图像处理和分析教程 第2版PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 图像概述 1

1.1.1 基本概念和术语 1

1.1.2 不同波段的图像示例 2

1.1.3 不同类型的图像示例 5

1.1.4 图像应用领域 9

1.2 图像工程概述 10

1.2.1 图像工程的三个层次 10

1.2.2 相关学科 11

1.2.3 图像处理分析系统的组成 12

1.3 图像表示和显示 13

1.3.1 图像和像素的表示 13

1.3.2 图像显示 14

1.4 图像存储与格式 16

1.4.1 图像存储器件 16

1.4.2 图像文件格式 17

1.5 本书内容提要 19

1.5.1 图像技术分类和选取 19

1.5.2 图像处理和图像分析 19

1.5.3 如何学习使用本书 21

总结和复习 22

第2章 图像采集 25

2.1 几何成像模型 25

2.1.1 投影成像几何 26

2.1.2 基本成像模型 27

2.1.3 一般成像模型 29

2.2 亮度成像模型 31

2.3 采样和量化 32

2.3.1 空间分辨率和幅度分辨率 32

2.3.2 图像质量与采样和量化 34

2.4 像素间联系 36

2.4.1 像素邻域 36

2.4.2 像素间距离 37

2.5 图像坐标变换和应用 39

2.5.1 基本坐标变换 39

2.5.2 仿射变换 41

2.5.3 几何失真校正 42

总结和复习 45

第3章 空域图像增强 48

3.1 灰度映射 48

3.1.1 灰度映射原理 48

3.1.2 灰度映射示例 50

3.2 图像运算 51

3.2.1 算术运算 52

3.2.2 逻辑运算 53

3.3 直方图修正 55

3.3.1 直方图均衡化 55

3.3.2 直方图规定化 58

3.4 空域滤波 62

3.4.1 原理和分类 62

3.4.2 线性平滑滤波器 63

3.4.3 线性锐化滤波器 64

3.4.4 非线性平滑滤波器 65

3.4.5 非线性锐化滤波器 67

总结和复习 68

第4章 频域图像增强 71

4.1 傅里叶变换 72

4.1.1 2-D傅里叶变换 72

4.1.2 傅里叶变换定理 73

4.1.3 傅里叶变换特性 75

4.2 低通滤波器 75

4.2.1 理想低通滤波器 76

4.2.2 实用低通滤波器 77

4.3 高通滤波器 79

4.3.1 基本高通滤波器 80

4.3.2 特殊高通滤波器 81

4.4 带阻带通滤波器 83

4.4.1 带阻滤波器 83

4.4.2 带通滤波器 84

4.4.3 陷波滤波器 85

4.4.4 交互消除周期噪声 86

4.5 同态滤波器 87

4.6 空域技术与频域技术 89

4.6.1 空域技术的频域分析 89

4.6.2 空域或频域技术的选择 90

总结和复习 91

第5章 图像恢复 94

5.1 图像退化和噪声 95

5.1.1 图像退化示例 95

5.1.2 基本退化模型 96

5.1.3 典型噪声介绍 96

5.1.4 噪声概率密度函数 98

5.2 空域噪声滤波器 100

5.2.1 均值滤波器 100

5.2.2 排序统计滤波器 102

5.3 组合滤波器 103

5.3.1 混合滤波器 103

5.3.2 选择性滤波器 104

5.4 无约束恢复 106

5.4.1 无约束恢复模型 106

5.4.2 逆滤波 107

5.5 有约束恢复 108

5.5.1 有约束恢复模型 108

5.5.2 维纳滤波器 108

5.6 图像修复 109

5.6.1 图像修复原理 110

5.6.2 图像修复示例 110

5.7 图像超分辨率 112

5.7.1 基本模型 112

5.7.2 基于单幅图像的超分辨率复原 113

5.7.3 基于多幅图像的超分辨率重建 114

总结和复习 115

第6章 图像投影重建 117

6.1 投影重建方式 117

6.1.1 透射断层成像 117

6.1.2 发射断层成像 119

6.1.3 反射断层成像 120

6.1.4 电阻抗断层成像 121

6.1.5 磁共振成像 121

6.2 投影重建原理 122

6.2.1 基本模型 122

6.2.2 拉东变换 123

6.2.3 逆投影 124

6.3 傅里叶反变换重建 125

6.3.1 基本步骤和定义 126

6.3.2 傅里叶反变换重建公式 126

6.3.3 头部模型重建 128

6.4 卷积逆投影重建 130

6.4.1 连续公式推导 130

6.4.2 离散计算 130

6.4.3 扇束投影重建 131

6.5 级数展开重建 133

6.5.1 重建模型 133

6.5.2 代数重建技术 134

6.5.3 级数法的一些特点 135

6.6 迭代变换重建 135

总结和复习 136

第7章 图像编码基础 139

7.1 图像压缩和数据冗余 139

7.1.1 图像压缩原理 140

7.1.2 数据冗余类型 140

7.2 图像保真度 143

7.2.1 客观保真度准则 143

7.2.2 主观保真度准则 144

7.3 编码定理 144

7.3.1 信息和信源描述 144

7.3.2 无失真编码定理 145

7.4 变长编码 147

7.4.1 哥伦布编码 147

7.4.2 香农-法诺编码 148

7.4.3 哈夫曼编码 149

7.4.4 算术编码 152

7.5 位平面编码 154

7.5.1 位面分解 154

7.5.2 位面编码 157

总结和复习 158

第8章 图像编码技术和标准 161

8.1 预测编码 161

8.1.1 无损预测编码 161

8.1.2 有损预测编码 163

8.2 余弦变换编码 167

8.2.1 离散余弦变换 167

8.2.2 基于DCT的编码 169

8.3 小波变换编码 171

8.3.1 小波变换基础 171

8.3.2 离散小波变换 173

8.3.3 基于DWT的编码 174

8.3.4 基于提升小波的编码 175

8.4 图像压缩国际标准 176

8.4.1 二值图像压缩国际标准 176

8.4.2 灰度图像压缩国际标准 177

总结和复习 181

第9章 基本图像分割技术 183

9.1 图像分割定义和技术分类 183

9.1.1 图像分割定义 183

9.1.2 图像分割技术分类 184

9.2 并行边界技术 184

9.2.1 边缘及检测原理 184

9.2.2 一阶导数算子 185

9.2.3 二阶导数算子 187

9.2.4 边界闭合 190

9.3 串行边界技术 191

9.3.1 图搜索 191

9.3.2 动态规划 192

9.4 并行区域技术 193

9.4.1 原理和分类 194

9.4.2 全局阈值的选取 195

9.4.3 局部阈值的选取 197

9.4.4 动态阈值的选取 200

9.5 串行区域技术 200

9.5.1 区域生长 201

9.5.2 分裂合并 202

总结和复习 203

第10章 典型图像分割算法 205

10.1 SUSAN检测算子 205

10.1.1 USAN原理 205

10.1.2 SUSAN算子边缘检测 206

10.2 主动轮廓模型 209

10.2.1 主动轮廓 209

10.2.2 设计能量函数 210

10.3 特色的取阈值技术 213

10.3.1 多分辨率阈值选取 213

10.3.2 类间最大交叉熵阈值 214

10.3.3 类内最小模糊散度阈值 216

10.3.4 借助过渡区选择阈值 218

10.3.5 特征空间聚类 220

10.4 分水岭分割算法 221

总结和复习 224

第11章 目标表达和描述 227

11.1 目标标记 227

11.2 基于边界的表达 229

11.2.1 技术分类 229

11.2.2 链码 229

11.2.3 边界段和凸包 231

11.2.4 边界标记 231

11.2.5 多边形 233

11.2.6 地标点 234

11.3 基于区域的表达 235

11.3.1 技术分类 235

11.3.2 空间占有数组 235

11.3.3 四叉树 236

11.3.4 金字塔 236

11.3.5 围绕区域 237

11.3.6 骨架 238

11.4 基于边界的描述 240

11.4.1 简单边界描述符 240

11.4.2 形状数 242

11.4.3 边界矩 243

11.5 基于区域的描述 243

11.5.1 简单区域描述符 243

11.5.2 拓扑描述符 245

11.5.3 不变矩 245

总结和复习 247

第12章 特征提取和测量误差 249

12.1 区域纹理特征及测量 249

12.1.1 统计法 249

12.1.2 结构法 253

12.1.3 频谱法 256

12.2 区域形状特征及测量 258

12.2.1 形状紧凑性 258

12.2.2 形状复杂性 262

12.3 拓扑结构描述参数 264

12.4 特征测量的准确度 265

12.4.1 准确度和精确度 265

12.4.2 影响测量准确度的因素 267

12.4.3 直线长度测量 267

总结和复习 268

第13章 彩色图像处理和分析 271

13.1 基于物理的彩色模型 271

13.1.1 三基色模型 272

13.1.2 基于三基色的模型 273

13.2 基于感知的彩色模型 274

13.2.1 HSI模型 275

13.2.2 其他彩色感知模型 277

13.3 伪彩色增强 279

13.4 真彩色增强 281

13.4.1 处理策略 281

13.4.2 彩色单分量增强 282

13.4.3 全彩色增强 284

13.5 彩色图像消噪 286

13.6 彩色图像分割 289

13.6.1 彩色空间的选择 289

13.6.2 彩色图像分割策略 290

总结和复习 291

第14章 视频图像处理和分析 293

14.1 视频表达和格式 293

14.2 运动信息检测 297

14.2.1 基于摄像机模型的检测 297

14.2.2 基于差图像的检测 299

14.3 视频滤波 301

14.3.1 基于运动检测的滤波 301

14.3.2 基于运动补偿的滤波 302

14.3.3 消除匀速直线运动模糊 304

14.4 视频压缩国际标准 305

14.5 背景建模 310

14.5.1 基本原理 310

14.5.2 典型实用方法 311

14.5.3 效果示例 312

总结和复习 313

第15章 数学形态学方法 316

15.1 二值形态学基本运算 316

15.1.1 膨胀和腐蚀 317

15.1.2 开启和闭合 318

15.2 二值形态学组合运算 320

15.2.1 击中-击不中变换 321

15.2.2 组合运算 323

15.3 二值形态学实用算法 326

15.4 灰度形态学基本运算 328

15.4.1 灰度图像排序 328

15.4.2 灰度膨胀和腐蚀 329

15.4.3 灰度开启和闭合 333

15.5 灰度形态学组合运算 334

总结和复习 336

部分思考题和练习题的参考解答 339

参考文献 344

索引 352