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第1章 绪论1

1.1 序言1

1.2 图像处理技术的分类2

1.2.1 模拟图像处理2

1.2.2 数字图像处理2

1.3 数字图像处理的特点3

1.4 数字图像处理的主要方法及主要内容4

1.4.1 数字图像处理方法4

1.4.2 数字图像处理的主要内容4

1.5 数字图像处理的硬件设备8

1.6 数字图像处理的应用9

1.7 数字图像处理领域的发展动向12

思考题13

2.1.1 有关光学的预备知识15

2.1 图像15

第2章 图像、图像系统与视觉系统15

2.1.2 图像的概念17

2.1.3 图像信息的分类18

2.1.4 图像的统计特性19

2.1.5 图像信息的信息量24

2.2 图像处理系统及外围设备25

2.2.1 图像处理系统中常用的输入设备25

2.2.2 图像处理中的输出设备37

2.2.3 数字图像处理的主机系统41

2.3 视觉系统45

2.3.1 视觉系统的基本构造45

2.3.2 光觉和色觉46

2.4 光度学及色度学原理48

2.4.1 颜色的表示方法及观察条件48

2.4.3 CIE的R、G、B颜色表示系统49

2.4.2 三基色混色及色度表示原理49

2.5 亮度和颜色感觉的视觉特征51

2.5.1 刺激强度与感觉的关系51

2.5.2 亮度适应和颜色适应52

2.5.3 亮度对比和颜色对比52

2.5.4 颜色感觉与刺激面积的关系53

2.5.5 主观颜色53

2.5.6 记忆色53

2.5.7 进入色、后退色、膨胀色、收缩色53

2.5.8 颜色和爱好53

2.6 视觉的空间性质53

2.6.1 视力53

2.6.2 视觉的空间频率特性54

2.6.3 颜色辨别门限的空间频率特性56

2.6.4 视觉的空间频率特性和图像的清晰度56

2.7.2 闪烁57

2.7 视觉的时间特性57

2.7.1 加入阶跃光波刺激的明暗感觉57

2.7.3 视觉空间频率特性和时间因素的关系58

2.7.4 眼球运动和视觉的关系58

2.7.5 运动的感觉58

2.8 形状感觉与错视60

思考题61

第3章 图像处理中的正交变换63

3.1 傅里叶变换63

3.1.1 傅里叶变换的定义及基本概念63

3.1.2 傅里叶变换的性质66

3.1.3 离散傅里叶变换68

3.1.4 快速傅里叶变换(FFT)73

3.1.5 用计算机实现快速傅里叶变换78

3.1.6 二维离散傅里叶变换80

3.2.1 离散余弦变换的定义82

3.2 离散余弦变换82

3.2.2 离散余弦变换的正交性83

3.2.3 离散余弦变换的计算84

3.3 沃尔什变换85

3.3.1 正交函数的概念86

3.3.2 拉德梅克函数87

3.3.3 沃尔什函数88

3.3.4 沃尔什函数的性质97

3.3.5 沃尔什变换99

3.3.6 离散沃尔什-哈达玛变换100

3.3.7 离散沃尔什变换的性质101

3.3.8 快速沃尔什变换107

3.3.9 多维变换109

3.4 哈尔函数及哈尔变换113

3.4.1 哈尔函数的定义113

3.4.2 哈尔函数的性质114

3.4.3 哈尔变换及快速算法115

3.5 斜矩阵与斜变换117

3.5.1 斜矩阵的构成117

3.5.2 斜变换121

3.6 小波变换122

3.6.1 概述122

3.6.2 时-频分析123

3.6.3 连续小波变换127

3.6.4 离散小波变换134

3.6.5 小波包143

3.6.6 二维小波145

3.6.7 Mallat算法148

附录1 快速傅里叶变换与反变换程序实例152

附录2 快速余弦变换与反变换程序实例154

附录3 快速Walsh-Hadamard变换与反变换程序实例156

附录4 二维小波分解与重构程序实例157

思考题178

第4章 图像增强180

4.1 用直方图修改技术进行图像增强181

4.1.1 直方图181

4.1.2 直方图修改技术的基础182

4.1.3 直方图均衡化处理183

4.1.4 直方图规定化处理187

4.1.5 图像对比度处理192

附录5 直方图均衡处理程序实例195

4.2 图像平滑化处理199

4.2.1 邻域平均法200

4.2.2 低通滤波法201

4.2.3 多图像平均法203

4.3.1 微分尖锐化处理204

4.3 图像尖锐化处理204

4.3.2 零交叉边缘检测206

4.3.3 高通滤波法208

4.4 利用同态系统进行增强处理211

4.5 彩色图像处理212

4.5.1 颜色基本原理214

4.5.2 颜色模型216

4.5.3 伪彩色图像处理222

4.5.4 关于彩色显示227

4.5.5 实时伪彩色增强系统228

附录6 伪彩色增强处理程序实例229

思考题232

第5章 图像编码234

5.1 图像编码分类234

5.2 图像编码中的保真度准则235

5.2.2 主观保真度准则236

5.2.1 客观保真度准则236

5.3 PCM编码237

5.3.1 PCM编码的基本原理237

5.3.2 PCM编码的量化噪声238

5.3.3 编码器、译码器239

5.3.4 非线性PCM编码241

5.3.5 亚奈奎斯特取样PCM编码243

5.4 统计编码246

5.4.1 编码效率与冗余度246

5.4.2 三种常用的统计编码法249

5.5 预测编码260

5.5.1 预测编码的基本原理260

5.5.2 △M(DM)编码263

5.5.3 DPCM编码270

5.6.1 几种特殊的映射变换编码法274

5.6 变换编码274

5.6.2 正交变换编码280

5.7 图像编码的国际标准291

5.7.1 H.261编码标准292

5.7.2 H.261解码原理300

5.7.3 H.261的图像复用编码300

5.7.4 传输缓冲器与传输编码302

思考题303

第6章 图像复原305

6.1 退化模型305

6.1.1 系统H的基本定义305

6.1.2 连续函数退化模型306

6.1.3 离散的退化模型307

6.2 复原的代数方法310

6.2.1 非约束复原方法310

6.3.1 逆滤波的基本原理311

6.2.2 约束复原法311

6.3 逆滤波311

6.3.2 去除由均匀直线运动引起的模糊312

6.4 最小二乘方滤波317

6.4.1 最小二乘方滤波的原理317

6.4.2 用于图像复原的几种最小二乘方滤波器319

6.5 约束去卷积320

6.6 中值滤波325

6.6.1 中值滤波的基本原理325

6.6.2 加权的中值滤波328

6.7 几种其他空间复原技术330

6.7.1 几何畸变校正330

6.7.2 盲目图像复原331

6.7.3 递归图像复原技术333

附录7 模糊图像恢复处理程序实例337

附录8 中值和均值滤波图像恢复处理程序实例354

思考题361

第7章 图像重建362

7.1 概述362

7.2 傅里叶变换重建363

7.3 卷积法重建365

7.4 代数重建方法367

7.5 重建的优化问题370

7.6 图像重建中的滤波器设计373

7.7 重建图像的显示376

7.7.1 重建图像的显示376

7.7.2 单色显示377

7.7.3 重建对象的显示380

7.7.4 图像重建的应用387

思考题389

8.1.1 灰度阈值法分割390

8.1 分割390

第8章 图像分析390

8.1.2 样板匹配393

8.1.3 区域生长398

8.1.4 区域聚合398

8.2 描绘399

8.2.1 区域描绘399

8.2.2 关系描绘404

8.2.3 相似性描绘415

8.2.4 霍夫变换417

8.3 纹理分析419

8.3.1 纹理特征419

8.3.2 用空间自相关函数作纹理测度420

8.3.3 傅里叶功率谱法420

8.3.4 联合概率矩阵法421

8.3.6 行程长度统计法423

8.3.5 灰度差分统计法423

8.3.7 其他几种方法424

8.3.8 纹理的句法结构分析法424

8.4 形状分析的细线化425

思考题428

第9章 数学形态学原理429

9.1 数学形态学的发展429

9.2 数学形态学的基本概念和运算430

9.2.1 数学形态学定量分析原则431

9.2.2 数学形态学的基本定义及基本算法431

9.3 一些基本形态学算法439

9.3.1 边缘提取算法440

9.3.2 区域填充算法440

9.3.3 连接部分提取算法441

9.3.4 凸壳算法442

9.3.5 细化443

9.3.6 粗化算法444

9.3.7 骨骼化算法445

9.3.8 裁剪446

9.4 灰度图像的形态学处理450

9.4.1 膨胀450

9.4.2 腐蚀451

9.4.3 开和闭运算452

9.4.4 灰度形态学的应用453

附录9 数学形态学处理程序实例456

思考题480

第10章 模式识别的理论和方法481

10.1 概述481

10.2 统计模式识别法483

10.2.1 决策理论方法483

10.2.2 统计分类法487

10.2.3 特征的抽取与选择491

10.3.1 形式语言概述493

10.3 句法结构模式识别493

10.3.2 句法结构方法501

10.3.3 误差校正句法分析502

10.3.4 文法推断511

10.4 模糊集识别法简介515

10.4.1 模糊集合及其运算516

10.4.2 模糊关系及性质518

10.4.3 模糊模式识别的方法521

10.5 模式识别的几种应用525

10.5.1 指纹识别526

10.5.2 模式识别在医学上的应用526

10.5.3 模式识别在自动检测中的应用526

思考题529

附录10 图像采集卡的参数及使用(供光盘中软件参考)530

参考文献559