第1章 数字图像概述 1
1.1 数字图像概论 1
1.1.1 数字图像及图像处理 1
1.1.2 数字图像处理的目的和主要内容 2
1.1.3 数字图像处理的应用 4
1.1.4 数字图像处理的发展动向 5
1.2 数字图像的存储 5
1.2.1 位映射图像 5
1.2.2 矢量图像 6
1.3 BMP图像文件格式 7
1.3.1 位图文件头 7
1.3.2 位图信息头 7
1.3.3 颜色表 8
1.3.4 实际的位图数据 8
1.4.3 TIFF数据区块 10
1.4.2 TIFF文件目录 10
1.4 TIFF图像文件格式 10
1.4.1 TIFF图像文件头 10
1.4.4 TIFF图像文件分类 11
1.4.5 TIFF数据压缩方法 11
1.5 JPEG图像文件格式 12
1.6.2 PNG文件署名域 14
1.6.3 PNG数据块结构 14
1.6.1 PNG图像文件结构简介 14
1.6 PNG图像文件格式 14
1.6.4 PNG数据块摘要 15
1.7 小结 16
第2章 数字图像编程基础 17
2.1 图像和调色板的基本概念 17
2.1.1 图像及其分类 17
2.1.2 调色板及其作用 18
2.1.3 色彩系统 19
2.2.1 装载GDI位图 20
2.2 GDI位图（DDB） 20
2.1.4 灰度图像 20
2.2.2 伸展位图 21
2.3 设备无关位图（DIB） 22
2.4 构造CDib类 23
2.4.1 CDib类声明 23
2.4.2 CDib类实现 25
2.5 使用CDib类读写BMP文件示例 33
2.5.1 创建工程 33
2.5.2 工程文件的声明部分 34
2.5.3 工程文件的实现部分 40
2.6 小结 49
第3章 图像增强 51
3.1 灰度变换修整法 52
3.1.1 基本原理 52
3.1.2 VC代码实现 53
3.2 直方图修整法 56
3.2.1 基本原理 57
3.2.2 VC代码实现 59
3.3 图像平滑 61
3.3.1 基本原理 62
3.3.2 VC代码实现 64
3.4 中值滤波 67
3.4.1 基本原理 68
3.4.2 VC代码实现 69
3.5 图像锐化 72
3.5.1 基本原理 73
3.5.2 VC代码实现 74
3.6 低通滤波 75
3.6.1 基本原理 76
3.6.2 VC代码实现 77
3.7 高通滤波 83
3.7.1 基本原理 83
3.7.2 VC代码实现 84
3.8 小结 89
4.1 边缘检测 91
第4章 边缘检测与图像分析 91
4.1.1 基本原理 92
4.1.2 VC代码实现 94
4.2 轮廓提取与跟踪 100
4.2.1 基本原理 100
4.2.2 VC代码实现 102
4.3 Hough变换 108
4.3.1 基本原理 108
4.3.2 VC代码实现 109
4.4 图像分割 114
4.4.1 基于幅度的阈值分割方法 114
4.4.2 基于区域的图像分割方法 117
4.4.3 VC代码实现 119
4.5 图像的匹配 128
4.5.1 模板匹配算法 128
4.5.2 其他算法 130
4.5.3 VC代码实现 131
4.6.1 投影法 135
4.6 投影法与差影法 135
4.6.2 图像的代数运算与差影法 136
4.6.3 VC代码实现 138
4.7 小结 144
第5章 图像的几何变换 145
5.1 几何变换的基础知识 145
5.1.1 齐次坐标 146
5.1.2 二维图像几何变换的矩阵 148
5.2.1 基本原理 149
5.2 平移 149
5.2.2 VC代码实现 150
5.3 旋转 153
5.3.1 基本原理 153
5.3.2 VC代码实现 155
5.4 缩放 158
5.4.1 基本原理 158
5.4.2 VC代码实现 158
5.5.1 基本原理 161
5.5 转置 161
5.5.2 VC代码实现 162
5.6 镜像 164
5.6.1 基本原理 164
5.6.2 VC代码实现 165
5.7 插值算法 168
5.7.1 最近邻插值 168
5.7.2 双线性插值 168
5.7.3 双三次插值：三次卷积法 169
5.8 小结 169
第6章 图像的正交变换 171
6.1 正交函数的概念 171
6.2 傅里叶变换 172
6.2.1 傅里叶变换的定义及基本概念 172
6.2.2 傅里叶变换的性质 173
6.3 离散傅里叶变换 175
6.3.1 离散傅里叶交换的基本概念 175
6.3.2 离散傅里叶变换的性质 177
6.3.3 二维傅里叶变换 178
6.3.4 快速傅里叶变换 180
6.3.5 VC代码实现 185
6.4 沃尔什-哈达玛变换 190
6.4.1 基本原理 190
6.4.2 VC代码实现 193
6.5 离散余弦变换 197
6.5.1 基本原理 197
6.5.2 VC代码实现 199
6.6 离散K-L变换 202
6.6.1 基本原理 202
6.6.2 VC代码实现 205
6.7 小波变换 209
6.7.1 基本原理 209
6.7.2 VC代码实现 216
6.8 小结 221
7.1.1 基本原理 223
第7章 图像的灰度变换 223
7.1 直方图 223
7.1.2 VC代码实现 224
7.2 阈值变换 227
7.2.1 基本原理 227
7.2.2 VC代码实现 228
7.3 灰度拉伸 230
7.3.1 基本原理 230
7.3.2 VC代码实现 231
7.4 线性变换 233
7.4.1 基本原理 234
7.4.2 VC代码实现 234
7.5 灰度均衡 237
7.5.1 基本原理 237
7.5.2 VC代码实现 238
7.6 窗口变换 240
7.6.1 基本原理 240
7.6.2 VC代码实现 241
7.7 非线性变换 243
7.7.1 对数变换 243
7.7.2 其他变换 245
7.8 小结 246
第8章 图像的压缩编码 247
8.1 图像编码概述 247
8.1.1 编码原理 247
8.1.2 编码方法 248
8.1.3 编码的新技术 249
8.2 哈夫曼编码 250
8.2.1 基本原理 250
8.2.2 VC代码实现 252
8.3 香农-弗诺编码 258
8.3.1 基本原理 258
8.3.2 VC代码实现 260
8.4 行程编码 266
8.4.1 基本原理 266
8.4.2 PCX文件格式及其编码方法 267
8.4.3 VC代码实现 268
8.5 LZW编码 273
8.5.1 基本原理 273
8.5.2 GIF文件格式 275
8.5.3 VC代码实现 277
8.6 JPEG编码 288
8.6.1 基本原理 288
8.6.2 JPEG的文件格式 292
8.7 小结 297
第9章 图像的数学形态学运算 299
9.1 概述 299
9.1.1 数学形态学的概念 299
9.1.2 数学形态学中的基本符号和术语 300
9.2 图像腐蚀 302
9.2.1 基本原理 302
9.2.2 VC代码实现 303
9.3.1 基本原理 307
9.3 图像膨胀 307
9.3.2 腐蚀、膨胀运算的代数性质 309
9.3.3 VC代码实现 309
9.4 开运算和闭运算 313
9.4.1 基本概念 313
9.4.2 开、闭运算的代数性质 315
9.4.3 VC代码实现 315
9.5.1 击中／击不中（Hit/Miss）变换 318
9.5 数学形态学的其他运算 318
9.5.2 细化（Thining） 319
9.5.3 VC代码实现 321
9.6 小结 324
第10章 图像融合 326
10.1 系统简介 326
10.1.1 图像融合的概念 326
10.1.2 系统平台的设计 327
10.1.3 系统平台的编码实现 328
10.2.1 基本原理 334
10.2 HIS变换实现图像融合 334
10.2.2 VC代码实现 335
10.3 主成分分析实现图像融合 342
10.3.1 基本原理 342
10.3.2 VC代码实现 344
10.4 Brovey算法实现图像融合 355
10.4.1 基本原理 355
10.4.2 VC代码实现 356
10.5.1 基本原理 364
10.5 其他一些图像融合的算法 364
10.5.2 VC代码实现 365
10.6 小结 373
第11章 图像复原 374
11.1 概述 374
11.2 逆滤波器方法——非约束复原 377
11.2.1 逆滤波器方法 377
11.2.2 Visual C＋＋编程实现 378
11.3.2 最大熵复原 382
11.3 非线性复原方法 382
11.3.1 最大后验复原 382
11.3.3 投影复原方法 384
11.4 最小二乘类约束复原 384
11.4.1 维纳滤波方法 385
11.4.2 约束最小平方滤波 386
11.4.3 编程实现 388
11.5 其他复原技术 391
11.5.1 几何畸变校正 391
11.5.2 盲目图像复原 393
11.6 小结 394
第12章 图像特技显示 395
12.1 图像特技显示的基本原理 395
12.2 图像的特技显示 395
12.2.1 图像的扫描显示 395
12.2.2 图像的插入 399
12.2.3 图像的百叶窗显示 402
12.2.4 图像的马赛克效果 404
12.2.5 图像的栅格条交错 407
12.2.6 图像从全黑淡入 409
12.2.7 图像的伸缩 411
12.3 小结 414
第13章 图像处理综合运用——人脸检测 415
13.1 人脸检测、识别概述 415
13.1.1 人脸识别技术概述 415
13.1.2 人脸识别系统模块设计 417
13.2 人脸检测系统的方案设计 418
13.2.1 人脸检测方法概述 418
13.2.2 基于肤色信息的人脸分割 418
13.2.3 人脸检测系统设计 424
13.3 图像数据读取与预处理 427
13.3.1 图像数据读取 427
13.3.2 图像的预处理 428
13.4 人脸区域检测 430
13.4.1 肤色建模——人脸区域的粗标定 431
13.4.2 膨胀与腐蚀 435
13.4.3 去掉非人脸区域 441
13.4.4 再次膨胀与腐蚀 443
13.4.5 人脸区域定位 444
13.5 眼睛的检测与定位 447
13.5.1 眼睛的匹配 447
13.5.2 去掉非眼睛区域 452
13.5.4 眼睛中心的定位 454
13.5.3 膨胀眼睛区域 454
13.6 人嘴的检测与定位 456
13.6.1 嘴巴的匹配 457
13.6.2 腐蚀出嘴巴区域 459
13.6.3 去离散点 461
13.6.4 定位嘴巴中心 463
13.7 人脸及其主要特征的标定 465
13.8 小结 467