绪论 Visual C#.NET编程基础 1
0.1 .NET和C＃语言简介 1
0.1.1 什么是.NET 1
0.1.2 什么是C＃和Visual C#.NET 1
0.1.3 本书编程和实验的环境 1
0.1.4 无Visual C#.NET知识的读者进行本书实验的方法 1
0.2 Visual Studio.NET初步 4
0.2.1 Visual Studio.NET系统 4
0.2.2 创建图像处理项目 8
第1章 概论 11
1.1 编程算法 11
1.1.1 图像的统计特性 11
1.1.2 直方图的计算 11
1.1.3 PGM图像显示 12
1.1.4 图像质量的评价标准 13
1.2 程序实现 13
1.2.1 主程序源码 13
1.2.2 编程方法注解 33
1.3 实验 34
1.3.1 图像的统计特性、直方图、图像间距离与图像客观评价 34
1.3.2 RAW图像和PGM图像的读写 38
第2章 图像数字化 41
2.1 编程算法 41
2.1.1 采样 41
2.1.2 均匀量化 41
2.2 程序实现 42
2.2.1 主程序源码 42
2.2.2 编程方法注解 47
2.3 实验 49
2.3.1 图像采样 49
2.3.2 图像量化 50
第3章 图像处理基础 52
3.1 编程算法 52
3.1.1 彩色图像转变为灰度图像 52
3.1.2 灰度阈值变换 52
3.1.3 灰度线性变换 52
3.1.4 伪彩色处理 52
3.1.5 图像融合 53
3.2 程序实现 53
3.2.1 主程序源码 53
3.2.2 编程方法注解 63
3.3 实验 64
3.3.1 彩色图像转变为灰度图像 64
3.3.2 灰度阈值变换 66
3.3.3 灰度线性变换 66
3.3.4 伪彩色处理 67
3.3.5 图像融合 68
第4章 图像几何变换 70
4.1 编程算法 70
4.1.1 仿射变换 70
4.1.2 图像插值放大 71
4.2 程序实现 72
4.2.1 主程序源码 72
4.2.2 编程方法注解 91
4.3 实验 92
4.3.1 图像仿射变换 92
4.3.2 图像插值放大与缩小 94
第5章 图像时频变换 96
5.1 编程算法 96
5.1.1 快速傅里叶变换 96
5.1.2 利用FFT快速计算DCT 96
5.1.3 离散沃尔什-哈达玛变换 97
5.1.4 小波变换 97
5.2 程序实现 98
5.2.1 主程序源码 98
5.2.2 编程方法注解 124
5.3 实验 125
5.3.1 图像FFT变换 125
5.3.2 图像DCT变换 126
5.3.3 图像DWT变换 128
5.3.4 图像WHT变换 129
第6章 图像增强 131
6.1 编程算法 131
6.1.1 空域图像增强 131
6.1.2 频域图像增强 132
6.1.3 图像锐化 133
6.2 程序实现 134
6.2.1 主程序源码 134
6.2.2 编程方法注解 168
6.3 实验 170
6.3.1 空域增强 170
6.3.2 频域增强 173
6.3.3 图像锐化 175
第7章 图像恢复 178
7.1 编程算法 178
7.2 程序实现 178
7.2.1 主程序源码 178
7.2.2 编程方法注解 184
7.3 实验 185
第8章 图像分割 187
8.1 编程算法 187
8.1.1 边缘检测 187
8.1.2 图像阈值法 187
8.1.3 Hough变换 189
8.2 程序实现 190
8.2.1 主程序源码 190
8.2.2 编程方法注解 216
8.3 实验 216
8.3.1 边缘检测 216
8.3.2 图像阈值法 219
8.3.3 Hough变换 221
第9章 图像特征与分析 223
9.1 编程算法 223
9.1.1 边界提取 223
9.1.2 轮廓跟踪 223
9.1.3 区域形心位置 223
9.1.4 不变矩 223
9.1.5 图形细化 224
9.2 程序实现 225
9.2.1 主程序源码 225
9.2.2 编程方法注解 250
9.3 实验 250
9.3.1 轮廓跟踪与链码 250
9.3.2 图形细化 253
第10章 图像形态学 255
10.1 编程算法 255
10.1.1 基本运算 255
10.1.2 二值图像形态学的应用 255
10.1.3 灰度形态学 256
10.1.4 灰度图像形态学的应用 256
10.2 程序实现 257
10.2.1 主程序源码 257
10.2.2 编程方法注解 289
10.3 实验 290
10.3.1 二值图像形态学 290
10.3.2 灰度图像形态学 294
第11章 模式识别 298
11.1 编程算法 298
11.1.1 模板匹配分类法 298
11.1.2 二值数据Bayes分类 298
11.1.3 奖惩算法 299
11.1.4 最小均方误差算法 300
11.2 程序实现 300
11.2.1 主程序源码 300
11.2.2 编程方法注解 315
11.3 实验 317
11.3.1 识别手写数字 317
11.3.2 识别训练 318
第12章 图像压缩 319
12.1 编程算法 319
12.1.1 颜色表 319
12.1.2 数据压缩算法 319
12.1.3 DCT图像压缩 320
12.2 程序实现 323
12.2.1 主程序源码 323
12.2.2 编程方法注解 349
12.3 实验 352
12.3.1 图像压缩实验 352
12.3.2 数据压缩算法 353
第13章 分形图像压缩 357
13.1 编程算法 357
13.2 程序实现 358
13.2.1 主程序源码 358
13.2.2 编程方法注解 375
13.3 实验 376
13.3.1 分形与迭代函数系 376
13.3.2 分形图像压缩和解压缩 377
第14章 图像加密 379
14.1 编程算法 379
14.1.1 空域图像加密 379
14.1.2 频域图像加密 380
14.2 程序实现 381
14.2.1 主程序源码 381
14.2.2 编程方法注解 420
14.3 实验 421
14.3.1 空域图像加密 421
14.3.2 频域图像加密 425
第15章 图像水印 428
15.1 编程算法 428
15.1.1 空域水印 428
15.1.2 频域水印 429
15.2 程序实现 430
15.2.1 主程序源码 430
15.2.2 编程方法注解 452
15.3 实验 453
15.3.1 空域水印 453
15.3.2 频域水印 457
参考文献 460