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第1章　绪论 1

1.1　图像的概念 1

1.2　图像的分类 2

1.3　图像的表示 2

1.3.1　图像信号的表示 2

1.3.2　数字图像的表示 3

1.4　人类的视觉 4

1.4.1　人眼构造和视觉现象 4

1.4.2　人类视觉特性 5

1.5　图像质量的评价方法 8

1.6　数字图像处理 10

1.6.1　图像信号的数字化 10

1.6.2　数字图像文件的存储格式 15

1.6.3　数字图像处理主要的研究内容 19

1.6.4　数字图像处理系统 20

1.6.5　图像处理、图像分析和图像理解 21

1.6.6　图像通信系统 21

1.6.7　数字图像处理的主要应用 23

习题 24

第2章　Matlab图像处理工具箱 25

2.1　Matlab简介 25

2.2　Matlab常用的基本命令 26

2.3　图像处理工具箱简介 30

2.4　Matlab中的图像类型及类型转换 32

2.4.1　图像和图像数据 32

2.4.2　图像处理工具箱所支持的图像类型 33

2.4.3　Matlab图像类型转换 36

2.4.4　图像文件的读写和查询 39

2.4.5　图像文件的显示 41

2.4.6　不同类型的图像显示方法 43

习题 48

第3章　图像的变换 49

3.1　图像的正交变换 49

3.2　傅里叶变换 51

3.2.1　连续函数的傅里叶变换 51

3.2.2　离散函数的傅里叶变换 53

3.2.3　离散傅里叶变换的若干性质 55

3.2.4　离散傅里叶变换的Matlab实现 57

3.3　离散余弦变换 62

3.3.1　一维离散余弦变换 62

3.3.2　二维离散余弦变换 62

3.3.3　离散余弦变换的Matlab实现 63

3.4　沃尔什变换和哈达玛变换 65

3.4.1　离散沃尔什变换 65

3.4.2　离散哈达玛变换 68

3.4.3　沃尔什变换和哈达玛变换的Maltab实现 70

3.5.1　小波变换基本理论 72

3.5　小波变换 72

3.5.2　频域空间的划分 74

3.5.3　图像小波变换的Matlab实现 74

习题 78

第4章　图像的增强 80

4.1 引言 80

4.2　灰度变换法 81

4.2.1　全域线性变换 81

4.2.2　非线性灰度变换 82

4.3.1　直方图 83

4.3　直方图修正法 83

4.3.2　直方图修正 86

4.3.3　直方图均衡化 87

4.3.4　直方图规定化 90

4.3.5　直方图均衡化的Matlab实现 94

4.4　图像的平滑 97

4.4.1　邻域平均法 97

4.4.2 中值滤波 98

4.4.3　多图像平均法 100

4.5.1　梯度锐化法 101

4.5　图像锐化 101

4.5.2　Laplacian增强算子 103

4.6　频率域滤波增强 103

4.6.1　频率域低通滤波器 104

4.6.2　频率域高通滤波器 105

4.6.3　带通和带阻 106

4.6.4　图像增强的Matlab实现 106

4.7　彩色增强 112

4.7.1　伪彩色增强 113

4.7.3　彩色增强的Matlab实现 115

4.7.2　真彩色增强 115

习题 116

第5章　图像的复原 118

5.1　概述 118

5.2　退化的数字模型 118

5.2.1　退化模型 118

5.2.2　连续函数的退化模型 120

5.2.3　离散的退化模型 120

5.3.2　约束最小二乘复原 124

5.3　代数恢复方法 124

5.3.1　无约束复原 124

5.4　频率域恢复方法 126

5.4.1　逆滤波恢复法 126

5.4.2　去除由匀速运动引起的模糊 127

5.5　维纳滤波复原方法 129

5.6　图像复原的Matlab实现 130

5.6.1　模糊及噪声 130

5.6.2　维纳滤波复原的Matlab实现 132

5.6.3　约束最小二乘方滤波复原的Matlab实现 133

习题 135

第6章　图像编码与压缩技术 136

6.1　概述 136

6.1.1　图像的信息冗余 137

6.1.2　图像压缩编码技术的分类 137

6.2　图像压缩编码评价 138

6.2.1　基于压缩编码参数的评价 139

6.2.2　图像的逼真度准则 139

6.3　图像的统计编码 140

6.3.1　行程编码 141

6.3.2　方块编码 142

6.3.3　霍夫曼编码 143

6.3.4　算术编码 147

6.3.5　行程编码和霍夫曼编码的Matlab实现 150

6.4　预测编码 153

6.4.1　DPCM编码 154

6.4.2　最佳线性编码 154

6.4.3　DPCM系统中的图像降质 156

6.4.4　预测编码的Matlab实现 157

6.5　比特面编码 158

6.6　变换编码 160

6.7　编码技术的新进展——第二代编码方法 161

6.8　静止图像压缩编码标准 162

6.8.1　JPEG标准 162

6.8.2　JPEG 2000标准 167

习题 171

7.1.2　指纹识别系统分类 172

7.1.1　概述 172

7.1　指纹识别技术 172

第7章　数字图像处理的应用与发展 172

7.1.3　指纹识别系统工作原理 173

7.1.4　指纹识别模块算法 176

7.1.5　指纹特征提取和比对 179

7.2　车辆牌照识别技术 180

7.2.1　概述 180

7.2.2　车辆牌照识别系统的结构 181

7.2.3　预处理 182

7.2.4　牌照定位 182

7.2.6　车牌字符识别 183

7.2.5　字符的分割 183

7.3　图像型火灾探测技术 186

7.3.1　概述 186

7.3.2　火灾图像的分割处理 186

7.3.3　火灾图像识别 190

7.3.4　仿真及结果 193

7.4　数字图像水印技术 197

7.4.1　概述 197

7.4.2　数字图像水印的特性和分类 197

7.4.3　数字水印原理 198

7.4.4　DCT域数字图像水印技术 200

附录　数字图像处理实验 204

实验项目及学时安排 204

实验一　Matlab图像工具箱的使用 204

实验二　图像变换 205

实验三　图像灰度修正技术和直方图均衡化 206

实验四 图像的平滑 207

实验五　图像的锐化 208

实验六　DCT域图像数字水印算法 211

参考文献 223