数字图像处理 原书第3版PDF电子书下载

目录 1

出版说明 1

译者序 1

前言 1

第1篇 连续图像描述 1

第1章 连续图像的数学描述 1

1.1 图像表示法 1

1.2 二维系统 2

1.3 二维傅里叶变换 6

1.4 图像随机描述 9

参考文献 12

第2章 视觉的心理物理学属性 13

2.1 光线感知 13

2.2 视觉生理学 15

2.3 视觉现象 18

2.4 单色视觉模型 20

2.5 彩色视觉模型 24

参考文献 27

3.1 测光法 29

第3章 测光法和比色法 29

3.2 色彩匹配 31

3.2.1 加法色彩匹配 32

3.2.2 减法色彩匹配 33

3.2.3 色彩匹配的公理 34

3.3 比色法概念 35

3.3.1 彩色视觉模型检验 35

3.3.2 三原色值计算 36

3.3.3 亮度计算 38

3.4 三原色值变换 39

3.5 色彩空间 41

3.5.1 比色法色彩空间 41

3.5.2 减法色彩空间 48

3.5.3 视频色彩空间 50

3.5.4 非标准色彩空间 56

参考文献 58

4.1.1 确定性场的采样 60

4.1 图像采样和重建的概念 60

第4章 图像采样和重建 60

第2篇 数字图像描述 60

4.1.2 随机图像场的采样 64

4.2 图像采样系统 65

4.2.1 采样脉冲作用 66

4.2.2 混叠效应 67

4.3 图像重建系统 72

4.3.1 实现技术 72

4.3.2 插值函数 73

4.3.3 不完善的重建滤波器的效果 76

参考文献 78

第5章 离散图像的数学描述 80

5.1 向量空间图像表示法 80

5.2 通用二维线性算子 81

5.3 图像的统计学描述 83

5.4 图像的概率密度模型 85

5.5 线性算子的统计学表示法 90

参考文献 91

6.1 标量量化 92

第6章 图像的量化 92

6.2 变量量化后的处理 96

6.3 单色和彩色图像的量化 97

6.3.1 单色图像量化 97

6.3.2 彩色图像量化 100

参考文献 102

7.1 有限区域叠加和卷积 104

7.1.1 有限区域叠加和卷积：级数公式 104

第7章 叠加和卷积 104

第3篇 离散二维线性处理 104

7.1.2 有限区域叠加和卷积：向量空间公式 108

7.2 采样图像的叠加和卷积 110

7.3 循环行列式的叠加和卷积 115

7.4 叠加和卷积算子之间的关系 117

参考文献 119

第8章 酋变换 120

8.1 通用酋变换 120

8.2 傅里叶变换 122

8.3 余弦、正弦和Hartley变换 126

8.3.1 余弦变换 127

8.3.2 正弦变换 127

8.3.3 Hartley变换 129

8.4 Hadamara,Haar和Daubechies变换 129

8.4.1 Hadamara变换 129

8.4.2 Haar变换 130

8.4.3 Daubechies变换 133

8.5 Karhumen-Loeve变换 134

参考文献 135

第9章 线性处理技术 138

9.1 变换域处理 138

9.2 变换域叠加 139

9.3 快速傅里叶变换卷积 143

9.4 傅里叶变换滤波 149

9.4.1 变换函数生成 149

9.4.2 窗口化函数 150

9.4.3 离散定义域传递函数 151

9.5 小生成核卷积 154

参考文献 156

第4篇 图像改善 158

第10章 图像增强 158

10.1 对比度处理 158

10.1.1 振幅缩放 159

10.1.2 对比度修正 161

10.2 直方图修正 166

10.2.1 非适应性直方图修正 166

10.2.2 适应性直方图修正 168

10.3 噪声清除 172

10.3.1 线性噪声的清除 173

10.3.2 非线性噪声的清除 177

10.4 边缘轮廓化 184

10.4.1 线性边缘轮廓化 185

10.4.2 统计学差分 187

10.5 彩色图像增强 188

10.5.1 自然彩色图像增强 188

10.5.2 伪彩色 190

10.5.3 假彩色 191

10.6 多谱图像增强 193

参考文献 197

第11章 图像恢复模型 199

11.1 通用图像恢复模型 199

11.2 光学系统模型 201

11.3 摄影过程模型 203

11.3.1 单色摄影 203

11.3.2 彩色摄影 205

11.4 离散图像恢复模型 208

参考文献 211

第12章 点和空间图像的恢复技术 213

12.1 传感器和显示器点的非线性修正 213

12.1.1 传感器点的非线性修正 213

12.1.2 显示器点的非线性修正 216

12.2 连续图像的空间滤波恢复 217

12.2.1 逆滤波器 217

12.2.2 Wiener滤波器 219

12.2.3 参数化估计滤波器 221

12.2.4 在离散图像中的应用 222

12.3 伪逆空间图像恢复 226

12.3.1 伪逆：图像模糊 227

12.3.2 伪逆：具有附加噪声的图像模糊 228

12.3.3 伪逆计算算法 231

12.4 SVD伪逆空间图像恢复 234

12.5 统计学估计空间图像恢复 238

12.5.1 同归空间图像恢复 238

12.5.2 Wiener估计空间图像恢复 239

12.6.1 平滑方法 242

12.6 约束图像恢复 242

12.6.2 约束恢复方法 243

12.7 盲目图像恢复 245

12.7.1 直接测量方法 245

12.7.2 间接估计方法 245

参考文献 247

第13章 几何图像修改 250

13.1 平移、缩小、放大和旋转 250

13.1.2 比例变换 251

13.1.3 旋转变换 251

13.1.1 平移 251

13.1.4 广义线性几何变换 252

13.1.5 仿射变换 254

13.1.6 平移、比例和旋转的可分离变换 255

13.2 空间扭曲 257

13.3 透视变换 260

13.4 照像机成像模型 263

13.5.1 插值方法 265

13.5 几何图像重复采样 265

13.5.2 卷积方法 266

参考文献 268

第5篇 图像分析 269

第14章 形态学图像处理 269

14.1 二进制图像的连通性 269

14.2 二进制图像击中-击不中变换 271

14.2.1 加法算子 272

14.2.2 减法算子 274

14.3.1 二进制图像收缩 275

14.2.3 择多黑色算子 275

14.3 二进制图像收缩、细化、骨架化和加粗 275

14.3.2 二进制图像细化 279

14.3.3 二进制图像骨架化 281

14.3.4 二进制图像加粗 283

14.4 二进制图像广义膨胀和腐蚀 284

14.4.1 广义膨胀 285

14.4.2 广义腐蚀 287

14.4.3 广义膨胀和腐蚀运算的特性 289

14.4.4 结构单元分解 290

14.5 二进制图像的闲和开运算 291

14.6 灰度图像形态学运算 292

14.6.1 灰度图像膨胀和腐蚀 292

14.6.2 灰度图像闭和开运算 295

14.6.3 条件灰度图像形态学运算 295

参考文献 297

第15章 边缘检测 299

15.1 边缘、线和点的模型 299

15.2.1 正交梯度的生成 302

15.2 一阶微分边缘检测 302

15.2.2 边缘模板梯度的生成 310

15.2.3 阈值选择 312

15.2.4 形态学后信息处理 316

15.3 二阶微分边缘检测 318

15.3.1 拉普拉斯算子的生成 318

15.3.2 拉普拉斯变号点检测 321

15.3.3 直接二阶微分的生成 322

15.4 边缘拟合的边缘检测 325

15.5.1 边缘检测概率 327

15.5 亮度边缘检测器性能 327

15.5.2 边缘检测方位 328

15.5.3 边缘检测定位 328

15.5.4 边缘检测器品质因数 330

15.5.5 主观评价 333

15.6 彩色边缘检测 337

15.7 线和点的检测 342

参考文献 343

16.1 图像特征评价 345

第16章 图像特征提取 345

16.2 振幅特征 346

16.3 变换系数特征 349

16.4 纹理定义 351

16.5 视觉纹理辨别 353

16.5.1 Julesz纹理区域 354

16.5.2 Pratt,Faugeras和Gagalowicz纹理区域 355

16.6.3 自相关方法 359

16.6.2 边缘检测方法 359

16.6.1 傅里叶频谱方法 359

16.6 纹理特征 359

16.6.4 去相关方法 360

16.6.5 从属矩阵方法 363

16.6.6 微观结构方法 365

16.6.7 Gabor滤镜方法 370

16.6.8 变换和小波方法 370

16.6.9 单值分解方法 370

参考文献 372

17.1.1 双电平亮度阈值分割 374

17.1 振幅分割方法 374

第17章 图像分割 374

17.1.2 多水平亮度阈值分割 376

17.1.3 多水平彩色元素阈值分割 376

17.1.4 振幅投影 380

17.2 分组分割方法 381

17.3 区域分割方法 382

17.3.1 区域增长 382

17.3.3 分水岭方法 383

17.3.2 分开-合并区域方法 383

17.4 边界检测 385

17.4.1 曲线拟合边缘连接 385

17.4.2 启发式边缘连接方法 386

17.4.3 霍夫变换边缘连接 387

17.4.4 弯曲边界检测 395

17.5 纹理分割 396

17.6 分割段标记 397

参考文献 398

18.1 拓扑特性 402

第18章 形状分析 402

18.2 距离、周长和面积的测量 403

18.2.1 位四边形 404

18.2.2 几何特性 406

18.3 空间矩 407

18.4 形状方位描述符 414

18.5 傅里叶描述符 415

参考文献 416

19.1 模板匹配 418

第19章 图像检测和配准 418

19.2 连续图像的匹配滤波 419

19.2.1 确定性连续图像匹配滤波 419

19.2.2 随机连续图像匹配滤波器 422

19.3 离散图像的匹配滤波 424

19.4 图像配准 425

19.4.1 平移性重合失调检测 425

19.4.2 缩放和旋转重合失调检测 430

19.4.3 广义重合失调检测 432

参考文献 433

20.1.1 PIKS成像模型 436

20.1 PIKS功能的概述 436

第6篇 图像处理软件 436

第20章 PIKS图像处理软件 436

20.1.2 PIKS数据对象 437

20.1.3 PIKS算子、工具、应用程序和机制 439

20.1.4 PIKS算子模型 447

20.1.5 PIKS应用程序界面 450

20.1.6 PIKS适应性轮廓 452

20.2 PIKS核心综述 452

20.2.1 PIKS核心非图像数据对象 452

20.2.3 PIKS核心C语言联编 455

20.2.2 PIKS核心图像数据对象 455

参考文献 458

第21章 PIKS图像处理编程练习 460

21.1 程序生成练习 461

21.2 图像处理练习 461

21.3 色彩空间练习 462

21.4 关注区域练习 464

21.5 图像测量练习 464

21.6 量化练习 465

21.8 酋变换练习 466

21.7 卷积练习 466

21.9 线性处理练习 467

21.10 图像增强练习 467

21.11 图像恢复模型练习 469

21.12 图像恢复练习 470

21.13 几何图像修正练习 470

21.14 形态学图像处理练习 471

21.16 图像特征提取练习 472

21.15 边缘检测练习 472

21.17 图像分割练习 473

21.18 形状分析练习 474

21.19 图像检测和配准练习 474

附录 475

附录1 向量空间代数概念 475

参考文献 482

附录2 彩色坐标变换 483

附录3 图像误差测量 485