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第一章 图像及其数字化 1

1.1 概述 1

1.1.1 图像与数字图像 1

1.1.2 图像处理技术内容与相关学科 2

1.1.3 图像处理技术的发展现状 3

1.1.4 图像处理技术的应用领域 3

1.2 图像处理和分析系统 4

1.2.1 系统结构概述 4

1.2.2 硬件组成 5

1.2.3 图像数字化及存储 6

1.2.4 图像处理软件 7

1.3 MATLAB图像处理初步 7

1.4 图像格式与MATLAB图像类型 12

1.4.1 常用图像格式 12

1.4.2 MATLAB图像类型 14

1.4.3 MATLAB图像类型转换 18

习题 20

第二章 图像显示 21

2.1 图像显示概述 21

2.2 数字图像显示 22

2.2.1 图像的显示特性 22

2.2.2 图像的暂时显示 24

2.2.3 图像的永久显示 24

2.3 MATLAB图像显示方法 24

2.3.1 MATLAB图像的读写和显示 24

2.3.2 二进制图像的显示方法 26

2.3.3 灰度图像的显示方法 29

2.3.4 索引图像的显示方法 30

2.3.5 RGB图像的显示方法 30

2.4.1 添加色带 31

2.3.6 磁盘图像的直接显示 31

2.4 MATLAB特殊显示技术 31

2.4.2 显示多帧图像 32

2.4.3 显示多幅图像 34

2.4.4 纹理映射 37

2.4.5 图像显示中的常见问题 37

习题 37

第三章 图像运算 38

3.1 图像的点运算 38

3.1.1 概述 38

3.1.2 线性点运算 38

3.1.3 非线性点运算 39

3.1.4 MATLAB的点运算实现方法 41

3.2.1 概述 42

3.2 图像的代数运算 42

3.2.2 图像的加法运算 43

3.2.3 图像的减法运算 44

3.2.4 图像的乘法运算 45

3.2.5 图像的除法运算 46

3.2.6 图像的四则代数运算 46

3.3 图像的几何运算 47

3.3.1 几何运算与坐标系统 47

3.3.2 灰度级插值 49

3.3.3 空间变换 50

3.3.4 几何运算的简单应用 53

3.4 图像的邻域操作 56

3.4.1 概述 56

3.4.2 滑动邻域操作 56

3.4.3 分离邻域操作 58

3.4.4 列处理 59

习题 61

第四章 图像变换 62

4.1 傅立叶变换及其性质 62

4.1.1 概述 62

4.1.2 连续傅立叶变换 62

4.1.3 离散傅立叶变换 63

4.1.4 傅立叶变换的性质 64

4.1.5 图像的傅立叶变换 64

4.2 离散余弦变换 70

4.2.1 DCT变换定义 70

4.2.2 MATLAB的DCT变换实现方法 71

4.2.3 DCT和JPEG初步 72

4.3.1 Radon变换 74

4.3.2 MATLAB的Radon变换实现方法 74

4.3 Radon变换 74

4.3.3 Radon逆变换 75

4.3.4 Radon变换和反变换的应用实例 76

4.4 其他图像变换技术 78

4.4.1 线性变换与基函数 78

4.4.2 正弦型变换 79

4.4.3 方波型变换 80

4.4.4 基于特征向量的变换 80

习题 81

第五章 滤波和滤波器设计 82

5.1 线性系统理论 82

5.1.1 线性系统理论 82

5.1.2 一维卷积 82

5.1.3 二维卷积 84

5.1.4 卷积定理和相关性定理 85

5.1.5 滤波与滤波器设计 86

5.2 经典数字滤波方法 87

5.2.1 低通滤波器 87

5.2.2 带通和带阻滤波器 89

5.2.3 高通滤波器 91

5.3 魏纳滤波器及其设计方法 92

5.3.1 随机变量 92

5.3.2 魏纳滤波原理 92

5.3.3 魏纳滤波器设计方法 94

5.3.4 图像的魏纳滤波方法 95

5.4 MATLAB线性滤波器设计 96

5.4.1 MATLAB线性滤波器设计 96

5.4.2 频率变换方式 96

5.4.3 频率采样方法 97

5.4.4 窗口方法 99

习题 100

第六章 二值形态学操作 101

6.1 二值形态学基本运算 101

6.1.1 二值形态学概念 101

6.1.2 膨胀和腐蚀 101

6.1.3 膨胀和腐蚀的对偶性 103

6.1.4 开启与闭合 104

6.2 膨胀和腐蚀的MATLAB实现方法 104

6.2.1 图像处理的膨胀与腐蚀概念 104

6.2.2 结构元素 105

6.2.3 图像膨胀 107

6.2.4 图像腐蚀 107

6.2.5 综合使用膨胀和腐蚀操作 108

6.2.6 基于膨胀和腐蚀的形态操作 109

6.3 形态操作应用 110

6.3.1 形态重构 110

6.3.2 填充操作 113

6.3.3 图像的极值处理方法 114

6.4 二进制图像的形态学应用 119

6.4.1 距离变换 119

6.4.2 对象、区域和特征估计 120

6.4.3 查表操作 123

习题 124

第七章 图像的空间变换 125

7.1 空间变换 125

7.1.1 空间变换 125

7.1.2 简单变换 126

7.1.3 控制点变换 127

7.2 MATLAB空间变换方法 128

7.3 MATLAB的图像匹配 131

7.4 MATLAB的图像投影 137

习题 139

第八章 图像增强 140

8.1 灰度变换增强 140

8.1.1 图像增强技术分类 140

8.1.2 像素值及其统计特性 141

8.1.3 直方图灰度变换 146

8.1.4 直方图均衡化 149

8.2 空域滤波增强 152

8.2.1 空域滤波原理及分类 152

8.2.2 平滑滤波器 153

8.2.3 锐化滤波器 155

8.2.4 空域滤波的MATLAB实现方法 156

8.3 频域增强 160

8.3.1 低通滤波 160

8.3.2 高通滤波 160

8.3.4 频域增强的MATLAB实现 161

8.3.3 同态滤波 161

8.4 色彩增强 162

8.4.1 色彩增强概述 162

8.4.2 伪彩色增强 162

8.4.3 真彩色增强 163

习题 163

第九章 图像复原 164

9.1 成像系统的数学描述 164

9.2 图像退化模型 166

9.2.1 连续退化模型 166

9.2.2 离散退化模型 166

9.2.3 图像复原方法概述 167

9.3 图像复原的代数方法 168

9.3.1 基本复原方程 168

9.3.2 分块循环矩阵的对角化 169

9.3.3 无约束复原方程求解 170

9.3.4 最小二乘方滤波复原 171

9.4 图像复原的MATLAB实现方法 174

9.4.1 模糊及噪声 174

9.4.2 MATLAB复原函数简介 177

9.4.3 魏纳滤波复原 177

9.4.4 约束最小二乘方滤波复原 180

9.4.5 Lucy-Richardson复原 181

9.4.6 盲去卷积复原 185

习题 188

第十章 图像编码与压缩 189

10.1 图像编码概述 189

10.1.1 图像编码与压缩概念 189

10.1.2 图像信息熵和信息冗余度 190

10.1.3 图像逼真度和质量 190

10.2.1 无损压缩技术概述 191

10.1.4 图像编码的常用方法 191

10.2 无损压缩技术 191

10.2.2 行程编码 192

10.2.3 哈夫曼(Huffman)编码 192

10.2.4 算术编码 193

10.2.5 无损编码技术的MATLAB实现方法 194

10.3 有损压缩技术 197

10.3.1 预测编码 197

10.3.2 变换编码 198

10.3.3 自适应编码 200

10.3.4 有损压缩的MATLAB实现方法 200

10.4 图像压缩的国际标准 203

10.4.1 二进制图像压缩标准 203

10.4.2 静止图像压缩标准 204

习题 206

11.1 边缘检测方法 207

11.1.1 边缘检测概述 207

第十一章 图像分析和理解 207

11.1.2 梯度算子 208

11.1.3 拉普拉斯算子 209

11.1.4 边缘连接方法 210

11.1.5 边缘检测的MATLAB实现方法 211

11.2 区域分割技术 212

11.2.1 阈值分割 212

11.2.2 区域生长 213

11.2.3 分裂合并 214

11.2.4 区域分割的MATLAB实现方法 215

11.3.1 启发式搜索 216

11.3.2 变换方法 216

11.3 形状分析 216

11.3.3 细化(骨架化) 217

11.3.4 MATLAB图像分析实例 217

11.4 区域操作 222

11.4.1 区域操作常用术语 222

11.4.2 指定操作区域 222

11.4.3 区域滤波 223

11.4.4 区域填充 223

习题 224

第十二章 其他图像处理技术 225

12.1 小波分析 225

12.1.1 小波分析概述 225

12.1.2 连续小波变换 226

12.1.3 离散小波变换 228

12.2 小波分析在图像处理中的应用 231

12.3 分形几何 233

12.3.1 分形几何概述 233

12.3.2 分形理论基本概念 234

12.3.3 分维数估计方法 234

12.3.4 分形方法在图像处理中的应用 235

12.4 神经网络 236

12.4.1 神经网络概述 236

12.4.2 生物神经元模型 237

12.4.3 神经网络模型及分类 238

12.4.4 典型神经网络简介 240

12.4.5 神经网络在图像处理中的应用 242

习题 244

附录 MATLAB图像处理工具箱函数集 245

各章习题答案与提示 251

参考文献 256

10.4.3 运动图像压缩标准 295