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第1章 概述1

1.1 数字图像的产生1

1.2 数字图像处理发展概况2

1.3 数字图像处理的应用3

1.4 数字图像处理主要研究内容5

1.5 数字图像处理的基本特点和优点6

1.6 MATLAB图像处理7

1.6.1 MATLAB的发展历程7

1.6.2 MATLAB的特点8

1.6.3 MATLAB的优点10

1.6.4 MATLAB与数字图像处理11

1.6.5 MATLAB图像处理工具箱11

第2章 图像增强13

2.1 空域法图像增强13

2.1.1 灰度变换增强14

2.1.2 直方图增强19

2.1.3 空间滤波26

2.1.4 图像平滑30

2.1.5 图像锐化35

2.2 频域法图像增强38

2.2.1 傅里叶变换图像增强39

2.2.2 低通滤波图像增强43

2.2.3 高通滤波图像增强46

第3章 图像复原49

3.1 提出图像退化模型49

3.2 噪声图像复原方法50

3.2.1 噪声滤波器50

3.2.2 自适应噪声滤波器54

3.3 有约束图像复原方法55

3.3.1 维纳滤波复原55

3.3.2 约束最小二乘方滤波复原59

3.4 Lucy-Richardson迭代非线性复原61

3.5 盲卷积算法复原63

3.6 其他滤波器65

3.6.1 形态学噪声滤波复原65

3.6.2 小波去噪复原67

第4章 图像编码与压缩70

4.1 图像编码理论70

4.1.1 图像编码的必要性70

4.1.2 图像编码的可能性71

4.2 图像编码的分类71

4.2.1 经典图像编码方法72

4.2.2 现代图像编码方法73

4.3 图像压缩74

4.3.1 图像压缩的基本原理75

4.3.2 图像压缩的基本方法75

4.4 无损压缩75

4.5 有损压缩77

4.5.1 有损预测编码压缩77

4.5.2 变换编码压缩78

4.5.3 小波压缩81

4.6 图像压缩的主要目标83

第5章 图像分割84

5.1 图像分割的概念84

5.2 图像分割的分类85

5.3 并行边界分割86

5.3.1 图像边缘检测的基本步骤86

5.3.2 常见边缘检测算子87

5.3.3 复杂的边缘检测算子92

5.3.4 直线提取检测96

5.4 串行边界分割99

5.4.1 边缘跟踪99

5.4.2 简单的边缘跟踪100

5.4.3 曲线跟踪101

5.5 并行区域分割103

5.5.1 阈值分割103

5.5.2 全局阈值103

5.5.3 动态阈值105

5.6 串行区域分割108

5.6.1 区域生长108

5.6.2 分裂合并111

第6章 图像形态学114

6.1 形态学的基本概念114

6.2 二值图像114

6.2.1 图像腐蚀115

6.2.2 图像膨胀116

6.2.3 图像开运算、闭运算118

6.2.4 图像骨架提取121

6.2.5 提升图像对比度123

6.3 图像击中与击不中125

6.4 图像细化126

6.5 图像粗化129

6.6 形态学重构131

6.6.1 图像填充131

6.6.2 清除边界132

6.7 距离变换134

第7章 图像特征分析137

7.1 图像几何特征137

7.1.1 位置与方向137

7.1.2 面积和周长138

7.1.3 长度和宽度139

7.1.4 矩形度139

7.1.5 圆形度140

7.1.6 轮廓的傅里叶描述子140

7.1.7 质心140

7.1.8 不变矩141

7.2 图像颜色特征141

7.2.1 颜色直方图142

7.2.2 颜色矩143

7.2.3 颜色集143

7.2.4 颜色聚合向量143

7.3 图像纹理特征143

7.3.1 统计法144

7.3.2 结构法145

7.3.3 模型法145

7.3.4 频谱法145

7.4 图像形状特征146

7.4.1 链码146

7.4.2 边界特征法146

7.4.3 傅里叶形状描述符法146

7.4.4 长轴和短轴147

7.4.5 球状性147

7.5 图像空间关系特征147

附录 MATLAB图像函数汇总（A～Z）149

参考文献166

后记168