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第1章 概论1

1.1 图像处理概述1

1.2 常见的数字图像种类2

1.3 数字图像处理的目的、基本特点和优点2

1.3.1 数字图像处理的目的2

1.3.2 数字图像处理的基本特点3

1.3.3 数字图像处理的优点3

1.4 数字图像处理主要研究的内容4

1.5 数字图像处理的发展和应用5

1.5.1 数字图像处理的发展5

1.5.2 数字图像处理的应用5

1.6 数字图像处理的一般流程6

扩展阅读7

习题7

第2章 图像信息的基本知识和基本运算9

2.1 概述9

2.2 数字图像的术语及表示方法9

2.2.1 术语9

2.2.2 数字图像的表示方法11

2.2.3 采样点数和量化级数的选取13

2.3 图像与视觉之间的关系15

2.3.1 人眼与视觉信息15

2.3.2 颜色视觉17

2.4 图像像素间的关系23

2.4.1 像素的邻域23

2.4.2 连通性23

2.4.3 距离量度25

2.5 基本代数运算26

2.5.1 基本代数运算基础26

2.5.2 几种代数运算的应用26

2.6 基本几何运算29

2.6.1 几何运算的定义29

2.6.2 几种基本的几何运算30

2.6.3 几何运算的应用34

扩展阅读36

习题36

第3章 图像变换38

3.1 概述38

3.2 图像的线性运算38

3.3 傅里叶变换40

3.3.1 一维连续傅里叶变换40

3.3.2 二维连续傅里叶变换43

3.3.3 离散傅里叶变换44

3.3.4 二维离散傅里叶变换的性质47

3.3.5 快速傅里叶变换52

3.4 离散余弦变换54

3.4.1 离散余弦变换的定义54

3.4.2 离散余弦变换的计算56

3.5 离散K-L变换57

3.5.1 K-L变换的概念57

3.5.2 K-L变换的实施58

3.5.3 K-L变换的性质与特点59

3.5.4 K-L变换示例61

3.6 小波变换64

3.6.1 概述64

3.6.2 小波变换65

3.6.3 小波变换在图像处理中的应用72

扩展阅读74

习题74

第4章 图像增强76

4.1 概述和分类76

4.2 基于点运算的增强78

4.2.1 直接的灰度变换78

4.2.2 灰度直方图的处理81

4.2.3 图像之间的运算91

4.3 基于空间域滤波的增强93

4.3.1 背景和原理93

4.3.2 图像平滑滤波94

4.3.3 图像锐化滤波101

4.4 基于频域变换的增强110

4.4.1 概述110

4.4.2 频域图像平滑滤波110

4.4.3 频域图像锐化滤波113

4.4.4 图像的同态滤波116

4.5 其他方面的增强118

4.5.1 局部增强118

4.5.2 光照一致性处理增强119

4.6 彩色图像增强119

4.6.1 伪彩色图像增强120

4.6.2 真彩色图像增强122

扩展阅读123

习题123

第5章 图像的复原125

5.1 概述和分类125

5.2 图像的退化模型126

5.2.1 图像降质因素126

5.2.2 图像退化模型126

5.2.3 图像退化模型的离散形式127

5.2.4 运动模糊的退化模型130

5.3 图像的代数复原法130

5.3.1 无约束代数复原方法130

5.3.2 有约束代数复原方法131

5.4 图像的频域复原法133

5.4.1 逆滤波133

5.4.2 最小二乘滤波134

5.5 其他的图像复原法136

5.5.1 人机交互式复原法136

5.5.2 几何畸变校正138

习题141

第6章 图像压缩编码142

6.1 概述和分类142

6.2 数据压缩与信息论基础143

6.2.1 数据冗余143

6.2.2 图像保真度146

6.2.3 图像编码模型147

6.2.4 信息论基础148

6.3 部分经典图像压缩编码方法150

6.3.1 哈夫曼编码150

6.3.2 算术编码152

6.3.3 行程编码153

6.3.4 预测编码154

6.3.5 向量量化编码160

6.4 变换域压缩方法162

6.4.1 正交变换162

6.4.2 正交变换实现压缩163

6.4.3 离散余弦变换编码164

6.5 图像压缩编码主要国际标准168

6.5.1 静止图像压缩标准168

6.5.2 MPEG系列压缩标准170

6.5.3 H.26X系列压缩标准172

6.5.4 中国的音视频编解码标准AVS174

扩展阅读174

习题175

第7章 图像分割176

7.1 概述和分类176

7.2 基于阈值的分割177

7.2.1 直方图阈值分割178

7.2.2 类间方差阈值分割182

7.2.3 最大熵阈值分割184

7.2.4 模糊阈值分割187

7.3 基于边缘的分割189

7.3.1 点检测189

7.3.2 线检测190

7.3.3 边缘检测193

7.4 基于区域的分割199

7.4.1 区域增长199

7.4.2 区域分裂-合并204

7.5 基于运动的分割207

7.5.1 差分法运动分割207

7.5.2 光流场运动分割209

7.5.3 基于块的运动分析210

7.5.4 基于混合高斯模型的分割212

7.6 分水岭分割214

7.7 彩色图像分割216

扩展阅读217

习题218

第8章 图像分析与描述220

8.1 概述和分类220

8.2 图像目标特征221

8.2.1 幅度特征221

8.2.2 统计特征221

8.3 图像目标表达223

8.3.1 边界表达223

8.3.2 区域表达226

8.4 图像目标描述229

8.4.1 边界描述229

8.4.2 区域描述233

扩展阅读243

习题244

第9章 形态学图像处理245

9.1 数学形态学的基本概念和运算245

9.1.1 腐蚀245

9.1.2 膨胀246

9.1.3 开运算和闭运算247

9.1.4 击中击不中249

9.2 二值图像的形态学处理250

9.2.1 边缘提取250

9.2.2 区域填充251

9.2.3 连通分量的提取251

9.2.4 凸壳252

9.2.5 细化253

9.3 灰度图像的形态学处理255

9.3.1 灰度图像腐蚀和膨胀255

9.3.2 灰度图像开和闭运算256

9.3.3 灰度图像形态学平滑258

9.3.4 灰度图像形态学梯度258

9.3.5 灰度图像形态学顶帽变换258

习题261

参考文献262