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第1章 数字图像 1

1.1 图像编程 1

1.2 图像获取 3

1.2.1 针孔照相机模型 3

1.2.2 薄透镜 4

1.2.3 数字化 5

1.2.4 图像尺寸与分辨率 6

1.2.5 图像坐标系统 6

1.2.6 像素值 7

1.3 图像文件格式 9

1.3.1 光栅和矢量数据 9

1.3.2 TIFF文件格式 10

1.3.3 GIF文件格式 10

1.3.4 PNG文件格式 11

1.3.5 JPEG文件格式 11

1.3.6 BMP文件格式 14

1.3.7 PBM文件格式 14

1.3.8 其他文件格式 15

1.3.9 位与字节 15

1.4 练习题 17

第2章 ImageJ 18

2.1 图像操作与处理 18

2.2 ImageJ综述 19

2:2.1 关键特征 20

2.2.2 交互式工具 20

2.2.3 ImageJ插件 20

2.2.4 第一个示例：图像取反 21

2.3 ImageJ与Java的其他信息 24

2.3.1 ImageJ的资源 24

2.3.2 用Java编程 24

2.4 练习题 24

第3章 直方图 26

3.1 何谓直方图 26

3.2 理解直方图 28

3.2.1 图像获取 28

3.2.2 图像缺陷 29

3.3 直方图计算 32

3.4 多于8位图像的直方图 34

3.4.1 像素组合 34

3.4.2 示例 34

3.4.3 实现 34

3.5 彩色图像直方图 35

3.5.1 强度直方图 36

3.5.2 单个颜色通道直方图 36

3.5.3 组合颜色直方图 37

3.6 累积直方图 37

3.7 练习题 38

第4章 点运算 40

4.1 图像强度修正 40

4.1.1 对比度与亮度 40

4.1.2 利用设定门限限制结果值 41

4.1.3 图像求反 41

4.1.4 阈值操作 42

4.2 点运算与直方图 43

4.3 自动对比度调整 43

4.4 修正的自动对比度调整 45

4.5 直方图均衡化 46

4.6 直方图规范化 49

4.6.1 频率与概率 49

4.6.2 直方图规范化的原理 50

4.6.3 调整为分段线性分布 50

4.6.4 调整为给定直方图（直方图匹配） 52

4.6.5 示例 55

4.7 Gamma校正 57

4.7.1 为什么是Gamma 57

4.7.2 Gamma函数 58

4.7.3 真实Gamma值 59

4.7.4 Gamma校正应用 59

4.7.5 实现 60

4.7.6 修正Gamma校正 61

4.8 ImageJ中的点运算 63

4.8.1 利用查找表进行点运算 63

4.8.2 算术运算 64

4.8.3 包含多幅图像的点运算 64

4.8.4 两幅图像进行点运算的方法 65

4.8.5 多幅图像的ImageJ插件 65

4.9 练习题 68

第5章 滤波器 70

5.1 何谓滤波器 70

5.2 线性滤波器 71

5.2.1 滤波矩阵 72

5.2.2 应用滤波器 72

5.2.3 计算滤波器算子 73

5.2.4 滤波器插件示例 74

5.2.5 整数系数 76

5.2.6 任意尺寸的滤波器 77

5.2.7 线性滤波器的类型 78

5.3 线性滤波器的性质 80

5.3.1 线性卷积 80

5.3.2 线性卷积的性质 81

5.3.3 线性滤波的可分离性 82

5.3.4 滤波器的脉冲响应 83

5.4 非线性滤波器 85

5.4.1 最小值与最大值滤波 85

5.4.2 中值滤波 86

5.4.3 加权中值滤波器 89

5.4.4 其他非线性滤波器 90

5.5 滤波器的实现 90

5.5.1 滤波程序的效率 90

5.5.2 图像边界的处理 91

5.5.3 调试滤波器程序 92

5.6 ImageJ的滤波运算 92

5.6.1 线性滤波器 92

5.6.2 高斯滤波器 93

5.6.3 非线性滤波器 93

5.7 练习题 94

第6章 边缘与轮廓 96

6.1 边缘是怎么来的 96

6.2 基于梯度的边缘检测 97

6.2.1 偏导数与梯度 97

6.2.2 导数滤波器 98

6.3 边缘检测算子 99

6.3.1 Prewitt算子与Sobel算子 99

6.3.2 Roberts算子 101

6.3.3 罗盘算子 102

6.3.4 ImageJ的边缘检测算子 104

6.4 其他边缘检测算子 104

6.4.1 基于二阶导数的边缘检测 104

6.4.2 不同尺度下的边缘 105

6.4.3 Canny算子 105

6.5 从边缘到轮廓 107

6.5.1 轮廓跟踪 107

6.5.2 边缘图 107

6.6 边缘锐化 107

6.6.1 边缘锐化与拉普拉斯滤波器 108

6.6.2 USM锐化 110

6.7 练习题 114

第7章 形态学滤波器 115

7.1 收缩与放大 115

7.1.1 像素的邻域 116

7.2 基本的形态学运算 117

7.2.1 结构元素 117

7.2.2 点集 117

7.2.3 膨胀 118

7.2.4 腐蚀 118

7.2.5 膨胀与腐蚀的性质 119

7.2.6 设计形态学滤波器 121

7.2.7 应用举例：轮廓 123

7.3 复合运算 125

7.3.1 开运算 125

7.3.2 闭运算 125

7.3.3 开运算和闭运算的性质 125

7.4 灰度形态学 125

7.4.1 结构元素 126

7.4.2 膨胀与腐蚀 126

7.4.3 灰度开运算与闭运算 128

7.5 实现形态学滤波器 130

7.5.1 ImageJ中的二值图像 130

7.5.2 膨胀与腐蚀 130

7.5.3 开运算与闭运算 131

7.5.4 Outline函数 132

7.5.5 ImageJ中的形态学运算ImageProcessor类 132

7.6 练习题 134

第8章 彩色图像 135

8.1 RGB彩色图像 135

8.1.1 彩色图像的组织结构 137

8.1.2 ImageJ中的彩色图像 138

8.2 颜色空间与颜色转换 149

8.2.1 转换为灰度图像 149

8.2.2 彩色图像的去饱和 151

8.2.3 HSV/HSB与HLS彩色空间 153

8.2.4 电视颜色空间：YUV、YIQ与YCbCr 163

8.2.5 用于印刷的颜色空间：CMY与CMYK 165

8.3 彩色图像的统计分析 169

8.3.1 一幅图像中有多少种颜色 169

8.3.2 颜色直方图 170

8.4 练习题 172

附录A 数学记号 174

A.1 符号 174

A.2 集合算子 175

A.3 算法复杂度和O记号 175

附录B Java摘记 177

B.1 算术运算 177

B.1.1 整数除法 177

B.1.2 求模算子 178

B.1.3 无符号字节型 179

B.1.4 数学函数（Math类） 180

B.1.5 舍入 181

B.1.6 反正切函数 181

B.1.7 Float和Double（类） 181

B.2 数组和集合 182

B.2.1 创建数组 182

B.2.2 数组大小 182

B.2.3 访问数组元素 183

B.2.4 二维数组 183

B.2.5 克隆数组 184

B.2.6 对象数组与排序 185

B.2.7 集合体（Collection） 186

参考文献 188