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第1章 导论 1

1.1 数字图像处理的概念 1

1.1.1 图像 1

1.1.2 图像处理 2

1.2 数字图像处理的内容以及与其他相关学科的关系 2

1.2.1 数字图像处理的内容 2

1.2.2 数字图像处理与其他相关学科的关系 3

1.3 数字图像处理系统 4

1.3.1 数字图像采集 5

1.3.2 数字图像显示 5

1.3.3 数字图像存储 5

1.3.4 数字图像通信模块 7

1.3.5 计算机 7

1.3.6 图像处理软件 8

1.4 数字图像处理的特点及其应用 8

1.4.1 数字图像处理的特点 8

1.4.2 数字图像处理的应用 9

习题 10

第2章 数字图像处理基础 11

2.1 人眼的视觉原理 11

2.1.1 人眼的构造 11

2.1.2 图像的形成 12

2.1.3 视觉亮度范围和分辨率 12

2.1.4 视觉适应性和对比灵敏度 13

2.1.5 亮度感觉与色觉 13

2.1.6 马赫带 15

2.2 连续图像的描述 16

2.3 图像数字化 17

2.3.1 采样 17

2.3.2 量化 18

2.3.3 数字图像的表示 19

2.3.4 采样、量化参数与数字化图像间的关系 20

2.3.5 图像数字化设备的组成及性能 22

2.4 图像灰度直方图 26

2.4.1 概念 26

2.4.2 直方图的性质 26

2.4.3 直方图的应用 27

2.5 数字图像处理算法的形式 28

2.5.1 基本功能形式 28

2.5.2 几种具体算法形式 28

2.6 图像的数据结构与图像文件格式 32

2.6.1 图像的数据结构 32

2.6.2 图像文件格式 34

2.7 图像的特征与噪声 40

2.7.1 图像的特征类别 40

2.7.2 特征提取与特征空间 41

2.7.3 图像噪声 42

习题 44

第3章 图像变换 45

3.1 预备知识 45

3.1.1 点源和狄拉克函数 45

3.1.2 二维线性位移不变系统 46

3.2 傅立叶变换 48

3.2.1 连续函数的傅立叶变换 48

3.2.2 离散函数的傅立叶变换 49

3.2.3 二维离散傅立叶变换的若干性质 52

3.3 其他可分离图像变换 55

3.3.1 通用公式 55

3.3.2 沃尔什变换 57

3.3.3 哈达玛变换 58

3.3.4 离散余弦变换 60

3.4 小波变换简介 61

3.4.1 连续小波变换 62

3.4.2 离散小波变换 65

3.5 多尺度几何分析 66

习题 67

第4章 图像增强 68

4.1 图像增强的点运算 69

4.1.1 灰度级校正 69

4.1.2 灰度变换 69

4.1.3 直方图修正法 70

4.1.4 局部统计法 78

4.2 图像的空间域平滑 79

4.2.1 局部平滑法 79

4.2.2 超限像素平滑法 79

4.2.3 灰度最相近的K个邻点平均法 80

4.2.4 梯度倒数加权平滑法 80

4.2.5 最大均匀性平滑 81

4.2.6 有选择保边缘平滑法 82

4.2.7 空间低通滤波法 82

4.2.8 多幅图像平均法 83

4.2.9 中值滤波 84

4.3 空间域锐化 86

4.3.1 梯度锐化法 86

4.3.2 Laplacian增强算子 88

4.3.3 高通滤波法 90

4.4 频率域增强 90

4.4.1 频率域平滑 90

4.4.2 频率域锐化 93

4.4.3 同态滤波增强 95

4.5 彩色增强技术 96

4.5.1 伪彩色增强 96

4.5.2 彩色图像增强技术 97

4.6 图像代数运算 102

4.6.1 加运算 102

4.6.2 减运算 102

4.6.3 乘运算 102

4.6.4 除运算 102

习题 103

第5章 图像复原与重建 106

5.1 图像退化 106

5.1.1 图像的退化 106

5.1.2 图像退化的数学模型 106

5.2 代数恢复方法 108

5.2.1 无约束复原 108

5.2.2 约束最小二乘复原 109

5.3 频率域恢复方法 110

5.3.1 逆滤波恢复法 110

5.3.2 去除由匀速运动引起的模糊 111

5.3.3 维纳滤波复原方法 113

5.4 几何校正 114

5.4.1 空间坐标变换 115

5.4.2 像素灰度内插 118

5.5 图像重建 120

5.5.1 计算机断层扫描的二维重建 120

5.5.2 三维形状的复原 121

习题 123

第6章 图像编码与压缩 125

6.1 概述 125

6.1.1 图像数据压缩的必要性与可能性 125

6.1.2 图像编码压缩的分类 126

6.2 图像保真度准则 126

6.2.1 客观保真度准则 127

6.2.2 主观保真度准则 127

6.3 统计编码方法 128

6.3.1 图像冗余度和编码效率 128

6.3.2 霍夫曼编码 129

6.3.3 费诺-仙农编码 131

6.3.4 算术编码 131

6.3.5 行程编码 133

6.4 预测编码 134

6.4.1 线性预测编码 135

6.4.2 非线性预测编码法 136

6.5 正交变换编码 136

6.5.1 变换编码原理 137

6.5.2 正交变换的性质 137

6.5.3 变换压缩的数学分析 137

6.5.4 最佳变换与准最佳变换 139

6.5.5 各种准最佳变换的性能比较 141

6.5.6 编码 142

6.6 图像编码的国际标准简介 143

6.6.1 静止图像压缩标准 143

6.6.2 运动图像压缩标准 144

6.6.3 二值图像压缩标准 144

习题 144

第7章 图像分割 145

7.1 概述 145

7.2 边缘检测算子 146

7.2.1 梯度算子 147

7.2.2 Roberts梯度算子 148

7.2.3 Prewitt和Sobel算子 148

7.2.4 方向算子 148

7.2.5 拉普拉斯算子 149

7.2.6 马尔算子 150

7.2.7 Canny边缘检测算子 151

7.2.8 沈俊边缘检测方法 153

7.2.9 曲面拟合法 154

7.3 边缘跟踪 155

7.3.1 光栅跟踪扫描 155

7.3.2 全向跟踪 157

7.4 线检测 158

7.4.1 Hough变换检测直线 158

7.4.2 广义Hough变换检测曲线 159

7.5 区域分割 160

7.5.1 最简单图像的区域分割 161

7.5.2 复杂图像的区域分割 163

7.5.3 特征空间聚类 163

7.6 区域增长 164

7.6.1 简单区域扩张法 164

7.6.2 质心型增长 165

7.6.3 混合型增长 165

7.7 分裂合并法 167

习题 169

第8章 二值图像处理与形状分析 171

8.1 二值图像的连接性和距离 171

8.1.1 邻域和邻接 171

8.1.2 像素的连接 172

8.1.3 连接成分 172

8.1.4 欧拉数 173

8.1.5 像素的可删除性和连接数 173

8.1.6 区域邻接图 175

8.1.7 包含、击中、不击中 175

8.1.8 距离 175

8.2 连接成分的变形处理 177

8.2.1 标记 177

8.2.2 膨胀和收缩（或腐蚀） 178

8.2.3 线图形化 180

8.3 形状特征提取与分析 184

8.3.1 区域内部形状特征提取与分析 185

8.3.2 区域外部形状特征提取与分析 188

8.4 关系描述 193

8.4.1 字符串描述 193

8.4.2 树结构描述 195

习题 196

第9章 影像纹理分析 197

9.1 概述 197

9.2 直方图分析法 198

9.3 Laws纹理能量测量法 199

9.4 自相关函数分析法 200

9.5 灰度共生矩阵分析法 201

9.5.1 灰度共生矩阵 201

9.5.2 灰度共生矩阵特征的提取 202

9.5.3 灰度-梯度共生矩阵分析法 204

9.6 行程长度统计法 206

9.7 傅立叶频谱分析法 207

9.8 马尔柯夫随机场分析法 209

9.8.1 马尔柯夫随机场的定义和基本性质 209

9.8.2 纹理MRF模型参数提取与分析 210

9.9 影像纹理的小波分析 211

9.10 影像纹理的分形分析法 212

9.10.1 分形 212

9.10.2 分维 212

9.10.3 影像纹理的分维特征提取与分析 214

9.11 影像纹理的句法结构分析法 214

9.12 影像纹理区域分割与边缘检测 215

9.12.1 纹理区域分割 215

9.12.2 纹理边缘检测 216

习题 216

第10章 模板匹配与模式识别技术 217

10.1 模板匹配 217

10.1.1 模板匹配方法 217

10.1.2 模板匹配方法的改进 218

10.2 统计模式识别 219

10.2.1 特征处理 220

10.2.2 统计分类法 221

10.3 结构模式识别法 224

10.3.1 结构模式识别原理 224

10.3.2 树分类法 226

10.4 人工神经网络识别法 227

10.4.1 神经网络的结构 227

10.4.2 神经元 228

10.4.3 神经网络的工作过程 228

10.4.4 神经网络的性能 229

10.4.5 BP神经网络 229

习题 231

第11章 数字图像处理的应用 232

11.1 多源遥感影像像素级融合技术 232

11.1.1 基本概念 232

11.1.2 像素级影像融合过程与特点 232

11.1.3 多源遥感影像的空间配准方法 233

11.1.4 像素级影像融合方法及其特点 235

11.2 指纹识别系统 242

11.2.1 指纹的基本特征 243

11.2.2 指纹识别系统简介 244

11.2.3 指纹库的建立与查对 248

11.3 OCR文字识别技术 249

11.3.1 版面分析方法 249

11.3.2 文字识别技术 250

11.4 运动图像分析 254

附录 英汉专业术语对照 257

参考文献 264