目录 3
基础篇 3
第1章 图像处理概述 3
1.1 图像 3
1.2 图像处理 3
1.3 数字图像处理的一般方式 4
1.4 数字图像处理中的一些名词术语 4
1.5 数字图像处理发展概况 9
1.6 图像处理的方法和分类 9
1.7 数字图像处理的特点 11
1.8 图像处理的应用领域 12
2.1 图像处理系统的输入设备 14
第2章 图像处理系统的组成 14
2.2 图像采集卡 26
2.3 图像处理系统的输出设备 30
2.4 图像处理软件 31
第3章 数字图像处理的基本原理 33
3.1 图像的数字化 33
3.2 用计算机处理数字图像 36
3.3 图像处理方法之一——空域处理 37
3.4 图像处理方法之二——频域处理 40
第4章 图像的几何变换和代数运算 42
4.1 图像的平移 42
4.2 图像的旋转 43
4.3 图像的镜像 45
4.5 图像的缩放 47
4.4 图像的转置 47
4.6 图像的代数运算 49
第5章 图像变换 52
5.1 函数的傅里叶变换 52
5.2 离散傅里叶变换 57
5.3 离散余弦变换 71
第6章 彩色图像 75
6.1 视觉系统对颜色的感知 75
6.2 光的三基色原理 76
6.3 图像的颜色模型 78
6.4 彩色图像的基本属性 85
7.1 图像文件格式概述 88
第7章 图像的文件格式与压缩编码 88
7.2 BMP图像文件格式 92
7.3 TIFF图像文件格式 94
7.4 GIF图像文件格式 96
7.5 图像压缩编码概述 98
7.6 霍夫曼编码（Huffman encoding） 100
7.7 行程长度编码（run length encoding） 103
7.8 预测编码（predictive encoding） 104
7.9 变换编码（transform encoding） 106
7.10 图像压缩的标准 107
方法篇 111
第8章 图像噪声的消除——滤波和平滑 111
8.1 中值滤波 111
8.2 均值滤波 112
8.3 梯度倒数加权平均法 113
8.4 最大均匀性平滑滤波 114
8.5 多幅图像平均法 115
8.6 低通空域滤波 115
8.7 高通空域滤波 117
第9章 图像增强——锐化技术 120
9.1 图像的锐化（边缘检测／增强） 120
9.2 一些常用的边缘检测算子 121
9.3 图像的模糊边缘增强 126
第10章 图像增强——灰度直方图技术 130
10.1 灰度直方图 130
10.2 灰度变换 133
10.3 直方图均衡化 136
10.4 直方图规定化 141
第11章 图像的频域处理 145
11.1 频域低通滤波 145
11.2 频域高通滤波 148
11.3 同态滤波 150
第12章 图像分割 154
12.1 阈值分割 154
12.2 区域法分割图像 161
第13章 二值图像的描述与检测 165
13.1 邻域、连通与距离 165
13.2 二值图像的几何特征 170
13.3 区域的面积与周长 177
13.4 区域的形状描述 180
13.5 Hough变换 183
第14章 二值图像的数学形态学分析 187
14.1 基本概念 187
14.2 腐蚀 189
14.3 膨胀 191
14.4 开运算 193
14.5 闭运算 194
应用篇 199
第15章 图像处理技术的应用介绍 199
15.1 计算机视觉 199
15.2 计算机视觉技术在农业中的应用 200
15.3 利用图像分析的方法测量农产品的面积 205
16.1 虚拟仪器的概念 215
实验篇 215
第16章 LabWindows/CVI简介 215
16.2 LabWindows/CVI的功能与特点 217
16.3 LabWindows/CVI的开发环境 220
16.4 基于LabWindows/CVI应用程序的开发步骤 241
第17章 IMAQ Vision简介 243
17.1 IMAQ Vision的函数种类 243
17.2 IMAQ Vision中图像的属性 244
17.3 IMAQ Vision函数的使用说明 247
附录1 部分图像处理程序的伪代码算法 250
附录2 数字图像处理术语英汉对照表 263
参考文献 268