第1章 图像生成与采集基础 1
1.1 绪言 1
1.2 图像的生成 1
1.2.1 成像的概念 1
1.2.2 理想光学系统和共线成像 4
1.2.3 成像光学系统的分辨极限 5
1.2.4 成像光学系统质量描述 8
1.2.5 感光底片 12
1.3 视觉 17
1.3.1 视觉原理 17
1.3.2 视觉现象 18
1.3.3 视觉模型 21
习题 25
第2章 光度学与色度学基础 27
2.1 辐射度量与光度量 27
2.1.1 基本辐射度量 27
2.1.2 人眼的光谱光视效率 29
2.1.3 光度量 29
2.2 光束传播中光度量的变化规律 31
2.2.1 点光源的光通量和对微面元的照度 31
2.2.2 朗伯余弦辐射体及其光通量 33
2.2.3 光亮度的传递 35
2.2.4 光学成像系统像面的光照度 37
2.3 颜色的表征和基本色度量 39
2.3.1 颜色视觉 39
2.3.2 颜色匹配和基本色度量 40
2.4 CIE标准色度系统 42
2.4.1 CIE1931标准色度系统 42
2.4.2 CIE1964补充标准色度系统 45
2.5 色差及均匀颜色空间 45
2.5.1 色差的概念 45
2.5.2 1931CIE-XYZ颜色空间的视觉非均匀性 46
2.5.3 均匀颜色空间及色差公式 46
习题 50
第3章 成像系统 51
3.1 典型光学成像系统 51
3.1.1 放大镜 51
3.1.2 望远系统 53
3.1.3 显微系统 58
3.1.4 摄影系统 60
3.1.5 成像物镜 62
3.2 照明系统 66
3.2.1 照明系统设计的基本原则 66
3.2.2 临界照明和柯勒照明 66
3.2.3 LED照明系统 67
3.3 数字成像系统 68
3.3.1 数字照相系统 68
3.3.2 数字显微成像系统 70
3.3.3 数字望远成像系统 71
3.3.4 其他数字成像方法 71
习题 73
第4章 数字图像的采集 74
4.1 概述 74
4.2 CCD图像传感器工作原理 74
4.2.1 CCD工作原理 75
4.2.2 CCD特性参数 78
4.3 CCD图像传感器结构 81
4.3.1 线阵CCD图像传感器的基本结构 81
4.3.2 典型线阵CCD图像传感器 82
4.3.3 面阵CCD图像传感器的基本结构 84
4.3.4 典型面阵CCD图像传感器 87
4.4 CCD图像数据采集与计算机接口 89
4.4.1 CCD图像数据的量化 89
4.4.2 计算机接口 91
4.4.3 线阵CCD图像数据的采集 92
4.4.4 面阵CCD图像数据的采集 95
4.5 基于嵌入式系统的CCD图像数据采集 97
4.5.1 线阵CCD图像数据的采集 98
4.5.2 面阵CCD图像数据的采集 99
4.6 CCD数字图像的保存 100
习题 100
第5章 图像的数学表征 101
5.1 连续图像的表达式 101
5.2 二维线性系统 102
5.3 连续图像的统计表征 105
5.4 抽样与量化 107
5.5 抽样理论 113
5.5.1 理想抽样 113
5.5.2 实际的图像抽样系统 117
5.6 图像的矩阵与向量表示 120
5.6.1 图像的矩阵表示 120
5.6.2 图像的向量表示 121
5.6.3 向量空间中的随机图像场 121
习题 122
第6章 图像正交变换 124
6.1 正交变换概述 124
6.1.1 一维变换 124
6.1.2 二维变换 126
6.2 傅里叶变换 128
6.2.1 连续函数的傅里叶变换 128
6.2.2 离散傅里叶变换 133
6.2.3 图像傅里叶变换的性质 137
6.2.4 FFT 145
6.3 离散余弦变换 148
6.4 沃尔什变换 150
6.5 阿德玛变换 154
6.6 哈尔变换 158
6.7 K-L变换 161
习题 165
第7章 数字图像增强 167
7.1 直方图处理 167
7.1.1 直方图定义 167
7.1.2 灰度级变换 169
7.1.3 直方图均衡化 173
7.2 图像平滑 175
7.2.1 低通滤波法 175
7.2.2 中值滤波法 178
7.2.3 多图像平均法 181
7.3 图像锐化 182
7.3.1 微分滤波 182
7.3.2 高通滤波 184
7.4 伪彩色增强 186
7.4.1 基于灰度调色板的伪彩色方法 186
7.4.2 基于灰度变换的伪彩色方法 186
7.4.3 基于频率滤波的伪彩色方法 186
7.4.4 基于区域分割的伪彩色方法 187
习题 188
第8章 图像复原 189
8.1 退化模型 190
8.1.1 退化的数学模型 190
8.1.2 连续函数退化模型 191
8.1.3 离散的退化模型 192
8.1.4 循环矩阵对角化 193
8.2 经典的图像复原方法 196
8.2.1 逆滤波复原 196
8.2.2 维纳滤波复原 197
8.2.3 等功率谱滤波复原 199
8.3 常见的退化模型及其复原过程 201
8.3.1 常见的退化现象 201
8.3.2 退化系统及退化传递函数实例 202
8.3.3 消除匀速直线运动模糊 205
8.3.4 几何畸变校正 208
8.3.5 消除显微成像景深不足引起的图像模糊 213
8.3.6 图像复原的一些新方法 218
习题 223
第9章 图像压缩编码 225
9.1 图像压缩的基本概念 225
9.1.1 图像压缩的必要性 225
9.1.2 图像压缩的基础 226
9.1.3 常用的图像压缩方法及其分类 229
9.2 典型的统计编码 229
9.2.1 游程编码 230
9.2.2 哈夫曼编码 230
9.2.3 算术编码 232
9.3 预测编码 233
9.3.1 预测编码压缩的原理 233
9.3.2 无损预测编码 235
9.3.3 有损预测编码 236
9.3.4 图像的预测编码 236
9.4 正交变换编码 238
9.4.1 正交变换编码的基本原理 238
9.4.2 子图像尺寸的选择 239
9.4.3 变换的选择 239
9.4.4 比特分配 240
9.5 基于小波变换的图像压缩编码 241
9.5.1 小波变换 242
9.5.2 小波系数编码的实质 247
9.5.3 小波系数的能量分布特点 248
9.5.4 EZW编码 254
9.5.5 SPIHT编码 256
9.6 图像压缩国际标准简介 259
9.6.1 二值图像压缩标准 259
9.6.2 静止图像压缩标准 260
9.6.3 运动图像压缩标准 262
习题 268
第10章 图像分割与描述 270
10.1 概述 270
10.2 图像分割 272
10.2.1 灰度阈值分割技术 272
10.2.2 基于边界的分割技术 278
10.2.3 基于区域的图像分割方法 288
10.2.4 匹配检测技术与分割 289
10.3 图像描述 291
10.3.1 边界描述 291
10.3.2 区域描述 298
10.3.3 纹理描述 306
习题 314
第11章 彩色图像处理基础 316
11.1 电视系统及数字媒体设备的颜色模型 316
11.1.1 电视系统的颜色模型 316
11.1.2 多媒体设备的颜色模型 319
11.2 彩色图像的常规处理 323
11.3 彩色图像的颜色平衡 324
11.3.1 白平衡调整 324
11.3.2 灰平衡处理 326
11.4 彩色图像的颜色增强 327
11.4.1 饱和度增强 328
11.4.2 其他应用需求的颜色处理 328
11.5 彩色图像的色彩管理 330
11.5.1 设备颜色的表示及传递 330
11.5.2 ICC色彩管理的基本内容 333
习题 336
参考文献 338