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第一章 导论 1

1 概述 1

2 数字图象处理研究的内容 2

3 数字图象处理系统 3

第二章 数学知识 6

1 点源与δ函数 6

2 线性系统 9

3 矩阵微分 11

4 矩阵的广义逆 13

5 付氏变换 17

6 周期函数、周期、频率 26

第三章 视觉知识 28

1 人眼的生理构造 28

2 辐射度学与光度学基本知识 31

2.1 辐射度学量 31

2.2 电磁波和可见光 32

2.3 相对视敏函数 33

2.4 光度学量 33

3 视觉特性 35

3.1 视觉适应性 35

3.2 视觉范围 36

3.3 分辨力 36

3.4 对比灵敏度 36

3.5 同时对比效应 37

3.6 亮度感觉 38

3.7 视觉惰性 39

3.8 马赫带效应 40

3.9 视觉模型 42

第四章 图象的数学描述 44

1 图象的函数表示 44

2 反射形成的图象模型的数学结构 45

3 图象的统计表示形式——随机场 46

3.1 随机场的概念 46

3.2 随机场的概率分布、统计参量及计算公式 48

4 均匀随机场 51

第五章 图象的数字化 54

1 数字图象的表示形式 54

2 取样定理 56

2.1 取样定理 56

2.2 原函数的重建 62

2.3 混叠 64

2.4 取样的实际问题 66

3 量化 66

3.1 量化 66

3.2 最佳量化 68

4 根据图象局部区域特征进行非均匀取样和非一致量化 72

5 数字图象的概率分布和统计参量 73

第六章 图象正交变换 77

1 离散付氏变换（DFT） 77

1.1 离散付氏变换的定义 77

1.2 离散付氏变换性质 80

2 线性变换的一般表示式 87

2.1 标量表示式 87

2.2 矢量表示式 88

2.3 矩阵表示式 88

2.4 矢量外积表示式 91

3 可逆变换 92

4 线性变换的实质 93

4.1 基底 93

4.2 基平面 94

5 线性变换的统计特性 96

5.1 变换图象的一、二阶矩 96

5.2 变换图象的概率密度模型 98

6 沃尔什——哈达玛变换 99

6.1 列率 99

6.2 沃尔什函数 99

6.3 沃尔什级数 104

6.4 沃尔什变换 104

6.5 哈达玛变换 105

7 离散余弦变换（DCT） 108

8 离散K-L变换 112

9 奇异值分解（SVD）和变换 114

第七章 图象增强 119

1 概述 119

2 对比度增强 121

2.1 线性变换 122

2.2 非线性变换 123

2.3 其它变换 124

3 修正直方图增强 125

3.1 直方图 125

3.2 直方图均化 126

3.3 直方图规定化 129

4 平滑 131

4.1 噪声 131

4.2 邻域平均法 132

4.3 多图平均法 136

4.4 中值滤波法 137

4.5 频域中低通滤波 138

5 锐化 143

5.1 模糊机理及基本解决方法 143

5.2 梯度模算子 145

5.3 拉氏算子 148

5.4 Wallis算子 151

5.5 高通滤波器 152

6 同态滤波 156

7 几何校正 158

7.1 像素坐标校正 159

7.2 像素灰度估算 161

8 伪彩色和假彩色 162

8.1 伪彩色技术 162

8.2 假彩色技术 164

9 图象间的四则运算 165

第八章 图象恢复 169

1 概述 169

2 图象质量的客观评价 170

3 降质模型的一般表示式 173

3.1 连续的线性降质模型表示式 173

3.2 离散的线性系统模型表示式 175

4 分块循环矩阵的对角化及其意义 177

5 降质系统的模型及参数的确定 181

5.1 具体研究降质过程确定h（x,y） 181

5.2 由降质图象确定h（x,y） 183

5.3 噪声的确定 187

6 频域中的恢复方法 189

6.1 逆滤波 189

6.2 等功率谱滤波 191

6.3 维纳滤波 194

7 最小二乘估计 197

8 约束最小二乘估计 198

8.1 化矩阵方程约束为范数方程约束 198

8.2 矩阵方程约束 201

9 利用分块循环矩阵性质改变恢复域 202

10 线性均方估计 205

11 非线性统计估计 209

11.1 条件均方估计 209

11.2 最大后验估计 210

11.3 最大似然估计 211

11.4 最大后验估计的具体实施 211

11.5 最大似然估计的实施 214

12 最大熵恢复 214

13 图象恢复的代数方法 217

13.1 广义逆法 217

13.2 奇异值分解广义逆法 218

13.3 投影叠代法 220

14 运动模糊的差分恢复 221

第九章 图象分割 227

1 概述 227

2 根据灰度进行分割 228

2.1 灰度门限法 228

2.2 灰度门限的确定 229

3 分裂-合并算法 235

4 边界检测的基本方法 238

4.1 微分算子法 239

4.2 曲面拟合法 243

4.3 统计判决法 244

4.4 拉普拉斯高斯算子 246

5 根据边界强度合并区域 248

6 似然比检测边界 250

7 匹配检测技术 252

7.1 用互相关测度匹配 252

7.2 匹配滤波器 255

7.3 线检测 258

8 跟踪技术 260

8.1 曲线的全向跟踪 260

8.2 跟踪中的搜索技术 261

8.3 区域跟踪 263

9 松弛标记法 264

10 模型化与统计检验法 266

11 利用特征空间进行图象分割 271

第十章 图象描述和分析 276

1 像点间的几何性质 276

1.1 邻接与连通 277

1.2 距离 278

2 图象的幅度及统计特征 279

2.1 幅度特征 279

2.2 直方图特性 279

2.3 变换系数特征 281

3 曲线描述 283

3.1 曲线拟合法 283

3.2 叠代端点拟合法 284

3.3 Hough变换及其应用 285

3.4 Freeman链码 288

4 闭合曲线的付氏描述 289

5 矩描述 294

6 区域的拓扑特性 297

7 区域的几何特性 298

7.1 区域的几何特性 298

7.2 曲线长度和区域周长 300

7.3 区域的面积 300

8 区域的中轴变换 301

9 区域的扩展、收缩与细化 303

9.1 扩展和收缩 303

9.2 细化 305

10 区域的曲线表示 305

10.1 区域的投影 305

10.2 区域边界的形心距表示 306

11 区域的主轴 306

12 纹理特征 309

12.1 灰度共现矩阵法 310

12.2 灰度差分统计法 313

12.3 等灰度行程长度法 314

12.4 纹理基元结构分析法 314

13 关系描述 317

13.1 描述层次 317

13.2 关系矩阵 320

13.3 标记图 322

13.4 句法 325

第十一章 图象数据压缩 341

1 概述 341

2 信息论基本知识 342

2.1 信息量 熵 342

2.2 条件熵 344

2.3 互信息量 346

2.4 编码 347

2.5 信源 349

2.6 率失真函数 352

3 等值线编码压缩 353

4 行程编码压缩 357

4.1 一维行程编码 357

4.2 二维行程编码 357

5 预测误差编码 358

5.1 基本原理 358

5.2 预测器 360

5.3 量化器 365

6 正交变换编码压缩 369

6.1 基本原理 369

6.2 正交交换 370

6.3 子图象的大小 373

6.4 系数的选取 373

6.5 量化 374

7 自适应编码压缩 376

8 混合编码压缩 376

8.1 帧内混合编码压缩 376

8.2 帧间混合编码压缩 377

9 编码技术 377

9.1 基本概念 377

9.2 霍夫曼（Huffman）码 377

10 矢量量化 379