第1章 绪论 1
1.1 数字图像处理及发展简史 2
1.1.1 数字图像与像素 2
1.1.2 图像处理的发展简史 2
1.2 图像处理的目的、任务与特点 4
1.2.1 图像处理的目的 4
1.2.2 图像处理的任务 5
1.2.3 数字图像处理的特点 7
1.3 基本的图像处理系统 9
1.3.1 图像处理硬件 9
1.3.2 图像处理软件 12
1.4 数字图像处理的应用与发展趋势 14
1.4.1 数字图像处理的应用 14
1.4.2 数字图像处理的发展趋势 16
1.5 实验：计算图像的基本统计指标 17
本章小结 19
思考题与习题 19
第2章 图像的数字化与显示 21
2.1 连续图像的数学描述 22
2.2 图像场取样 22
2.2.1 取样和量化的基本概念 22
2.2.2 二维采样 24
2.3 图像的量化 25
2.3.1 标量量化 26
2.3.2 矢量量化 27
2.4 图像输入／输出设备 29
2.4.1 图像输入设备 29
2.4.2 图像输出设备 32
2.5 实验：图像的数字化 33
本章小结 35
思考题与习题 35
第3章 图像变换 37
3.1 二维离散傅里叶变换（DFT） 38
3.1.1 二维连续傅里叶变换 38
3.1.2 二维离散傅里叶变换 39
3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 39
3.2 二维离散余弦变换（DCT） 44
3.2.1 一维离散余弦变换 44
3.2.2 二维离散余弦变换 45
3.3 二维离散沃尔什-哈达玛变换（DHT） 46
3.3.1 哈达玛变换 46
3.3.2 沃尔什变换 47
3.4 卡胡南-列夫变换（K-L变换） 48
3.5 二维离散小波变换 49
3.5.1 小波分析的思想来源 49
3.5.2 连续小波变换 50
3.5.3 离散小波变换 51
3.5.4 二维小波变换 51
3.6 实验：图像的离散余弦变换 53
本章小结 54
思考题与习题 54
第4章 图像增强 55
4.1 图像增强概述 56
4.1.1 图像增强的定义 56
4.1.2 图像增强研究的内容 56
4.2 空间域单点增强 56
4.2.1 灰度级校正 57
4.2.2 灰度变换 57
4.2.3 灰度直方图变换 60
4.3 平滑 63
4.3.1 邻域平均法 63
4.3.2 中值滤波 65
4.3.3 边界保持类滤波 66
4.4 锐化 68
4.4.1 梯度锐化法 68
4.4.2 拉普拉斯算子（Laplacian） 71
4.4.3 高通滤波 72
4.4.4 其他锐化算子 72
4.5 实验：图像增强 73
本章小结 75
思考题与习题 75
第5章 图像编码与压缩 77
5.1 概述 78
5.1.1 数据压缩的基本概念 78
5.1.2 图像编码压缩的必要性 79
5.1.3 图像编码压缩的可能性 79
5.1.4 图像编码压缩的技术指标 80
5.1.5 数据压缩方法的分类 82
5.2 统计编码 83
5.2.1 Huffman编码 83
5.2.2 Shannon编码与Pano编码 85
5.2.3 算术编码 86
5.3 预测编码 88
5.3.1 预测编码基本原理 89
5.3.2 线性预测编码 89
5.3.3 自适应预测编码 90
5.4 变换编码 91
5.4.1 变换编码的基本原理 91
5.4.2 变换编码的系统结构 92
5.4.3 变换编码方案的选取 92
5.4.4 整数小波变换与图像压缩 93
5.5 二值图像编码 97
5.5.1 跳跃空白编码 97
5.5.2 游程长度编码 97
5.6 新型的图像压缩编码方法 98
5.6.1 分形的基本概念 99
5.6.2 分形压缩的基本方法 99
5.6.3 分形压缩的步骤 100
5.6.4 分形编码的特点 101
5.7 图像压缩编码标准 101
5.7.1 彩色与灰度图像压缩标准JPEG 101
5.7.2 二值图像压缩标准JBIG 103
5.7.3 JPEG2000静态图像压缩标准 105
5.8 实验：图像编码与压缩 106
本章小结 108
思考题与习题 108
第6章 图像复原 111
6.1 图像退化原因与复原技术分类 112
6.1.1 连续图像退化的数学模型 112
6.1.2 离散图像退化的数学模型 114
6.2 逆滤波复原 115
6.3 约束复原 116
6.3.1 约束复原的基本原理 116
6.3.2 维纳滤波方法 116
6.3.3 平滑度约束最小平方滤波 119
6.4 非线性复原方法 121
6.4.1 最大后验复原 121
6.4.2 最大熵复原 122
6.4.3 投影复原 123
6.4.4 同态滤波复原 124
6.5 盲图像复原 125
6.5.1 直接测量法 125
6.5.2 间接估计法 125
6.6 几何失真校正 128
6.6.1 典型的几何失真 128
6.6.2 空间几何坐标变换 128
6.6.3 校正空间像素点灰度值的确定 129
6.7 实验：图像复原 130
本章小结 131
思考题与习题 132
第7章 图像分割 133
7.1 概述 134
7.2 像素的邻域和连通性 135
7.2.1 4邻域 135
7.2.2 8邻域 136
7.3 图像的阈值分割技术 137
7.3.1 全局阈值分割 138
7.3.2 自适应阈值的选取 139
7.4 图像的边缘检测 139
7.4.1 梯度算子 140
7.4.2 拉普拉斯算子 141
7.4.3 方向算子 141
7.4.4 Canny边缘检测算子 141
7.4.5 边缘跟踪 142
7.5 霍夫变换 144
7.5.1 基本原理 144
7.5.2 霍夫变换的实现 145
7.6 区域生长法 145
7.6.1 原理和步骤 145
7.6.2 生长准则和过程 146
7.7 实验：图像的边缘检测 147
本章小结 149
思考题和习题 149
第8章 彩色图像处理 151
8.1 人类视觉与色度学基础 152
8.1.1 人类的基本视觉特性 152
8.1.2 三基色原理 152
8.1.3 光度学基本知识 153
8.2 颜色空间的表示及其转换 154
8.2.1 RGB模型 154
8.2.2 Munsell模型 155
8.2.3 HSV模型 155
8.2.4 HSI模型 156
8.2.5 YUV模型 156
8.2.6 RGB与HSV空间的相互转换 157
8.2.7 RGB与YUV空间的相互转换 159
8.2.8 RGB与HSI空间的相互转换 159
8.3 颜色空间的量化 161
8.4 抖动技术 162
8.5 假彩色处理 163
8.6 彩色图像增强 163
8.6.1 真彩色增强 163
8.6.2 伪彩色增强 165
8.7 实验：彩色空间的表示和转换 166
本章小结 168
思考题和习题 168
第9章 数学形态学及其应用 169
9.1 概述 170
9.1.1 数学形态学的发展简史及基本思想 170
9.1.2 几个基本概念 171
9.2 二值形态学 171
9.2.1 二值腐蚀 172
9.2.2 二值膨胀 172
9.2.3 二值开运算 173
9.2.4 二值闭运算 173
9.3 灰值形态学 174
9.3.1 灰值腐蚀 174
9.3.2 灰值膨胀 174
9.3.3 灰值开运算 175
9.3.4 灰值闭运算 176
9.3.5 灰值形态学梯度 177
9.3.6 高帽变换和低帽变换 177
9.3.7 开—闭运算和闭—开运算 178
9.4 彩色形态学 178
9.4.1 彩色形态学的基本方法 179
9.4.2 基于数学形态学的彩色图像滤波 179
9.5 实验：数学形态学及其应用 182
本章小结 184
思考题与习题 184
第10章 数字图像处理的应用 185
10.1 图像处理在数字水印上的应用 186
10.1.1 概述 186
10.1.2 数字水印的衡量标准 186
10.1.3 数字水印的分类 186
10.1.4 实现数字水印的一般步骤 187
10.1.5 图像水印举例 187
10.2 基于数学形态学的图像颗粒度分析系统 188
10.2.1 概述 188
10.2.2 求图像中目标的面积和颗粒度 189
10.2.3 实验结果与分析 190
10.2.4 小结 191
10.3 基于内容的图像检索（CBIR） 192
10.3.1 概述 192
10.3.2 基于内容图像检索的发展 192
10.3.3 图像特征的概念 193
10.3.4 基于内容图像检索系统的框架 193
10.3.5 相似度测量公式 196
10.3.6 基于内容的图像检索系统简介 197
10.3.7 基于内容图像检索技术的研究热点 198
10.3.8 一种基于颜色和纹理特征的彩色图像检索算法 198
10.4 数字化医院中的图像存档与通信系统（PACS） 201
10.4.1 概述 201
10.4.2 国内外发展现状 202
10.4.3 主要解决的问题和技术要点 203
10.4.4 DICOM图像格式 205
10.4.5 DICOM 3.0标准及其面向对象的实现 206
10.4.6 小结 209
10.5 Photoshop图像处理软件简介 209
10.6 实验：Photoshop图像处理 214
本章小结 216
思考题与习题 216
附录A 常用词汇中英文对照表 217
附录B 常用MATLAB图像处理Toolbox函数 227
参考文献 231