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目录1

第1章　引言1

1.1　数字图像处理的发展概况1

1.2　数字图像和数字图像处理2

1.2.1　图像2

1.2.2　数字图像3

1.2.3　数字图像处理4

1.3　数字图像处理系统5

1.3.1　数字图像处理硬件系统6

1.3.2　数字图像处理软件系统—Java语言7

练习题10

第2章　数字图像处理的数学基础11

2.1　图像的线性处理系统11

2.1.1　成像系统模型的划分11

2.1.2　点光源和δ函数12

2.2　傅立叶变换14

2.2.1　连续函数的傅立叶变换14

2.2.2　离散函数的傅立叶变换17

2.2.3　快速傅立叶变换21

2.3　沃尔什变换31

2.3.1　一维离散沃尔什变换31

2.3.2　二维离散沃尔什变换33

2.4　哈达玛变换33

2.4.1　一维离散哈达玛变换33

2.4.2　二维离散哈达玛变换35

2.5　小波变换35

2.5.1　连续小波变换35

2.5.2　离散小波变换36

练习题38

3.1.1　取样39

第3章　图像的数字化39

3.1　概述39

3.1.2　量化40

3.1.3　Java语言实现对图像像素的获取41

3.1.4　取样、量化与图像的质量43

3.2　点阵取样原理54

3.2.1　一维点阵取样54

3.2.2　二维点阵取样57

3.3　最佳量化59

练习题61

第4章　图像增强62

4.1　灰度变换62

4.1.1　灰度变换62

4.1.2 Java语言实现线性灰度变换65

4.2.1　灰度直方图70

4.2　直方图均匀化处理70

4.2.2　直方图修正技术71

4.2.3　直方图均匀化处理73

4.3　平滑化处理83

4.3.1　邻域平均法83

4.3.2　低通滤波法90

4.4　尖锐化处理92

4.4.1　微分尖锐化处理92

4.4.2　高通滤波法99

4.5　中值滤波101

4.5.1　一维中值滤波101

4.5.2　二维中值滤波102

练习题109

5.1　退化的数学模型110

5.1.1　退化模型及复原的基本过程110

第5章　图像复原110

5.1.2　连续函数的退化模型111

5.1.3　离散函数的退化模型112

5.2　线性滤波图像复原115

5.2.1　无约束图像复原115

5.2.2　约束图像复原116

5.3　反向滤波图像复原116

5.3.1　基本原理116

5.3.2　零点问题117

5.3.3　消除因匀速直线运动引起的图像模糊117

5.4　最小二乘方约束图像复原121

练习题130

6.1.2　冗余信息和不相关信息131

6.1.1　图像编码131

6.1　基本概念131

第6章　图像编码与压缩131

6.1.3　数据的压缩132

6.2　图像质量的衡量准则132

6.2.1　客观保真度准则132

6.2.2　主观保真度准则133

6.3　图像编码过程134

6.3.1　图像数据转换134

6.3.2　图像数据量化135

6.3.3　图像数据编码135

6.4　统计编码136

6.4.1　基本概念136

6.4.2　香农-费诺码138

6.4.3　霍夫曼编码140

练习题146

7.1.1　灰度阈值分割法147

7.1　图像的分割147

第7章　图像的分割与描述147

7.1.2　模板匹配法156

7.1.3　边缘检测法158

7.2　图像的描述166

7.2.1　区域描述166

7.2.2　关系描述167

7.2.3　相似性描述169

练习题170

第8章　数字图像处理技术的应用——医学图像处理171

8.1　医学成像系统的物理基础171

8.1.1　原子模型171

8.1.2　电磁波172

8.1.3　伦琴射线172

8.1.4　磁共振效应173

8.1.5　多普勒效应174

8.1.6　超声波175

8.2　医学成像系统的技术基础175

8.2.1　计算机断层扫描（CT）成像175

8.2.2　正电子发射计算机断层扫描（PET）成像178

8.2.3　磁共振（MRI）成像179

8.2.4　超声多普勒成像183

8.3　常用医学图像处理方法184

8.3.1　图像修正184

8.3.2　图像分析193

练习题196

参考文献197

附录198

附录A Java语言简介198

附录B JDK1.4的安装及配置199

附录C　光盘说明200