第1章 数字图像处理概论 1
1.1数字图像处理的产生 1
1.2数字图像处理的基本概念 3
1.2.1图像及其类型 3
1.2.2图像与数字图像 4
1.2.3其他相关概念 5
1.2.4数字图像的获取方法 6
1.2.5数字图像的矩阵表示 6
1.3数字图像的类型 7
1.3.1图像的基本类型 7
1.3.2计算机彩色模型 9
1.4数字图像处理系统 12
1.4.1图像处理硬件系统 13
1.4.2图像处理软件系统 14
1.5数字图像处理的应用与发展 15
1.5.1数字图像处理的应用 15
1.5.2数字图像处理技术的发展方向 18
习题 20
第2章 图像数字化 21
2.1图像数字化器 21
2.1.1图像数字化器的组件 21
2.1.2图像数字化器的性能 22
2.1.3图像数字化器的类型 23
2.2图像的采样和量化 23
2.2.1采样 23
2.2.2量化 24
2.2.3采样与量化参数的选择 26
2.3像素基本关系 26
2.3.1像素的邻接 26
2.3.2邻接性、连通性、区域和边界 27
2.3.3距离量度 28
2.4图像文件格式 29
2.4.1 BMP文件 29
2.4.2 GIF文件 33
2.4.3 JPEG文件 39
2.4.4 TIFF文件 40
2.4.5 PNG文件 43
2.5数字图像的显示特性 46
2.5.1图像的屏幕显示 46
2.5.2图像的显示特性 47
2.5.3图像的打印 51
2.6图像质量评价 52
2.6.1图像质量评价方法 52
2.6.2均方误差 53
2.6.3信噪比与峰值信噪比 53
2.6.4结构相似度量度 54
习题 55
第3章 数字图像处理的数学基础 57
3.1线性系统 57
3.1.1线性系统的定义 57
3.1.2移不变系统 58
3.2调谐信号分析 58
3.2.1调谐信号 58
3.2.2对调谐信号的响应 58
3.2.3系统传递函数 59
3.3卷积和滤波 60
3.3.1连续卷积 60
3.3.2离散卷积 60
3.3.3滤波 61
3.4相关函数 61
3.4.1连续信号的相关函数 61
3.4.2离散信号的相关函数 62
3.4.3相关与卷积的关系 62
3.5二维系统及其矩阵运算 63
3.5.1二维线性系统 63
3.5.2二维位置不变线性系统 63
3.5.3二维系统的梯度算子 64
3.5.4常用矩阵运算 65
3.6图像的灰度直方图 68
3.6.1直方图的定义与性质 68
3.6.2直方图的作用 69
3.6.3直方图与图像的关系 70
3.7图像的统计特征 71
3.7.1图像的基本统计分析量 71
3.7.2数字图像的直方图 72
3.7.3多维图像的统计特性 73
习题 73
第4章 数字图像处理中的基本运算 75
4.1基本运算的类型 75
4.2点运算 75
4.2.1点运算的种类 76
4.2.2点运算与直方图 77
4.2.3点运算的应用 78
4.3代数运算 79
4.3.1代数运算的意义 79
4.3.2加法运算 80
4.3.3减法运算 81
4.3.4乘法运算 84
4.3.5除法运算 85
4.4几何运算 85
4.4.1齐次坐标 85
4.4.2图像平移变换 87
4.4.3图像的比例缩放 88
4.4.4图像镜像变换 92
4.4.5图像旋转变换 94
4.4.6图像复合变换 96
4.4.7控制点变换 97
4.4.8透视变换 98
4.4.9其他变换 99
4.5灰度级插值 101
4.5.1最近邻法 101
4.5.2双线性插值法 102
4.5.3三次内插法 103
习题 104
第5章 图像变换 105
5.1连续傅里叶变换 105
5.1.1连续函数的傅里叶变换 105
5.1.2傅里叶变换的条件 106
5.1.3典型函数的傅里叶变换 106
5.1.4二维连续傅里叶变换 109
5.2离散傅里叶变换 111
5.2.1一维离散傅里叶变换 111
5.2.2二维离散傅里叶变换 112
5.2.3离散傅里叶变换的性质 113
5.3快速傅里叶变换 118
5.3.1 DFT的运算量 118
5.3.2 FFT算法原理 119
5.3.3 FFT的运算量 121
5.4离散余弦变换 122
5.4.1一维 DCT变换 123
5.4.2二维DCT变换 123
5.4.3 DCT变换的快速算法 124
5.4.4二维DCT的频谱分布 125
5.5离散K-L变换 126
5.5.1 K-L变换的基本原理 126
5.5.2 K-L变换的性质 127
5.5.3 K-L变换的逆变换 128
5.6离散沃尔什变换 129
5.6.1一维离散沃尔什变换 129
5.6.2二维离散沃尔什变换 130
5.6.3沃尔什变换的频谱分布 131
5.7离散哈达玛变换 133
5.7.1一维离散哈达玛变换 133
5.7.2二维离散哈达玛变换 135
5.8小波变换 136
5.8.1小波变换概述 136
5.8.2连续小波变换 136
5.8.3一维离散小波变换 140
5.8.4二维离散小波变换 141
习题 141
第6章 图像增强 143
6.1图像噪声 143
6.1.1图像噪声的产生 143
6.1.2图像噪声分类 144
6.1.3图像噪声特点 144
6.2图像增强处理分类 145
6.2.1空域增强法 146
6.2.2频域增强法 146
6.2.3图像增强效果评价 146
6.3直接灰度变换增强法 147
6.3.1线性灰度拉伸 147
6.3.2非线性拉伸 149
6.3.3光学增强 150
6.4基于灰度直方图的图像增强 150
6.4.1基本原理 151
6.4.2直方图均衡化 152
6.4.3直方图规定化 155
6.5代数运算图像增强 159
6.5.1代数运算增强的应用 160
6.5.2比值处理与应用 161
6.6空间域滤波增强 162
6.6.1空域滤波模板 163
6.6.2平滑滤波 164
6.6.3锐化滤波器 167
6.7频域滤波增强 169
6.7.1低通滤波 170
6.7.2高通滤波 172
6.7.3带通和带阻滤波器 174
6.8同态滤波处理 175
6.8.1同态滤波原理 175
6.8.2同态滤波的实现方法 176
6.8.3同态滤波应用 177
6.9伪彩色图像处理 178
6.9.1伪彩色增强概述 179
6.9.2密度分割 179
6.9.3灰度级伪彩色变换 180
6.9.4频域滤波 181
6.9.5彩色图像处理 182
6.10空域平滑滤波图像增强处理程序 183
6.10.1程序源代码 183
6.10.2应用举例 193
习题 194
第7章 图像复原 196
7.1图像退化机理 196
7.1.1退化原因 196
7.1.2复原机理 196
7.2图像退化的数学模型 197
7.2.1退化模型的一般特性 198
7.2.2连续函数退化模型 198
7.2.3离散退化模型 199
7.3无约束复原 203
7.3.1无约束复原的基本原理 203
7.3.2无约束复原的奇异性 204
7.4逆滤波 205
7.4.1逆滤波的基本原理 205
7.4.2逆滤波的病态条件 206
7.5有约束复原法 207
7.5.1最小二乘类约束复原 207
7.5.2维纳滤波 208
7.5.3功率谱均衡 209
7.5.4几何均值滤波器 210
7.6匀速直线运动的模糊恢复 210
7.6.1匀速运动模糊模型 210
7.6.2匀速运动复原方法 211
7.7其他纠正技术 212
7.7.1几何畸变校正 212
7.7.2盲目图像复原 213
7.8中值滤波 214
7.8.1基本原理 214
7.8.2中值滤波特性 216
7.8.3加权中值滤波 216
习题 217
第8章 图像编码 218
8.1图像编码的基本原理 218
8.1.1图像中的信息冗余 218
8.1.2图像编码分类 220
8.1.3图像编码新方法 221
8.2图像编码评价 222
8.2.1编码图像的质量 222
8.2.2效率指标 222
8.2.3复杂度与适用范围 223
8.3图像统计编码 224
8.3.1变长最佳编码定理 224
8.3.2哈夫曼编码 224
8.3.3香农-范诺编码 228
8.3.4行程长度编码 231
8.3.5算术编码 233
8.4预测编码 236
8.4.1 DPCM的工作原理 236
8.4.2线性预测编码 237
8.4.3非线性预测 238
8.5图像的变换编码 238
8.5.1变换编码的基本原理 238
8.5.2正交变换的物理意义 239
8.5.3变换类型与子块大小的选择 240
8.5.4变换编码的步骤 241
8.6 J PEG标准 242
8.6.1 J PEG基本系统 242
8.6.2 JPEG编码方法 243
8.6.3渐进式DCT方式编码 250
8.6.4 JPEG 2000 251
8.6.5 JPEG编码实例 252
8.7 MPEG标准简介 254
8.7.1 MPEG1 254
8.7.2 MPEG2 256
8.7.3 MPEG-4 257
习题 257
第9章 数学形态学及其应用 259
9.1数学形态学基础 259
9.1.1形态学概述 259
9.1.2术语和定义 260
9.2二值形态学 264
9.2.1腐蚀 264
9.2.2膨胀 265
9.2.3开运算与闭运算 266
9.2.4击中/击不中 268
9.3灰度形态学 269
9.3.1灰度腐蚀 269
9.3.2灰度膨胀 270
9.3.3灰度开与闭运算 270
9.4数学形态学的应用 270
9.4.1二值形态学平滑滤波 271
9.4.2图像细化 271
9.4.3图像粗化 272
习题 272
第10章 图像分割与边缘检测 274
10.1图像分割的基本概念 274
10.1.1图像分割的基本原理 274
10.1.2图像分割方法 275
10.2阈值分割法 276
10.2.1最佳阈值法 278
10.2.2分析判别法 278
10.3区域分割法 280
10.3.1区域生长法 280
10.3.2区域分裂与合并 281
10.4边缘检测的基本原理 282
10.4.1边缘与边缘信号 283
10.4.2边缘的类型 283
10.4.3典型边缘信号 284
10.5边缘检测算子 284
10.5.1罗伯特算子 285
10.5.2索贝尔算子 285
10.5.3普瑞维特算子 286
10.5.4拉普拉斯算子 287
10.5.5凯西算子 288
10.5.6 Marr边缘检测方法 289
10.6轮廓提取 291
10.6.1轮廓跟踪 291
10.6.2二值图像轮廓 293
10.7图像匹配 293
10.7.1模板匹配 293
10.7.2直方图匹配 295
10.7.3形状匹配 297
10.8边缘检测的Matlab实现 297
10.8.1程序源代码 297
10.8.2应用举例 309
习题 310
第11章 图像特征与理解 312
11.1图像的几何特征 312
11.1.1位置与方向 312
11.1.2长轴和短轴 313
11.1.3周长 314
11.1.4面积 314
11.1.5距离 316
11.2形状特征 317
11.2.1矩形度 317
11.2.2宽长比 317
11.2.3圆形度 317
11.2.4球状度 318
11.2.5不变矩 319
11.2.6偏心率 320
11.3形状描述子 321
11.3.1傅里叶描述子 321
11.3.2拓扑描述 322
11.3.3边界链码 323
11.3.4一阶差分链码 324
11.3.5霍夫变换 325
11.4纹理分析 327
11.4.1纹理特征 327
11.4.2统计法 328
11.4.3频谱法 329
11.4.4空间自相关函数法 330
11.4.5联合概率矩阵法 331
11.4.6纹理的句法结构分析法 332
11.5曲线与曲面拟合 333
11.5.1曲线拟合 333
11.5.2曲面拟合 335
11.5.3其他拟合法 336
11.6收缩、变细和骨架化 336
11.6.1连通 336
11.6.2中轴变换 337
11.7图像检索技术 338
11.7.1图像检索的概念 339
11.7.2基于文本的图像检索 339
11.7.3基于内容的图像检索 340
11.7.4网络图像检索 342
11.7.5典型的图像检索引擎 344
11.7.6图像检索的研究方向 346
习题 347
参考文献 349