 61

3.5习题 62

第4章 图像变换与频域图像增强 65

4.1离散傅里叶变换 65

4.1.1一维和二维离散傅里叶变换 65

4.1.2二维离散傅里叶变换的性质 68

4.2离散余弦变换 71

4.3小波变换 72

4.3.1小波变换基础 72

4.3.2离散小波变换 74

4.3.3二维离散小波变换 75

4.4频域增强原理 77

4.5频域平滑滤波 78

4.5.1理想低通滤波器 78

4.5.2巴特沃斯低通滤波器 80

4.5.3指数低通滤波器 81

4.6频域锐化滤波 82

4.6.1理想高通滤波器 82

4.6.2巴特沃斯高通滤波器 83

4.6.3指数高通滤波器 83

4.6.4高频提升滤波器 85

4.7习题 86

第5章 图像复原 87

5.1图像复原模型 87

5.2常见退化模型及辨识方法 89

5.2.1常见的退化函数模型 89

5.2.2退化函数的辨识方法 92

5.3噪声模型 92

5.3.1噪声及来源 92

5.3.2噪声概率密度函数 93

5.4图像的无约束复原 96

5.4.1无约束复原 96

5.4.2逆滤波 97

5.5图像的有约束最小二乘复原 99

5.5.1有约束最小二乘复原的基本原理 99

5.5.2维纳滤波器 100

5.5.3有约束最小平方滤波器 102

5.6图像超分辨率重建 103

5.6.1图像超分辨率重建问题概述 103

5.6.2图像超分辨率重建方法分类 105

5.6.3基于重建的超分辨率方法 106

5.6.4基于学习的超分辨率方法 107

5.7几何失真校正 109

5.8习题 111

第6章 彩色图像处理 112

6.1彩色基础 112

6.1.1彩色视觉基础 112

6.1.2彩色描述 113

6.1.3三基色 113

6.2常用彩色模型 115

6.2.1面向硬件设备的彩色模型 115

6.2.2均匀彩色模型 117

6.2.3面向应用的彩色模型 118

6.3伪彩色图像增强 120

6.3.1密度分割法 121

6.3.2灰度级-彩色变换法 121

6.3.3频域滤波法 122

6.4假彩色图像增强 123

6.4.1基本原理 123

6.4.2彩色补偿 124

6.5真彩色图像增强 125

6.5.1彩色图像处理基本原理 126

6.5.2彩色图像对比度增强 126

6.5.3彩色图像去噪 127

6.6习题 129

第7章 图像压缩 130

7.1图像压缩原理 130

7.1.1图像压缩的可能性 130

7.1.2图像冗余 130

7.1.3图像无损压缩与有损压缩 131

7.1.4图像保真度 132

7.1.5性能指标 134

7.2基本的无损编码 136

7.2.1哈夫曼编码 136

7.2.2算术编码 138

7.2.3行程编码 140

7.2.4 LZW编码 142

7.3预测编码 144

7.3.1无损预测编码 144

7.3.2有损预测编码 145

7.4变换编码 146

7.4.1正交变换编码的基本原理 146

7.4.2变换编码的数学分析 147

7.4.3最佳变换——K-L变换 148

7.5图像压缩国际标准 151

7.5.1二值图像压缩标准 151

7.5.2静态图像压缩标准 152

7.5.3运动图像压缩标准 153

7.6习题 155

第8章 图像分割 156

8.1图像分割的定义与依据 156

8.1.1图像分割的定义 156

8.1.2图像分割方法分类 157

8.2基于边缘的分割方法 157

8.2.1边缘及检测原理 157

8.2.2一阶导数算子 158

8.2.3二阶导数算子 162

8.2.4边缘闭合 165

8.2.5 Hough变换 165

8.2.6 Canny算子 167

8.3阈值分割方法 168

8.3.1原理和分类 168

8.3.2全局阈值分割方法 169

8.3.3局部阈值分割方法 173

8.4区域提取方法 175

8.4.1区域生长法 175

8.4.2分裂合并法 177

8.5习题 178

第9章 形态学图像处理 180

9.1数学形态学基本概念及定义 180

9.1.1结构元素 180

9.1.2基本集合运算定义 181

9.2腐蚀与膨胀 182

9.2.1腐蚀 182

9.2.2膨胀 184

9.2.3腐蚀、膨胀运算的对偶性 185

9.3开运算与闭运算 186

9.3.1开运算 186

9.3.2闭运算 187

9.4形态学处理基本算法 187

9.4.1边缘提取 187

9.4.2击中-击不中变换 188

9.4.3细化算法 189

9.4.4骨架化算法 190

9.5灰度图像的形态学处理 191

9.5.1腐蚀与膨胀 191

9.5.2开运算与闭运算 192

9.6习题 194

第10章 图像描述与分析 195

10.1目标表达与描述 195

10.2边界描述 196

10.2.1简单边界描述符 196

10.2.2链码与形状数 197

10.2.3傅里叶描述子 199

10.2.4边界矩 200

10.3区域描述 201

10.3.1简单区域描述符 201

10.3.2四叉树 201

10.3.3拓扑描述符 202

10.3.4区域不变矩 203

10.4几何特征描述 204

10.5纹理特征描述 205

10.5.1统计法 206

10.5.2结构法 206

10.5.3频谱法 207

10.6彩色特征描述 207

10.6.1彩色直方图 208

10.6.2彩色相关图 208

10.6.3彩色矩 208

10.7习题 209

参考文献 210