第一章 绪论 1
第一节 图像的数字化表达 2
一、数字图像处理的术语 2
二、图像的数字化表达与实现 3
第二节 图像数字化器类型及其组成 4
一、图像数字化器的类型 4
二、图像数字化器的组成部件 6
第三节 数字图像处理系统 6
第四节 图像数据压缩的必要性 8
第五节 数字图像处理的基本要求 9
第一节 采样及其频谱 11
第二章 信号离散技术 11
第二节 内插与抗混叠技术 13
一、采样定理 13
二、内插 13
第三节 二维图像采样 15
第四节 量化 18
一、量化器的数学模型 18
二、无记忆量化(标量量化) 19
三、矢量量化 23
第三章 图像的傅里叶变换 30
第一节 概述 30
二、二维连续傅里叶变换 31
第二节 连续傅里叶变换 31
一、一维连续傅里叶变换 31
第三节 一维离散傅里叶变换 32
一、离散傅里叶级数 32
二、离散傅里叶变换 33
三、离散傅里叶变换的性质 33
第四节 一维快速傅里叶变换 36
一、按时间抽取的FFT算法 37
二、按时间抽取FFT的程序实现 41
三、按频率抽取FFT算法 47
四、按频率抽取FFT的程序设计 48
一、二维离散傅里叶变换 50
第五节 二维离散傅里叶变换 50
二、二维DFT的性质 51
第六节 二维快速离散傅里叶变换的算法 52
一、二维快速离散FFT 52
二、矩阵转置算法 53
三、二维快速离散FFT程序举例 56
四、二维FFT结果显示 65
第四章 图像增强 67
第一节 概述 67
一、空间域图像增强方法 67
一、一些简单的强度变换 68
第二节 图像增强的点处理方法 68
二、频域图像增强方法 68
二、灰度直方图的处理 70
三、图像的减法增强 80
四、图像的平均 81
第三节 图像增强的空间滤波法 81
一、背景知识 81
二、图像的平滑滤波 83
三、图像锐化 84
第四节 图像的频域增强 87
一、频域图像平滑滤波 87
二、频域图像锐化滤波 90
三、图像的同态滤波 91
第五节 从频域规范中推广空间模板 93
第五章 图像分割 95
第一节 概述 95
第二节 图像的不连续性的检测 96
一、点的检测 96
二、线条的检测 96
三、边沿检测 97
四、组合检测 101
一、局域处理 104
二、Hough变换下的全局处理 104
第三节 边沿连接和边界检测 104
三、图论技术下的全局处理 106
第四节 阈值图像分割 109
一、基础知识 109
二、简单的全局阈值 110
三、最佳阈值 110
四、基于边界特征的阈值选择 111
五、基于几个变量的阈值 112
第五节 区域分割 113
一、基本公式 113
二、通过像素凝聚的区域生长 114
三、区域的分裂与合并 115
第六节 运动在图像分割中的应用 116
一、空域分割技术 116
二、频域分割技术 120
第六章 图像的表示与描述 122
第一节 概述 122
第二节 图像的表示方案 122
一、链码 123
二、多边形近似 124
三、图像的标记 125
四、边界分割 126
五、区域的骨架 127
二、形状数 129
第三节 边界描述子 129
一、几种简单的描述子 129
三、傅里叶描述子 130
四、矩 132
第四节 区域描述子 133
一、几种简单的描述子 133
二、拓扑描述子 134
三、纹理 135
四、区域的矩描述方法 138
第五节 图像描述的形态学方法 139
一、膨胀和腐蚀 140
二、打开和关闭 142
三、击中与击不中变换 143
四、一些基本的形态学操作 144
第六节 关系描述 147
第七章 彩色图像处理技术 149
第一节 概述 149
第二节 肉眼色度视觉原理 150
第三节 彩色模型及其彩色坐标变换 151
一、XYZ计色体系 151
二、UCS均匀色标体系 152
三、工业彩色模型 152
四、视觉彩色模型--HSI彩色系统 154
五、彩色坐标RGB和HSI的变换 155
第四节 彩色图像增强 157
一、彩色平衡 157
二、彩色增强和颜色变换 157
三、彩色补偿 157
第五节 伪彩色与假彩色处理技术 159
一、伪彩色处理 159
二、假彩色处理 160
第一节 模式识别的概述 161
一、定义 161
第八章 图像模式识别 161
二、模式识别系统 162
三、模式识别系统设计过程 162
第二节 统计模式识别方法 162
一、统计决策理论 162
二、Bayes决策的最小风险 164
第三节 句法模式识别方法 165
一、句法模式识别描述 165
二、句法模式识别的形式语言描述 166
第四节 模糊集合识别方法 167
一、隶属函数的确定方法 168
二、模糊集合识别在细胞图形上的诊断应用 171
一、神经元的组成 173
第五节 神经网络的模式识别 173
二、神经元间信息传递理论 174
三、神经网络的模式分类器 175
四、应用举例 179
第六节 图像特征提取 181
一、图像的区域分割 181
二、图像直方图特征 184
三、纹理特征 185
第九章 图像复原 188
第一节 概述 188
一、成像系统的数学描述 189
第二节 图像退化模型 189
二、图像退化模型 190
第三节 滤波器的图像复原 192
一、维纳滤波复原 193
二、功率谱均衡复原 194
三、几何均值滤波器 194
第四节 线性代数图像复原 195
一、无约束代数复原 196
二、有约束最小二乘的代数复原 196
第五节 变分法的图像复原 197
第六节 神经网络图像复原 199
一、基于Hopfield神经网络的图像复原 199
二、分块神经网络图像复原 202
三、基于多层感知器的图像复原 203
第七节 图像运动模糊及其复原的实现举例 204
一、离散图像的运动退休及其实现 204
二、频域内的图像复原实现 206
三、空间域内的图像复原实现 207
四、图像复原结果比较 209
第十章 无损压缩编码技术 211
第一节 数字图像数据的无损压缩编码技术概述 211
第二节 统计编码与有关信息论的知识 212
一、信息的熵 212
二、平均交互信息量 213
四、变长编码定理 216
三、变长编码定义 216
五、单义可译码的构造 219
第三节 霍夫曼编码 220
一、霍夫曼码的编码步骤 220
二、两种霍夫曼码的比较 223
三、霍夫曼编码的几个问题的讨论 225
第四节 算术编码 226
一、概述 226
二、算术编码与译码原理 227
三、算术编码与解码的算法程序 232
四、二值图像的算术编码 233
五、二值图像的算术码译码 237
六、不对称数Q(S)的确定和编码效率η 239
第五节 游程编码 240
一、游程编码的基本思想 240
二、游程编码类型 240
三、二元序列的游程编码概述 241
四、RLC的数据压缩效果 241
第六节 霍夫曼编码和游程编码在二值图像数据压缩上的应用 242
一、二值图文传真机类型 242
二、二值图像的统计特性 243
三、MH编码及其在二值图文传真机上的应用 243
四、MR编码及其在四类图文传真机上的应用 247
第七节 LZW编码 252
一、LZW编码方法的形成 252
二、LZW算法 253
第十一章 预测编码 256
第一节 DPCM的基本原理及系统组成 256
一、DPCM的基本原理 256
二、DPCM预测编码为什么能压缩数据降低码率 257
三、预测编码的类型 258
第二节 最优线性预测 259
一、最优线性预测器的设计 259
第三节 自适应预测编码 261
二、实用最优线性预测器举例 261
一、线性自适应预测器 262
二、非线性自适应预测 263
第四节 帧间预测编码技术 265
一、帧间像素差值的统计特性 265
二、帧间运动估计与运动补偿技术 265
第五节 电视信号的预测编码 270
一、电视信号的基本参数 270
二、数字电视系统的结构 271
三、数字视频信号的传输 272
四、压缩电视信号码率的一般途径 273
五、利用自适应技术，使预测器、量化器与图像的局部特性匹配来降低码率 274
第六节 实用预测编码程序举例 276
第十二章 图像的变换编码 280
第一节 线性变换 280
一、一维离散线性变换 280
二、二维离散线性变换 282
三、离散正交变换 283
第二节 卡胡南-列夫变换(K-L变换) 285
一、特征分析 285
二、特征向量变换-K-L变换 286
三、K-L变换的降维及其误差表达 287
一、一维DCT定义 289
第三节 次最优正交变换DCT 289
二、二维DCT 291
三、一维DCT快速算法 293
四、基于查表法的直接二维DCT的方法 298
第四节 哈尔(Haar)变换 305
一、哈尔函数 305
二、哈尔变换 306
第五节 Walsh-Hadamard变换 308
一、Rademacher函数 308
二、Walsh函数 308
三、Walsh-Hadamard变换 312
四、Walsh-Hadamard变换的快速算法 313
五、Walsh变换在数据压缩方面的应用 318
第六节 斜变换 320
一、斜矩阵 320
二、斜矩阵的递推结构 322
三、斜变换及其快速算法 323
第七节 变换编码方法的特性及若干问题 323
一、变换编码方法的特性 323
二、各种变换性能的比较 324
三、变换矩阵阶数的选择 325
四、变换系数的选择原则和方法 325
第八节 程序实现举例 326
一、小波理论的发展 330
第十三章 小波分析和应用 330
第一节 引言 330
二、傅里叶变换存在的问题 331
三、小波变换的引入 332
四、小波理论、滤波器族和多分辨分析之间的关系 334
第二节 连续小波变换 334
一、连续小波变换的定义 334
二、滤波器族解释 336
三、连续小波变换的性质 337
四、一维小波简介 339
第三节 离散小波变换 341
一、滤波器族理论 342
二、多分辨率分析 344
三、子带编码 347
四、离散小波变换的设计 352
第四节 小波的应用 359
一、小波分析用于图像压缩应考虑的几个问题 360
二、两种常用的利用小波分析的图像编码方法 366
三、结语 384
第十四章 神经网络压缩编码技术 385
第一节 人工神经网络的基本概念 385
一、人工神经网络发展概况 385
二、ANN基本要素 386
三、人工神经网络的基本模型 387
四、直接用于数据压缩的ANN模型 391
第二节 神经网络的离散Hartley变换与离散Fourier变换 391
一、离散Hartley变换(DHT)及其与Fourier变换的关系 392
二、DHT和DFT的神经网络实现 393
第三节 人工神经网络的非线性预测编码 395
一、基本原理 395
二、ANN的非线性预测编码实现 396
三、对MNN的非线性预测系统的性能评价 397
第四节 神经网络的图像变换编码 398
一、Hopfield神经网络图像变换编码 398
二、神经网络Gabor变换的图像编码方法 399
三、神经网络变换编码的特点 400
第五节 神经网络的矢量量化图像数据压缩 401
一、矢量量化与神经网络 401
二、利用SOFM设计矢量量化器 402
三、误差对向传播网络矢量量化器 403
第六节 主分量神经网络图像编码 404
一、主分量分析的基本思想 404
二、基于神经网络的主分量分析 405
三、自适应主分量提取的神经网络 407
四、基于正交学习规则的神经网络约束主分量分析 408
第七节 分形神经网络的图像编码 408
一、分形特征 410
第一节 分形学的基本概念 410
第十五章 分形图像压缩编码 410
二、分形方法为什么能压缩图像 412
三、分形压缩图像的基本思路 412
第二节 分形图像压缩编码的理论基础 414
一、图像压缩分形理论的数学基础 414
二、压缩映射 417
三、迭代函数系统 418
第三节 拼贴定理与分形图像的IFS编码方法 419
一、拼贴定理 419
二、基于拼贴定理的黑白分形图像压缩的IFS编码方法 421
一、Markov算子与Hutchinson定理 422
第四节 基于拼贴定理的灰度分形图像的随机IFS编码方法 422
二、计算灰度图像的IFS吸引子的复印机算法 423
三、寻找Markov算子的基本思路 423
第五节 简库恩全自动的分形图像压缩编码方法 424
第六节 基于四分树法的分形图像压缩编码 427
一、固定尺寸的四分树分形编码 427
二、自适应的四分树分形编码方法 428
第七节 运动图像的分形压缩编码方法 429
一、活度图像的自仿射变换 429
二、灰度的运动图像分形压缩编码方法 431
第八节 小波域的分形编码方法 433
一、经典编码方法及其缺陷 435
第十六章 图像压缩的若干国际标准简介 435
第一节 概述 435
二、现代编码方法 436
三、图像压缩编码的国际标准 437
第二节 H.261/H.263建议 439
一、关于图像尺寸的规定 439
二、主要指标与技术要点 440
三、视频信源编码算法 442
四、改进与扩充 445
五、H.261小结 445
六、甚低码率图像编码国际建议H.263 446
第三节 JPEG标准 449
一、基本系统 451
二、扩展系统 456
第四节 MPEG-1标准 457
一、MPEG-1系统(ISO/IEC 11172-1)概述 458
二、MPEG-1视频(ISO/IEC 11172-2)概述 459
三、MPEG-1音频(ISO/IEC 11172-3)概述 463
第五节 MPEG-2标准 467
一、MPEG-2系统(ISO/IEC 131818-1)概述 467
二、MPEG-2视频(ISO/IEC 131818-2)概述 468
三、MPEG-2音频(ISO/IEC 131818-3)概述 473
第六节 MPEG-4标准 473
二、MPEG-4的主要功能 474
一、MPEG-4的目标 474
三、MPEG-4标准的元素 475
四、MPEG-4视频编码的考虑事项 475
附录A Huffman编解码程序实现举例 476
附录B 游程编码程序实现举例 488
附录C 算术编解码程序实现举例 491
附录D LZW编解码程序实现举例 498
附录E 图像处理相关硬件介绍 511
一、滤波器专用芯片 511
二、FFT专用芯片 511
四、图像编/解码专用芯片 512
三、图像处理专用芯片 512
五、可编程多媒体处理器 516
附录F 循环矩阵和分块循环矩阵的简化 518
一、循环矩阵对角化 518
二、分块循环矩阵对角化 519
三、退化模型的求解 520
附录G 图像运动模糊与重建程序举例 522
一、图像运动模糊程序 522
二、频域图像复原程序 523
三、空间域图像复原程序 530
参考文献 532