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出版说明 1
译者序 1
前言 1
第1篇 连续图像描述 1
第1章 连续图像的数学描述 1
1.1 图像表示法 1
1.2 二维系统 2
1.3 二维傅里叶变换 6
1.4 图像随机描述 9
参考文献 12
第2章 视觉的心理物理学属性 13
2.1 光线感知 13
2.2 视觉生理学 15
2.3 视觉现象 18
2.4 单色视觉模型 20
2.5 彩色视觉模型 24
参考文献 27
3.1 测光法 29
第3章 测光法和比色法 29
3.2 色彩匹配 31
3.2.1 加法色彩匹配 32
3.2.2 减法色彩匹配 33
3.2.3 色彩匹配的公理 34
3.3 比色法概念 35
3.3.1 彩色视觉模型检验 35
3.3.2 三原色值计算 36
3.3.3 亮度计算 38
3.4 三原色值变换 39
3.5 色彩空间 41
3.5.1 比色法色彩空间 41
3.5.2 减法色彩空间 48
3.5.3 视频色彩空间 50
3.5.4 非标准色彩空间 56
参考文献 58
4.1.1 确定性场的采样 60
4.1 图像采样和重建的概念 60
第4章 图像采样和重建 60
第2篇 数字图像描述 60
4.1.2 随机图像场的采样 64
4.2 图像采样系统 65
4.2.1 采样脉冲作用 66
4.2.2 混叠效应 67
4.3 图像重建系统 72
4.3.1 实现技术 72
4.3.2 插值函数 73
4.3.3 不完善的重建滤波器的效果 76
参考文献 78
第5章 离散图像的数学描述 80
5.1 向量空间图像表示法 80
5.2 通用二维线性算子 81
5.3 图像的统计学描述 83
5.4 图像的概率密度模型 85
5.5 线性算子的统计学表示法 90
参考文献 91
6.1 标量量化 92
第6章 图像的量化 92
6.2 变量量化后的处理 96
6.3 单色和彩色图像的量化 97
6.3.1 单色图像量化 97
6.3.2 彩色图像量化 100
参考文献 102
7.1 有限区域叠加和卷积 104
7.1.1 有限区域叠加和卷积：级数公式 104
第7章 叠加和卷积 104
第3篇 离散二维线性处理 104
7.1.2 有限区域叠加和卷积：向量空间公式 108
7.2 采样图像的叠加和卷积 110
7.3 循环行列式的叠加和卷积 115
7.4 叠加和卷积算子之间的关系 117
参考文献 119
第8章 酋变换 120
8.1 通用酋变换 120
8.2 傅里叶变换 122
8.3 余弦、正弦和Hartley变换 126
8.3.1 余弦变换 127
8.3.2 正弦变换 127
8.3.3 Hartley变换 129
8.4 Hadamara,Haar和Daubechies变换 129
8.4.1 Hadamara变换 129
8.4.2 Haar变换 130
8.4.3 Daubechies变换 133
8.5 Karhumen-Loeve变换 134
参考文献 135
第9章 线性处理技术 138
9.1 变换域处理 138
9.2 变换域叠加 139
9.3 快速傅里叶变换卷积 143
9.4 傅里叶变换滤波 149
9.4.1 变换函数生成 149
9.4.2 窗口化函数 150
9.4.3 离散定义域传递函数 151
9.5 小生成核卷积 154
参考文献 156
第4篇 图像改善 158
第10章 图像增强 158
10.1 对比度处理 158
10.1.1 振幅缩放 159
10.1.2 对比度修正 161
10.2 直方图修正 166
10.2.1 非适应性直方图修正 166
10.2.2 适应性直方图修正 168
10.3 噪声清除 172
10.3.1 线性噪声的清除 173
10.3.2 非线性噪声的清除 177
10.4 边缘轮廓化 184
10.4.1 线性边缘轮廓化 185
10.4.2 统计学差分 187
10.5 彩色图像增强 188
10.5.1 自然彩色图像增强 188
10.5.2 伪彩色 190
10.5.3 假彩色 191
10.6 多谱图像增强 193
参考文献 197
第11章 图像恢复模型 199
11.1 通用图像恢复模型 199
11.2 光学系统模型 201
11.3 摄影过程模型 203
11.3.1 单色摄影 203
11.3.2 彩色摄影 205
11.4 离散图像恢复模型 208
参考文献 211
第12章 点和空间图像的恢复技术 213
12.1 传感器和显示器点的非线性修正 213
12.1.1 传感器点的非线性修正 213
12.1.2 显示器点的非线性修正 216
12.2 连续图像的空间滤波恢复 217
12.2.1 逆滤波器 217
12.2.2 Wiener滤波器 219
12.2.3 参数化估计滤波器 221
12.2.4 在离散图像中的应用 222
12.3 伪逆空间图像恢复 226
12.3.1 伪逆：图像模糊 227
12.3.2 伪逆：具有附加噪声的图像模糊 228
12.3.3 伪逆计算算法 231
12.4 SVD伪逆空间图像恢复 234
12.5 统计学估计空间图像恢复 238
12.5.1 同归空间图像恢复 238
12.5.2 Wiener估计空间图像恢复 239
12.6.1 平滑方法 242
12.6 约束图像恢复 242
12.6.2 约束恢复方法 243
12.7 盲目图像恢复 245
12.7.1 直接测量方法 245
12.7.2 间接估计方法 245
参考文献 247
第13章 几何图像修改 250
13.1 平移、缩小、放大和旋转 250
13.1.2 比例变换 251
13.1.3 旋转变换 251
13.1.1 平移 251
13.1.4 广义线性几何变换 252
13.1.5 仿射变换 254
13.1.6 平移、比例和旋转的可分离变换 255
13.2 空间扭曲 257
13.3 透视变换 260
13.4 照像机成像模型 263
13.5.1 插值方法 265
13.5 几何图像重复采样 265
13.5.2 卷积方法 266
参考文献 268
第5篇 图像分析 269
第14章 形态学图像处理 269
14.1 二进制图像的连通性 269
14.2 二进制图像击中-击不中变换 271
14.2.1 加法算子 272
14.2.2 减法算子 274
14.3.1 二进制图像收缩 275
14.2.3 择多黑色算子 275
14.3 二进制图像收缩、细化、骨架化和加粗 275
14.3.2 二进制图像细化 279
14.3.3 二进制图像骨架化 281
14.3.4 二进制图像加粗 283
14.4 二进制图像广义膨胀和腐蚀 284
14.4.1 广义膨胀 285
14.4.2 广义腐蚀 287
14.4.3 广义膨胀和腐蚀运算的特性 289
14.4.4 结构单元分解 290
14.5 二进制图像的闲和开运算 291
14.6 灰度图像形态学运算 292
14.6.1 灰度图像膨胀和腐蚀 292
14.6.2 灰度图像闭和开运算 295
14.6.3 条件灰度图像形态学运算 295
参考文献 297
第15章 边缘检测 299
15.1 边缘、线和点的模型 299
15.2.1 正交梯度的生成 302
15.2 一阶微分边缘检测 302
15.2.2 边缘模板梯度的生成 310
15.2.3 阈值选择 312
15.2.4 形态学后信息处理 316
15.3 二阶微分边缘检测 318
15.3.1 拉普拉斯算子的生成 318
15.3.2 拉普拉斯变号点检测 321
15.3.3 直接二阶微分的生成 322
15.4 边缘拟合的边缘检测 325
15.5.1 边缘检测概率 327
15.5 亮度边缘检测器性能 327
15.5.2 边缘检测方位 328
15.5.3 边缘检测定位 328
15.5.4 边缘检测器品质因数 330
15.5.5 主观评价 333
15.6 彩色边缘检测 337
15.7 线和点的检测 342
参考文献 343
16.1 图像特征评价 345
第16章 图像特征提取 345
16.2 振幅特征 346
16.3 变换系数特征 349
16.4 纹理定义 351
16.5 视觉纹理辨别 353
16.5.1 Julesz纹理区域 354
16.5.2 Pratt,Faugeras和Gagalowicz纹理区域 355
16.6.3 自相关方法 359
16.6.2 边缘检测方法 359
16.6.1 傅里叶频谱方法 359
16.6 纹理特征 359
16.6.4 去相关方法 360
16.6.5 从属矩阵方法 363
16.6.6 微观结构方法 365
16.6.7 Gabor滤镜方法 370
16.6.8 变换和小波方法 370
16.6.9 单值分解方法 370
参考文献 372
17.1.1 双电平亮度阈值分割 374
17.1 振幅分割方法 374
第17章 图像分割 374
17.1.2 多水平亮度阈值分割 376
17.1.3 多水平彩色元素阈值分割 376
17.1.4 振幅投影 380
17.2 分组分割方法 381
17.3 区域分割方法 382
17.3.1 区域增长 382
17.3.3 分水岭方法 383
17.3.2 分开-合并区域方法 383
17.4 边界检测 385
17.4.1 曲线拟合边缘连接 385
17.4.2 启发式边缘连接方法 386
17.4.3 霍夫变换边缘连接 387
17.4.4 弯曲边界检测 395
17.5 纹理分割 396
17.6 分割段标记 397
参考文献 398
18.1 拓扑特性 402
第18章 形状分析 402
18.2 距离、周长和面积的测量 403
18.2.1 位四边形 404
18.2.2 几何特性 406
18.3 空间矩 407
18.4 形状方位描述符 414
18.5 傅里叶描述符 415
参考文献 416
19.1 模板匹配 418
第19章 图像检测和配准 418
19.2 连续图像的匹配滤波 419
19.2.1 确定性连续图像匹配滤波 419
19.2.2 随机连续图像匹配滤波器 422
19.3 离散图像的匹配滤波 424
19.4 图像配准 425
19.4.1 平移性重合失调检测 425
19.4.2 缩放和旋转重合失调检测 430
19.4.3 广义重合失调检测 432
参考文献 433
20.1.1 PIKS成像模型 436
20.1 PIKS功能的概述 436
第6篇 图像处理软件 436
第20章 PIKS图像处理软件 436
20.1.2 PIKS数据对象 437
20.1.3 PIKS算子、工具、应用程序和机制 439
20.1.4 PIKS算子模型 447
20.1.5 PIKS应用程序界面 450
20.1.6 PIKS适应性轮廓 452
20.2 PIKS核心综述 452
20.2.1 PIKS核心非图像数据对象 452
20.2.3 PIKS核心C语言联编 455
20.2.2 PIKS核心图像数据对象 455
参考文献 458
第21章 PIKS图像处理编程练习 460
21.1 程序生成练习 461
21.2 图像处理练习 461
21.3 色彩空间练习 462
21.4 关注区域练习 464
21.5 图像测量练习 464
21.6 量化练习 465
21.8 酋变换练习 466
21.7 卷积练习 466
21.9 线性处理练习 467
21.10 图像增强练习 467
21.11 图像恢复模型练习 469
21.12 图像恢复练习 470
21.13 几何图像修正练习 470
21.14 形态学图像处理练习 471
21.16 图像特征提取练习 472
21.15 边缘检测练习 472
21.17 图像分割练习 473
21.18 形状分析练习 474
21.19 图像检测和配准练习 474
附录 475
附录1 向量空间代数概念 475
参考文献 482
附录2 彩色坐标变换 483
附录3 图像误差测量 485