第1章 概论 1
1.1基本概念 1
1.1.1数字图像 1
1.1.2数字图像处理 2
1.2数字图像处理技术的发展及应用 2
1.3数字图像处理的主要方法 3
1.4数字图像处理系统的构成 3
第2章 数字图像基础 4
2.1图像的采样和量化 4
2.1.1图像的采样 4
2.1.2图像的量化 5
2.2图像的表示及实例 5
2.2.1图像表示 5
2.2.2图像类型及实例 6
2.3影响数字图像质量的因素 7
2.3.1空间分辨率 7
2.3.2强度等级分辨率 8
2.3.3对比度 9
2.3.4清晰度 9
2.4人眼结构与视觉特性 10
2.4.1人眼结构 10
2.4.2人眼视觉特性 10
2.5常见的图像格式 11
2.5.1 JPEG 12
2.5.2 GIF 12
2.5.3 TIFF 12
2.5.4 PCX 12
2.5.5 BMP 12
2.6图像处理的编程基础 13
2.6.1 Matlab方法 13
2.6.2 OpenCV方法 14
2.6.3 CDib类方法 16
2.6.4图像的基本操作 18
习题 24
第3章 图像的基本运算 25
3.1代数运算 25
3.1.1加运算 25
3.1.2减运算 27
3.1.3乘运算 29
3.1.4除运算 31
3.2逻辑运算 33
3.2.1与运算 35
3.2.2或运算 37
3.2.3补运算 38
3.3几何变换 40
3.3.1平移变换 40
3.3.2镜像变换 42
3.3.3旋转变换 45
3.4图像的缩放 50
3.4.1图像的缩小 50
3.4.2图像的放大 50
3.5插值运算 51
3.5.1前向映射法和后向映射法 51
3.5.2灰度重采样 52
3.5.3常用的插值法 52
3.6图像缩放及插值运算的实现方法 53
3.6.1图像缩放功能的Matlab实现方法 53
3.6.2前向映射法实现缩放功能 54
3.6.3后向映射法实现缩放功能 55
3.7图像的控制点变换与图像的变形处理 60
3.7.1三角形区域的变换方法 60
3.7.2四边形区域的变换方法 61
习题 62
第4章 频域处理基础 64
4.1时域与频域表示 64
4.2傅里叶变换 65
4.2.1连续傅里叶变换 65
4.2.2离散傅里叶变换 65
4.3快速傅里叶变换 67
4.4傅里叶变换的性质 67
4.5利用傅里叶变换进行图像处理 69
4.5.1图像傅里叶变换 69
4.5.2图像傅里叶变换的实现方法 70
4.6离散余弦变换及实现方法 75
4.6.1离散余弦变换 75
4.6.2离散余弦变换的实现方法 75
习题 79
第5章 空域点处理方法 80
5.1点运算 80
5.1.1点运算基础 80
5.1.2点运算的实现方法 85
5.2直方图处理 89
5.2.1直方图处理基础 89
5.2.2直方图处理的实现方法 93
5.3伪彩色处理 95
5.3.1伪彩色处理基础 95
5.3.2伪彩色处理的实现方法 96
习题 100
第6章 图像增强 102
6.1空域的平滑与锐化 102
6.1.1邻域操作 102
6.1.2空域的平滑技术 103
6.1.3空域的锐化技术 112
6.1.4平滑与锐化相结合的滤波技术 127
6.2频域的平滑与锐化 127
6.2.1数字图像的频域处理基础 127
6.2.2低通滤波器与图像的平滑处理 128
6.2.3高通滤波器与图像的锐化处理 147
习题 162
第7章 图像复原 164
7.1图像复原基础 164
7.2图像退化与数学模型 164
7.3典型的图像复原方法 165
7.4退化函数估计方法 166
7.4.1图像观察估计法 166
7.4.2试验估计法 166
7.4.3模型估计法 166
7.5逆滤波复原及其实现方法 166
7.5.1逆滤波复原基础 166
7.5.2逆滤波复原的实现 167
7.6维纳滤波复原及其实现方法 173
7.6.1维纳滤波复原基础 173
7.6.2维纳滤波复原的实现方法 174
7.7噪声模型 182
7.8空域滤波复原 182
7.8.1均值滤波器 183
7.8.2统计滤波器 183
7.8.3自适应滤波器 184
习题 184
第8章 图像分割 185
8.1图像分割基础 185
8.1.1图像分割的概念 185
8.1.2图像分割的基本方法 185
8.1.3图像分割系统的构成 186
8.2非连续性检测 186
8.2.1孤立点的检测 186
8.2.2线的检测 187
8.2.3边缘检测 188
8.3边缘连接 190
8.3.1局部处理方法 190
8.3.2 Hough变换及实现方法 190
8.4阈值分割法 196
8.4.1单阈值分割与多阈值分割 197
8.4.2均值迭代阈值分割法 198
8.4.3最大类间方差分割法 204
8.4.4常见的多阈值分割法 209
8.5基于区域的分割方法 212
8.5.1区域生长算法 212
8.5.2区域分裂合并算法 217
8.6基于能量的分割方法 221
8.6.1主动轮廓模型 221
8.6.2主动轮廓线演化的实例 222
8.6.3主动轮廓分割方法的实现 225
8.6.4水平集方法 230
习题 231
第9章 彩色图像处理 233
9.1色彩模型基础 233
9.1.1RGB色彩模型 233
9.1.2 CMY色彩模型 234
9.1.3 HSV与HSI色彩模型 234
9.1.4各种色彩空间之间的转换 235
9.2 RGB彩色图像的处理 236
9.3彩色图像处理 237
9.3.1彩色图像平滑 238
9.3.2彩色图像锐化 238
9.3.3彩色图像分割 238
9.3.4彩色图像的边缘提取 239
9.4假彩色图像处理 240
9.5彩色图像处理的实现方法 241
习题 247
第10章 数学形态学方法 248
10.1集合论基础知识 248
10.1.1元素和集合 248
10.1.2平移和反射 249
10.1.3结构元 249
10.2形态学基本运算 249
10.2.1腐蚀 249
10.2.2膨胀 250
10.2.3开运算 251
10.2.4闭运算 251
10.3形态学基本运算的实现 252
10.4利用形态学处理图像 261
10.4.1利用形态学算子处理图像 261
10.4.2形态学图像处理的实现方法 263
习题 269
第11章 图像压缩 271
11.1图像压缩技术基础 271
11.1.1编码与解码 271
11.1.2图像压缩的必要性和可能性 271
11.1.3信源编码 272
11.1.4性能指标 272
11.2无损压缩编码 273
11.2.1哈夫曼编码 273
11.2.2香农-范诺编码 276
11.2.3游程编码 277
11.2.4无损预测编码 278
11.2.5算术编码 279
习题 280
第12章 小波变换 281
12.1小波变换概述 281
12.2小波变换基础 281
12.2.1小波变换的定义 281
12.2.2小波变换的性质 282
12.2.3常用的基本小波 282
12.3连续小波变换和离散小波变换 284
12.3.1连续小波变换 284
12.3.2离散小波变换及实例 285
12.4多分辨率分析 286
12.5小波变换的应用 286
12.6小波变换的实现 288
习题 294
第13章 图像处理实例 295
13.1动画中人脸变形实例 295
13.2医学图像增强应用实例 304
主要参考文献 310