第一篇 数字图像处理基础理论 2
第1章 概论 2
1.1 基本概念 2
1.1.1 数字图像 2
1.1.2 数字图像处理 3
1.2 数字图像处理技术的发展历程及其应用 3
1.3 数字图像处理的主要方法 4
1.4 数字图像处理系统的构成 4
习题 4
第2章 数字图像基础 5
2.1 图像的采样和量化 5
2.1.1 图像的采样 5
2.1.2 图像的量化 6
2.2 图像的表示及实例 6
2.2.1 图像的表示 6
2.2.2 图像的类型及实例 7
2.3 影响数字图像质量的因素 9
2.3.1 空间分辨率 9
2.3.2 强度等级分辨率 9
2.3.3 对比度 10
2.3.4 清晰度 10
2.4 人眼的结构与视觉特性 11
2.4.1 人眼的结构 11
2.4.2 人眼的视觉特性 11
2.5 常见的图像格式 13
2.5.1 JPEG 13
2.5.2 GIF 13
2.5.3 TIFF 13
2.5.4 PCX 13
2.5.5 BMP 13
习题 14
第3章 图像的基本运算 16
3.1 代数运算 16
3.1.1 加运算 16
3.1.2 减运算 18
3.1.3 乘运算 20
3.1.4 除运算 22
3.2 逻辑运算 23
3.2.1 与运算 25
3.2.2 或运算 27
3.2.3 补运算 29
3.3 几何变换 30
3.3.1 平移变换 30
3.3.2 镜像变换 32
3.3.3 旋转变换 36
3.4 图像的缩放 40
3.4.1 图像的缩小 40
3.4.2 图像的放大 41
3.5 插值运算 41
3.5.1 前向映射法和后向映射法 41
3.5.2 灰度重采样 42
3.5.3 常用的插值法 42
3.6 图像缩放及插值运算的实现方法 43
3.6.1 图像缩放功能的Matlab实现方法 43
3.6.2 前向映射法实现缩放功能 44
3.6.3 后向映射法实现缩放功能 45
3.7 图像的控制点变换与图像的变形处理 49
3.7.1 三角形区域的变换方法 50
3.7.2 四边形区域的变换方法 51
习题 51
第4章 频域处理基础 53
4.1 时域与频域表示 53
4.2 傅里叶变换 53
4.2.1 连续傅里叶变换 53
4.2.2 离散傅里叶变换 54
4.3 快速傅里叶变换 56
4.4 傅里叶变换的性质 56
4.5 利用傅里叶变换进行图像处理 58
4.5.1 图像傅里叶变换基础 58
4.5.2 图像傅里叶变换的实现方法 60
4.6 离散余弦变换及实现方法 63
4.6.1 离散余弦变换 63
4.6.2 离散余弦变换的实现方法 63
习题 67
第5章 空域点处理方法 68
5.1 点运算 68
5.1.1 点运算基础 68
5.1.2 点运算的实现方法 74
5.2 直方图处理 77
5.2.1 直方图处理基础 77
5.2.2 直方图处理的实现方法 81
5.3 伪彩色处理 84
5.3.1 伪彩色处理基础 84
5.3.2 伪彩色处理的实现方法 85
习题 89
第6章 图像增强 90
6.1 空域的平滑与锐化 90
6.1.1 邻域操作 90
6.1.2 空域的平滑技术 91
6.1.3 空域的锐化技术 99
6.1.4 平滑与锐化相结合的滤波技术 114
6.2 频域的平滑与锐化 114
6.2.1 数字图像的频域处理基础 114
6.2.2 低通滤波器与图像的平滑处理 115
6.2.3 高通滤波器与图像的锐化处理 132
习题 147
第7章 图像复原 148
7.1 图像复原基础 148
7.2 图像退化与数学模型 148
7.3 典型的图像复原方法 149
7.4 退化函数估计方法 150
7.4.1 图像观察估计法 150
7.4.2 试验估计法 150
7.4.3 模型估计法 150
7.5 逆滤波复原及其实现方法 150
7.5.1 逆滤波复原基础 150
7.5.2 逆滤波复原的实现方法 151
7.6 维纳滤波复原及其实现方法 157
7.6.1 维纳滤波复原基础 157
7.6.2 维纳滤波复原的实现方法 158
7.7 噪声模型 164
7.8 空域滤波复原 165
7.8.1 均值滤波器 165
7.8.2 统计滤波器 166
7.8.3 自适应滤波器 166
习题 167
第8章 图像分割 168
8.1 图像分割基础 168
8.1.1 图像分割的概念 168
8.1.2 图像分割的基本方法 168
8.1.3 图像分割系统的构成 169
8.2 非连续性检测 169
8.2.1 孤立点的检测 169
8.2.2 线的检测 170
8.2.3 边缘检测 171
8.3 边缘连接 173
8.3.1 局部处理方法 173
8.3.2 Hough变换及实现方法 173
8.4 阈值分割法 179
8.4.1 单阈值分割与多阈值分割 179
8.4.2 均值迭代阈值分割法 181
8.4.3 最大类间方差分割法 185
8.4.4 常见的多阈值分割法 191
8.5 基于区域的分割方法 193
8.5.1 区域生长算法 193
8.5.2 区域分裂合并算法 198
8.6 基于能量的分割方法 201
8.6.1 主动轮廓模型 201
8.6.2 主动轮廓线演化的实例 203
8.6.3 主动轮廓分割方法的实现 205
8.6.4 水平集方法 210
习题 211
第9章 彩色图像处理 213
9.1 色彩模型基础 213
9.1.1 RGB色彩模型 213
9.1.2 CMY色彩模型 214
9.1.3 HSV与HSI色彩模型 214
9.1.4 各种色彩空间之间的转换 215
9.2 RGB彩色图像的处理 216
9.3 彩色图像的处理 217
9.3.1 彩色图像的平滑 218
9.3.2 彩色图像的锐化 218
9.3.3 彩色图像的分割 218
9.3.4 彩色图像的边缘提取 219
9.4 假彩色图像的处理 220
9.5 彩色图像处理的实现方法 221
习题 227
第10章 数学形态学方法 228
10.1 集合论基础知识 228
10.1.1 元素和集合 228
10.1.2 平移和反射 229
10.1.3 结构元 229
10.2 形态学基本运算 230
10.2.1 腐蚀 230
10.2.2 膨胀 230
10.2.3 开运算 231
10.2.4 闭运算 232
10.3 形态学基本运算的实现 232
10.4 利用形态学处理图像 240
10.4.1 形态学算子的图像处理功能 240
10.4.2 形态学图像处理功能的实现方法 242
习题 248
第11章 图像压缩 249
11.1 图像压缩技术基础 249
11.1.1 编码与解码 249
11.1.2 图像压缩的必要性和可能性 249
11.1.3 信源编码 250
11.1.4 性能指标 250
11.2 无损压缩编码 251
11.2.1 赫夫曼编码 251
11.2.2 香农-费诺编码 254
11.2.3 游程编码 255
11.2.4 无损预测编码 256
11.2.5 算术编码 257
习题 258
第12章 图像处理实例 259
12.1 动画中人脸变形实例 259
12.2 医学图像增强应用实例 267
第二篇 数字图像处理实践 274
第13章 图像处理实践基础 274
13.1 Matlab图像处理软件 274
13.1.1 Matlab简介 274
13.1.2 Matlab图像处理基础 275
13.2 OpenCV软件包 278
13.2.1 OpenCV简介 278
13.2.2 OpenCV软件包的安装与配置 279
13.2.3 OpenCV读取与显示图像 281
13.3 利用CDib类处理图像的方法 283
13.3.1 CDib类的创建与使用 283
13.3.2 利用CDib类处理图像 285
13.4 图像处理实例 285
13.4.1 利用Matlab打开与显示图像 285
13.4.2 利用OpenCV打开与显示图像 286
13.4.3 利用CDib类打开与显示图像 289
第14章 图像处理实践 294
14.1 实践一：图像处理基础 294
14.2 实践二：图像基本操作 295
14.3 实践三：图像的代数及逻辑运算 296
14.4 实践四：图像几何变换 298
14.5 实践五：图像旋转变换及缩放 299
14.6 实践六：图像傅里叶变换 301
14.7 实践七：利用空域点运算对图像增强 302
14.8 实践八：利用直方图均衡化对图像增强 303
14.9 实践九：图像伪彩色处理 304
14.10 实践十：图像在空域的平滑处理 305
14.11 实践十一：图像在空域的锐化处理 307
14.12 实践十二：图像在频域的平滑处理 308
14.13 实践十三：图像在频域的锐化处理 309
14.14 实践十四：图像分割实践——Hough变换及区域生长方法 311
14.15 实践十五：图像分割实践——阈值分割方法 312
14.16 实践十六：图像分割实践——主动轮廓模型方法 313
14.17 实践十七：彩色图像处理 314
14.18 实践十八：数学形态学方法处理图像实践 315
14.19 实践十九：图像的复原 316
参考文献 319