第1章 绪论 1
1.1 数字图像处理技术的概况 1
1.2 视觉的原理与模型 3
1.3 图像的数字化 9
1.4 彩色图像 11
习题 13
参考文献 13
第2章 图像变换 14
2.1 傅里叶变换 14
2.2 离散余弦变换 22
2.3 离散沃尔什变换／离散哈达玛变换 24
2.4 小波变换 30
2.5 离散K-L变换 35
习题 37
参考文献 38
第3章 图像增强 39
3.1 基于点操作的增强 39
3.2 图像平滑 50
3.3 图像锐化 61
3.4 彩色增强 69
习题 73
参考文献 74
第4章 图像的复原 75
4.1 退化的数学模型 75
4.2 图像中的噪声 76
4.3 连续系统的图像复原 78
4.4 离散情况下的退化模型 80
4.5 离散情况下的复原 83
4.6 运动模糊图像的复原 85
4.7 非线性图像复原 87
4.8 同态滤波复原 91
4.9 图像的盲复原 92
4.10 三维图像可视化处理及在医学上的应用 94
习题 96
参考文献 97
第5章 数字图像的压缩编码 98
5.1 概述 98
5.2 基础知识 99
5.3 熵编码方法 104
5.4 轮廓编码 108
5.5 变换编码与小波编码 113
5.6 分形编码 118
5.7 图像压缩标准 120
习题 127
参考文献 127
第6章 图像随机场模拟及处理 129
6.1 图像的随机场模型 129
6.2 图像模拟的实现 133
6.3 图像参数估计方法的研究 137
6.4 遗传算法及其应用 141
习题 145
参考文献 146
第7章 图像的分析 147
7.1 图像的特征 147
7.2 图像的分割 151
7.3 图像的纹理分析 161
7.4 图像的符号描述 164
7.5 多维信息及运动图像的分析和利用 171
习题 172
参考文献 173
第8章 图像的匹配 174
8.1 模板匹配法 174
8.2 其他快速计算法 179
8.3 受几何失真等影响小的匹配算法 184
8.4 几种实用的图像匹配算法 185
习题 191
参考文献 192
第9章 模式识别技术 193
9.1 统计模式识别法 194
9.2 遥感图像的几种监督分类方法 202
9.3 模糊模式识别 212
9.4 结构模式识别 225
9.5 神经网络及其在模式识别中的应用 236
9.6 支持向量机及其在模式识别中的应用 245
习题 249
参考文献 251
第10章 数字图像处理与模式识别技术的应用举例 252
10.1 牌照图像的预处理 252
10.2 基于综合特征的牌照定位技术 254
10.3 牌照字符的切分 257
10.4 字符识别算法 259
参考文献 262
附录 实用图像处理程序 263