1引言 1
1.1本书目标和内容 4
1.2彩色图像处理术语 6
1.2.1什么是彩色数字图像 6
1.2.2彩色图像的导数 9
1.2.3彩色边缘 10
1.2.4彩色恒常性 11
1.2.5彩色图像的对比度 12
1.2.6彩色图像中的噪声 14
1.2.7亮度、照度和明度 15
1.3实际应用中的彩色图像分析 16
1.3.1医学应用中的彩色图像处理 17
1.3.2食品科学和农业中的彩色图像处理 18
1.3.3工业制造和无损材料测试中的彩色图像处理 19
1.3.4彩色图像处理的其他应用 19
1.3.5数字视频和图像数据库 20
1.4进一步阅读 21
1.5参考文献 22
2眼睛和彩色 26
2.1彩色视觉生理学 27
2.2感知彩色信息 29
2.3后感知彩色信息 33
2.3.1视网膜中神经中枢细胞的神经生理学 34
2.3.2视网膜中神经中枢细胞对彩色光刺激的反应 35
2.4大脑皮层彩色信息 36
2.5彩色常性感知和Retinex理论 37
2.6参考文献 39
3彩色空间和彩色距离 41
3.1标准彩色系统 42
3.1.1 CIE彩色匹配函数 43
3.1.2标准彩色值 45
3.1.3色度图 45
3.1.4 Macadam椭圆 48
3.2基于物理学和工艺的彩色空间 49
3.2.1 RGB彩色空间 49
3.2.2 CMY（K）彩色空间 53
3.2.3 YIQ彩色空间 54
3.2.4 YUV彩色空间 55
3.2.5 YCBCR彩色空间 56
3.2.6 Kodak PhotoCD和YC1 C2彩色空间 57
3.2.7 I1I2I3彩色空间 58
3.3均匀彩色空间 58
3.3.1 CIELAB彩色空间 59
3.3.2 CIELUV彩色空间 62
3.4基于感知的彩色空间 63
3.4.1 HSI彩色空间 63
3.4.2 HSV彩色空间 66
3.4.3对立彩色空间 68
3.5彩色差公式 69
3.5.1 RGB彩色空间中的彩色差公式 69
3.5.2 HSI彩色空间中的彩色差公式 70
3.5.3 CIELAB和CIELUV彩色空间中的彩色差公式 70
3.6彩色排序系统 72
3.6.1孟塞尔彩色系统 72
3.6.2 Macbeth-彩色检验器 73
3.6.3 DIN彩色图 74
3.7进一步阅读 75
3.8参考文献 75
4彩色成像 78
4.1彩色电子相机的工艺设计 78
4.1.1图像传感器 79
4.1.2利用彩色滤光器的黑白相机多光谱成像 81
4.1.3单芯片CCD彩色相机 82
4.1.4三芯片CCD彩色相机 83
4.1.5数字相机 84
4.2标准彩色滤光器和标准施照体 86
4.2.1标准彩色滤光器 86
4.2.2标准施照体 88
4.3光度学传感器模型 90
4.3.1衰减、剪切和浮散 91
4.3.2色差 94
4.3.3色差修正 96
4.4光度和色度校准 97
4.4.1相机信号的非线性 98
4.4.2相机线性性质的测量 99
4.4.3白平衡和黑水平的确定 101
4.4.4变换为标准彩色系统XYZ 102
4.5进一步阅读 106
4.6参考文献 106
5彩色图像增强 108
5.1假彩色和伪彩色 109
5.2真实彩色图像的增强 111
5.3彩色图像中的噪声消除 112
5.3.1盒滤波器 112
5.3.2中值滤波器 114
5.3.3形态滤波器 126
5.3.4频域滤波 127
5.4彩色图像的对比度增强 128
5.4.1彩色饱和度与亮度的处理 129
5.4.2改变色调 132
5.5参考文献 134
6彩色图像中的边缘检测 137
6.1矢量值技术 138
6.1.1坎尼算子的彩色变型 138
6.1.2 Cumani算子 140
6.1.3基于矢量序统计的算子 145
6.2彩色边缘算子的结果 148
6.3边缘分类 152
6.3.1基于物理学的分类 154
6.3.2利用光度不变梯度的分类 155
6.4彩色Harris算子 156
6.5参考文献 158
7彩色图像分割 162
7.1基于像素的分割 164
7.1.1直方图技术 164
7.1.2彩色空间的聚类分析 166
7.2基于区域的分割 167
7.2.1区域生长技术 167
7.2.2分裂合并 168
7.3基于边缘的分割 170
7.3.1局部技术 170
7.3.2利用水线变换的分割 171
7.3.3图中水线变换的应用 175
7.3.4彩色图像的水线变换扩展 178
7.4基于物理学的分割 180
7.4.1双色反射模型 181
7.4.2分类技术 184
7.5分割方法的比较 187
7.6参考文献 189
8高光、相互反射和彩色恒常性 193
8.1彩色图像中的高光分析 193
8.1.1 Klinker-Shafer-Kanade技术 195
8.1.2 Tong-Funt技术 197
8.1.3 Gershon-Jepson-Tsotsos技术 198
8.1.4 SchlNs-Teschner技术 200
8.1.5使用多幅图像的光谱差分 203
8.1.6光度多图像技术 206
8.1.7偏振技术 208
8.2彩色图像的相互反射分析 212
8.2.1相互反射的单反弹模型 213
8.2.2单反弹彩色部分的确定 216
8.2.3四分之一圆周分析 217
8.2.4真实彩色图像中相互反射的最小化 218
8.2.5考虑相互反射和阴影的分割 219
8.2.6相互反射范围的确定 221
8.2.7阴影分析 221
8.2.8相互反射的最小化 222
8.3彩色恒常性 223
8.3.1彩色恒常性问题的数学公式化 224
8.3.2彩色恒常性技术 226
8.4参考文献 232
9彩色图像的静态立体分析 239
9.1立体图像采集系统的几何 241
9.2基于区域的对应性分析 244
9.2.1利用色度块匹配获得稠密视差图 244
9.2.2用于彩色立体分析的色度块匹配 248
9.2.3彩色图像金字塔中的分层块匹配 254
9.2.4基于彩色模式投影的立体分析 259
9.3基于特征的对应性分析 266
9.3.1基于边缘的对应性分析 267
9.3.2通用思路 272
9.4参考文献 273
10彩色图像的动态和光度立体分析 276
10.1光流 277
10.1.1解决方案 277
10.1.2彩色图像序列的Horn-Schunck约束 279
10.2光度立体分析 284
10.2.1非稳定场景的光度立体分析 285
10.2.2非朗伯表面的光度立体分析 287
10.3参考文献 288
11利用PTZ摄像机基于彩色的跟踪 290
11.1背景问题 291
11.2跟踪方法 294
11.2.1主动形状模型 295
11.2.2自动目标获取和从固定到PTZ摄像机的移交 296
11.2.3彩色，预测方向和运动速度 296
11.3跟踪的技术层面 298
11.3.1用于变焦和跟踪的特征提取 298
11.3.2从运动目标提取彩色 301
11.4彩色主动形状模型 306
11.4.1地标点 307
11.4.2主分量分析 308
11.4.3模型拟合 309
11.4.4局部结构建模 310
11.4.5多分辨率ASM的分层策略 311
11.4.6将ASMs延伸到彩色图像序列 312
11.4.7部分遮挡 320
11.4.8总结 322
11.5参考文献 323
12用于生物测定学的多光谱成像 326
12.1什么是多光谱图像？ 326
12.2多光谱图像获取 327
12.3融合可见光和红外图像进行人脸识别 333
12.3.1可见光和热人脸图像的配准 335
12.3.2经验模式分解 338
12.3.3使用EMD的图像融合 340
12.3.4实验结果 341
12.4可见光谱中用于人脸识别的多光谱图像融合 345
12.4.1基于物理学的加权融合 345
12.4.2通过数据融合进行照明调整 349
12.4.3小波融合 351
12.4.4 CMC测量 351
12.4.5多光谱、多模式和多光源IRIS-M3数据库 352
12.4.6实验结果 357
12.5参考文献 363
13单能量X-光图像的伪彩色化 367
13.1问题描述 367
13.2人对彩色的感知 369
13.2.1彩色的生理学加工 370
13.2.2彩色的心理学加工 370
13.2.3最优彩色赋值的通用建议 371
13.2.4基于生理学的指导方针 372
13.2.5基于心理学的指导方针 373
13.3伪彩色化的理论 373
13.4基于RGB的彩色映射 377
13.4.1基于感知的彩色映射 377
13.4.2数学公式化 381
13.5基于HSI的彩色映射 384
13.5.1原始灰度数据的映射 384
13.5.2用于预处理后灰度数据的彩色 387
13.6实验结果 388
13.6.1用基于RGB变换产生的彩色编码图像 389
13.6.2用基于HSI变换产生的彩色编码图像 392
13.7性能评价 395
13.7.1初步的在线调查 396
13.7.2正式的机场评价 398
13.8结论 401
13.9参考文献 402
索引 404