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第1章 引言1

1．1 图像的基本概念1

1．2 数字图像处理系统3

1．2．1 静态数字图像处理3

1．2．2 三维成像4

1．2．3 数字视频处理5

1．3 数字图像处理的主要研究内容6

1．4 本书的结构安排9

第2章 图像的增强与去噪10

2．1 图像的灰度增强10

2．1．1 线性对比度展宽10

2．1．2 直方图均衡化11

2．1．3 伪彩色增强14

2．1．4 Retinx图像增强方法16

2．2 图像的噪声抑制18

2．2．1 图像质量的客观评价指标18

2．2．2 均值滤波18

2．2．3 中值滤波20

2．2．4 基于小波变换的阈值去噪21

2．2．5 基于维纳滤波的图像去噪23

2．2．6 基于偏微分方程的图像去噪24

2．3 图像的锐化26

2．3．1 一阶锐化算法27

2．3．2 二阶锐化算法32

2．4 应用示例1：大雾天气下的图像清晰化34

2．4．1 雾况的建模34

2．4．2 光学厚度的确定与分害35

2．4．3 清晰化处理36

2．5 应用示例2：具有高光抑制的夜间图像清晰化37

2．5．1 亮度分量的估计与处理37

2．5．2 反射分量的处理38

2．5．3 高光抑制39

第3章 图像的几何变换41

3．1 齐次坐标与图像的仿射变换41

3．2 三维图像的投影变换42

3．2．1 投影与投影变换43

3．2．2 透视投影43

3．2．3 平行投影46

3．3 图像几何畸变的校正51

3．3．1 几何畸变的描述51

3．3．2 畸变关系已知情况下的畸变校正51

3．3．3 畸变关系未知情况下的畸变校正52

3．4 应用示例1：基于内容感知的图像非等比例缩放53

3．4．1 能量函数的定义53

3．4．2 低能量线的选取53

3．4．3 敏感区域的能量提升54

3．5 应用示例2：QR码图像的几何畸变校正55

第4章 图像的分割57

4．1 阈值法57

4．1．1 类间类内最大方差比法57

4．1．2 最大熵法58

4．1．3 聚类法59

4．2 区域提取法60

4．2．1 区域生长法60

4．2．2 分裂－合并法61

4．3 基于色彩特征的图像分割方法62

4．3．1 RGB色系下的图像分割63

4．3．2 YCbCr色系下的图像分割63

4．3．3 HSV色系下的图像分割64

4．4 神经元网络在图像分割中的应用65

4．4．1 基于BP神经元网络的图像分割65

4．4．2 基于SOFM神经元网络的图像分割70

4．5 应用示例1：肾小球区域的分割72

4．5．1 基于遗传算法的肾小球区域定位72

4．5．2 基于分水岭算法的肾小球边缘提取73

4．5．3 肾小球区域的分割74

4．6 应用示例2：具有黑白混叠的二维条码的条空分割74

4．6．1 明显白区域的提取与分割75

4．6．2 明显黑区域的提取与分割76

4．6．3 边缘过渡区域与小骨架区域的确定76

4．6．4 边缘过渡区域的处理76

4．6．5 小骨架区域的处理77

第5章 图像的数学形态学处理79

5．1 二值图像中的基本概念79

5．1．1 连接关系79

5．1．2 内部点与边界点80

5．1．3 连接数与交叉数80

5．1．4 几何特征81

5．2 贴标签82

5．3 细线化83

5．3．1 距离变换84

5．3．2 骨架线的提取85

5．4 二值图像的腐蚀与膨胀86

5．4．1 腐蚀86

5．4．2 膨胀88

5．5 灰度图像的腐蚀与膨胀90

5．5．1 灰度值腐蚀90

5．5．2 灰度值膨胀91

5．6 二值图像的开运算与闭运算92

5．6．1 开运算92

5．6．2 闭运算93

5．7 灰度图像的开运算与闭运算94

5．8 应用示例1：基于灰度腐蚀、膨胀的断层插值图像96

5．9 应用示例2：印章图像的预处理98

5．9．1 采用贴、删标签的方法去除噪声与空穴98

5．9．2 采用闭运算弥补印鉴中的断裂99

5．9．3 利用圆形度对印鉴进行分类99

第6章 图像的傅里叶变换与小波变换101

6．1 图像的傅里叶变换101

6．1．1 二维离散傅里叶变换101

6．1．2 快速傅里叶变换102

6．1．3 傅里叶变换在图像处理中的应用103

6．2 图像的小波变换105

6．2．1 小波分析的基本概念105

6．2．2 信号的小波变换106

6．2．3 离散小波变换与二迸小波变换107

6．2．4 二维小波变换108

6．3 图像的多分辨率分析与Mallat算法108

6．3．1 信号的多分辨率分析108

6．3．2 一维Mallat算法110

6．3．3 二维Mallat算法111

6．4 应用示例：基于小波变换的图像融合112

4．1 图像融合的概念112

6．4．2 基于小波变换的图像融合113

第7章 数字视频115

7．1 数字视频的基本概念115

7．1．1 数字视频的采样格式115

7．1．2 数字视频的格式与应用116

7．1．3 数字视频的数据形式118

7．1．4 数字视频的表现特征120

7．2 数字视频的常用处理技术120

7．3 视频的镜头分割与关键帧的提取121

7．3．1 镜头切变检测123

7．3．2 镜头渐变检测126

7．3．3 镜头分割方法性能的评价指标127

7．3．4 关键帧的提取128

7．4 视频运动目标的检测128

7．4．1 帧间差分法129

7．4．2 背景差分法130

7．4．3 光流法130

7．5 视频的背景建模方法131

7．5．1 单高斯背景建模132

7．5．2 混合高斯背景建模133

7．5．3 灰度归并法的背景建模134

7．5．4 基于码书的背景建模135

7．6 单摄像头固定监视模式下的运动目标跟踪138

7．6．1 目标特征的提取139

7．6．2 运动目标的跟踪141

7．7 多摄像头联合有重叠视场模式下的运动目标跟踪142

7．7．1 基于单应性映射的全景图生成143

7．7．2 运动目标的跟踪145

7．8 多摄像头联合无重叠视场模式下的运动目标跟踪145

7．8．1 颜色特征的描述与匹配146

7．8．2 速度特征的描述与匹配147

7．9 应用示例：基于视频序列的手语识别149

7．9．1 关键帧的提取150

7．9．2 手势区域的提取150

7．9．3 静态手势特征的提取151

7．9．4 手语识别152

第8章 图像的三维重建154

8．1 可视化与三维重建的概念154

8．1．1 可视化技术154

8．1．2 三维重建技术155

8．2 面绘制方法155

8．2．1 Marching Cubes算法156

8．2．2 Marching Tetrahedra算法161

8．2．3 连接轮廓线法162

8．2．4 网格简化技术简介163

8．3 体绘制方法164

8．3．1 体绘制的基本原理164

8．3．2 体绘制的算法步骤165

8．3．3 体绘制方法的分类169

8．3．4 体绘制算法的加速170

8．4 应用示例1：三维虚拟人脸表情的生成（面绘制方法的应用）170

8．4．1 通用中性人脸三维模型的确定171

8．4．2 人脸特征点的确定及模型的调整172

8．4．3 相位无关纹理图的生成173

8．4．4 生成三维虚拟人脸表情173

8．5 应用示例2：结肠的三维重建与虚拟内窥（体绘制方法的应用）174

8．5．1 虚拟相机174

8．5．2 路径规划175

第9章 图像及视频数据压缩177

9．1 图像数据的冗余177

9．1．1 数据冗余的概念177

9．1．2 图像及视频数据的冗余177

9．2 无损压缩编码178

9．2．1 行程编码179

9．2．2 哈夫曼编码180

9．2．3 静态二进制算术编码181

9．2．4 自适应二进制算术编码182

9．2．5 概率自适应二进制算术编码183

9．3 有损压缩编码184

9．3．1 离散余弦变换编码184

9．3．2 小波变换编码185

9．3．3 标量量化编码187

9．3．4 压扩量化编码188

9．3．5 矢量量化编码189

9．3．6 预测编码192

9．3．7 基于分形的图像压缩编码194

9．4 静态图像的压缩编码标准200

9．4．1 JPEG压缩编码标准200

9．4．2 JPEG2000压缩编码标准简介206

9．5 MPEG数字视频压缩编码标准209

9．5．1 MPEG－1视频压缩编码标准211

9．5．2 MPEG－2视频压缩编码标准215

9．5．3 MPEG－4视频压缩编码标准216

9．6 H.26X系列数字视频压缩编码标准219

9．6．1 H.261视频压缩编码标准219

9．6．2 H.263视频压缩编码标准220

9．6．3 H.264视频压缩编码标准221

第10章 图像的匹配与跟踪224

10．1 图像的匹配224

10．1．1 基于区域特征的匹配方法224

10．1．2 基于特征点的匹配方法225

10．1．3 基于抽象特征的匹配方法226

10．2 图像的跟踪229

10．2．1 基于块运动估计的运动目标跟踪229

10．2．2 运动目标的快速搜索232

10．3 应用示例1：车载摄像视频的稳像235

10．4 应用示例2：变背景下的运动目标跟踪237

参考文献240