数字图像处理 原书第4版PDF电子书下载

第1部分 连续图像特征第1章 连续图像的数学特征 3

1.1 图像表示 3

1.2 二维系统 4

1.2.1 单算子 5

1.2.2 加法线性算子 5

1.2.3 微分算子 8

1.3 二维傅里叶变换 8

1.4 图像随机特征 11

参考文献 15

第2章 心理物理学视觉性质 16

2.1 光感知 16

2.2 眼睛的生理机能 19

2.3 视觉现象 21

2.4 单色视觉模型 24

2.5 彩色视觉模型 29

参考文献 32

第3章 光度学和色度学 35

3.1 光度学 35

3.2 配色 38

3.2.1 加法配色 38

3.2.2 减法配色 41

3.2.3 配色公理 41

3.3 色度学概念 42

3.3.1 彩色视觉模型验证 43

3.3.2 三色值计算 44

3.3.3 亮度计算 46

3.4 三色值变换 47

3.5 彩色空间 50

3.5.1 色度学彩色空间 50

3.5.2 减法彩色空间 59

3.5.3 视频彩色空间 61

3.5.4 非标准彩色空间 67

参考文献 69

第2部分 数字图像特征第4章 图像的采样和重构 75

4.1 图像的采样和重构概念 75

4.1.1 采样确定性的场 75

4.1.2 采样随机图像场 79

4.2 单色图像采样系统 81

4.2.1 采样脉冲效应 81

4.2.2 交叠影响 84

4.3 单色图像重构系统 90

4.3.1 实现技术 90

4.3.2 插值函数 91

4.3.3 不完善的重构滤波器的影响 94

4.4 彩色图像采样系统 97

4.4.1 三滤波器方法 97

4.4.2 Fovean传感器方法 98

4.4.3 Bayer彩色滤波器阵列方法 98

参考文献 102

第5章 图像量化 105

5.1 标量量化 105

5.2 处理量化变量 110

5.3 单色和彩色图像量化 112

5.3.1 单色图像量化 112

5.3.2 彩色图像量化 114

参考文献 118

第3部分 离散二维处理第6章 离散图像数学特征 121

6.1 向量空间图像表示 121

6.2 泛化二维线性算子 122

6.3 图像统计特征 125

6.4 图像概率密度模型 129

6.5 线性算子统计描述 132

参考文献 133

第7章 叠加和卷积 135

7.1 有限区域的叠加和卷积 135

7.1.1 有限区域的叠加和卷积：级数形式 135

7.1.2 有限区域的叠加和卷积：向量空间等式 139

7.2 采样图像的叠加和卷积 141

7.3 循环叠加和卷积 147

7.4 叠加和卷积算子的关系 150

参考文献 152

第8章 酉变换 153

8.1 酉变换概要 153

8.2 傅里叶变换 155

8.3 余弦、正弦及哈特利变换 160

8.3.1 余弦变换 161

8.3.2 正弦变换 161

8.3.3 哈特利变换 164

8.4 Hadamard、Haar和Daubechies变换 164

8.4.1 Hadamard变换 164

8.4.2 Haar变换 165

8.4.3 Daubechies变换 169

8.5 Karhunen-Loeve变换 170

参考文献 172

第9章 线性处理技术 175

9.1 变换域处理 175

9.2 变换域叠加 177

9.3 快速傅里叶变换卷积 181

9.4 傅里叶变换滤波 187

9.4.1 变换函数生成 188

9.4.2 窗口函数 189

9.4.3 离散域变换函数 190

9.5 小生成核卷积 194

参考文献 195

第4部分 图像改进 199

第10章 图像增强 199

10.1 图像对比度处理 199

10.1.1 幅度缩放 200

10.1.2 对比度调整 201

10.1.3 大动态范围的图像幅度缩放 207

10.2 直方图调整 208

10.2.1 非自适应直方图调整 209

10.2.2 自适应直方图调整 214

10.3 噪声去除 216

10.3.1 线性噪声去除 217

10.3.2 非线性噪声去除 222

10.4 边缘锐化 230

10.4.1 线性边缘锐化 230

10.4.2 统计差分 233

10.5 彩色图像增强 235

10.5.1 自然彩色图像增强 235

10.5.2 伪彩色 237

10.5.3 假彩色 238

10.6 多光谱图像增强 241

参考文献 244

第11章 图像恢复模型 248

11.1 常规图像恢复模型 248

11.2 光学系统模型 250

11.3 拍摄过程模型 253

11.3.1 单色摄影技术 253

11.3.2 彩色照片 256

11.4 离散图像恢复系统 259

参考文献 263

第12章 图像恢复技术 264

12.1 传感器和显示器的点非线性校正 264

12.1.1 传感器点非线性校正 264

12.1.2 显示器点非线性校正 267

12.2 连续图像信号的空域滤波恢复 269

12.2.1 逆滤波 270

12.2.2 维纳滤波器 271

12.2.3 参数估计滤波器 274

12.2.4 离散图像中的应用 275

12.3 伪逆空间图像恢复 279

12.3.1 伪逆：图像模糊 279

12.3.2 伪逆矩阵：图像模糊及加性噪声 282

12.3.3 伪逆计算算法 285

12.4 SVD伪逆空域图像恢复 288

12.5 统计估计空域图像恢复 292

12.5.1 回归空域统计图像恢复 293

12.5.2 维纳估计空域图像恢复 293

12.6 有约束图像恢复 297

12.6.1 平滑方法 297

12.6.2 有约束恢复技术 298

12.7 盲图像恢复 299

12.7.1 直接测量方法 300

12.7.2 间接估计方法 300

12.8 多平面图像恢复 305

参考文献 307

第13章 图像的几何变换 311

13.1 基本的几何方法 311

13.1.1 平移 312

13.1.2 缩放 312

13.1.3 旋转 313

13.1.4 一般化的线性几何变换 313

13.1.5 仿射变换 315

13.1.6 可分离的旋转 315

13.1.7 极坐标变换 318

13.2 空间扭曲 321

13.3 透视变换 324

13.4 相机成像模型 327

13.5 几何图像重采样 330

13.5.1 插值方法 330

13.5.2 卷积 331

参考文献 334

第5部分 图像分析 339

第14章 形态学图像处理 339

14.1 二值图像的连通性 339

14.2 二值图像的击中-击不中变换 341

14.2.1 加性算子 342

14.2.2 减性算子 345

14.2.3 绝大多数变黑算子 346

14.3 二值图像的收缩、细化、轮廓化和粗化 347

14.3.1 二值图像的收缩 347

14.3.2 二值图像的细化 351

14.3.3 二值图像的轮廓化 353

14.3.4 二值图像的粗化 356

14.4 二值图像的广义膨胀和腐蚀 356

14.4.1 广义膨胀 357

14.4.2 广义腐蚀 360

14.4.3 广义膨胀和腐蚀的特性 362

14.4.4 结构元素分解 363

14.5 二值图像的闭合运算和开启运算 366

14.6 灰度图像的形态学操作 368

14.6.1 灰度图像的膨胀和腐蚀 368

14.6.2 灰度图像的闭运算和开运算 370

14.6.3 条件化灰度图像的形态学运算 372

参考文献 372

第15章 边缘检测 374

15.1 边缘、线、点模型 374

15.2 一阶导数边缘检测 377

15.2.1 正交方向上的梯度计算 378

15.2.2 边缘模板梯度生成 388

15.2.3 阈值选择 391

15.2.4 形态学预处理 394

15.3 二阶导数边缘检测 395

15.3.1 拉普拉斯边缘检测 395

15.3.2 拉普拉斯零点检测 399

15.3.3 有向二阶导数边缘检测 400

15.4 边缘检测曲线拟合 405

15.5 边缘检测性能描述 406

15.5.1 边缘检测概率 406

15.5.2 边缘方向检测 407

15.5.3 边缘检测局部化 408

15.5.4 边缘检测品质因数 411

15.6 彩色图像边缘检测 417

15.7 线和点的检测 424

参考文献 425

第16章 图像特征提取 428

16.1 图像特征评估 428

16.2 幅度特征 429

16.3 变换系数特征 433

16.4 纹理定义 435

16.5 视觉纹理识别 437

16.5.1 Julesz纹理场 438

16.5.2 Pratt、Faugeras和Gagalowicz纹理场 440

16.6 纹理特征 444

16.6.1 傅里叶频谱方法 444

16.6.2 边缘检测方法 445

16.6.3 自相关方法 445

16.6.4 相关消除方法 446

16.6.5 相关矩阵法 450

16.6.6 微结构法 452

16.6.7 Gabor滤波器方法 456

16.6.8 变换与小波方法 457

16.6.9 奇异值分解法 458

参考文献 460

第17章 图像分割 463

17.1 幅度分割方法 463

17.1.1 双水平亮度阈值分割 463

17.1.2 多水平亮度阈值分割 465

17.1.3 多水平彩色元素阈值分割 468

17.1.4 幅度投影 469

17.2 聚类分割方法 470

17.3 区域分割方法 472

17.3.1 区域增长 472

17.3.2 分离-合并区域方法 474

17.3.3 分水岭方法 475

17.4 边界检测 476

17.4.1 曲线拟合边缘连接 476

17.4.2 启发式边缘连接方法 479

17.4.3 霍夫变换边缘连接 480

17.4.4 弯曲边界检测 488

17.5 纹理分割 489

17.6 分割段标记 491

参考文献 493

第18章 形状分析 500

18.1 拓扑特性 500

18.2 距离、周长和面积的测量 501

18.2.1 距离测量 501

18.2.2 周长和面积测量 502

18.2.3 位四边形 504

18.2.4 几何特性 505

18.3 空间矩 507

18.3.1 离散图像空间矩 507

18.3.2 Hu不变量矩 513

18.3.3 非几何空间矩 514

18.4 形状方位描述子 514

18.5 傅里叶描述子 516

18.6 细化和绘制轮廓 518

参考文献 518

第19章 图像的检测和配准 522

19.1 模板匹配 522

19.2 连续图像的匹配滤波 525

19.2.1 确定性连续图像的匹配滤波 525

19.2.2 随机连续图像的匹配滤波 528

19.3 离散图像的匹配滤波 530

19.4 图像配准 531

19.4.1 平移性失调检测 532

19.4.2 缩放和旋转失调检测 539

19.4.3 广义失调检测 539

19.4.4 高级图像配准方法 541

参考文献 541

第6部分 图像处理软件第20章 PIKS图像处理软件 547

20.1 PIKS功能概述 547

20.1.1 PIKS成像模型 547

20.1.2 PIKS数据对象 548

20.1.3 PIKS算子、工具、应用程序和机制 550

20.1.4 PIKS算子模型 559

20.1.5 PIKS应用程序界面 566

20.1.6 PIKS一致性能力集合 567

20.2 PIKS科学工具综述 568

20.2.1 PIKS科学工具的非图像数据对象 568

20.2.2 PIKS核心图像数据对象 572

20.2.3 PIKS科学工具C语言联编 572

参考文献 575

第21章 PIKS图像处理编程练习 576

21.1 程序生成练习 576

21.2 图像处理练习 577

21.3 色彩空间练习 578

21.4 关注区域练习 579

21.5 图像测试练习 580

21.6 量化练习 581

21.7 卷积练习 582

21.8 酉变换练习 583

21.9 线性处理练习 584

21.10 图像增强练习 584

21.11 图像恢复模型练习 586

21.12 图像恢复练习 587

21.13 几何图像修正练习 588

21.14 形态学图像处理练习 588

21.15 边缘检测练习 590

21.16 图像特征提取练习 590

21.17 图像分割练习 592

21.18 形状分析练习 592

21.19 图像检测和配准练习 592

附录 594

附录A 向量空间代数的概念 594

A.1 向量代数 594

A.2 奇异值矩阵分解 597

A.3 伪逆运算 598

A.4 线性系统的解 600

A.4.1 相容线性系统的解 601

A.4.2 不相容线性系统的近似解 602

参考文献 603

附录B 色彩坐标变换 604

附录C 图像误差测量 607

参考文献 608