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第1章 图像处理的基础知识1

1.1 数字图像处理概述1

1.1.1 数字图像处理及其特点1

1.1.2 数字图像处理研究的主要内容4

1.1.3 数字图像处理的发展与应用6

1.2 图像数字化技术9

1.2.1 图像的数学模型9

1.2.2 图像的采样10

1.2.3 图像的量化11

1.3 图像获取技术13

1.3.1 图像采集系统13

1.3.2 图像输入设备15

1.4 图像文件格式及类型16

1.4.1 常用的图像文件格式16

1.4.2 数字图像类型19

1.5 图像的视觉原理20

1.5.1 人的视觉模型21

1.5.2 人的视觉特性21

1.5.3 色度学基础24

1.5.4 图像质量评价26

1.6 MATLAB在图像处理中的应用简介29

1.6.1 MATLAB图像处理工具箱30

1.6.2 MATLAB图像处理基本过程30

习题与思考题32

第2章 图像的频域变换33

2.1 傅里叶变换33

2.1.1 连续函数的傅里叶变换33

2.1.2 离散函数的傅里叶变换34

2.1.3 二维离散傅里叶变换的基本性质36

2.1.4 快速离散傅里叶变换41

2.2 离散余弦变换45

2.2.1 一维离散余弦变换46

2.2.2 二维离散余弦变换46

2.2.3 快速离散余弦变换46

2.3 K-L变换47

2.3.1 K-L变换的定义47

2.3.2 K-L变换的性质49

2.4 离散沃尔什-哈达玛变换50

2.4.1 离散沃尔什变换50

2.4.2 离散哈达玛变换51

2.5 小波变换53

2.5.1 小波变换的基本知识53

2.5.2 小波变换在图像处理方面的应用57

习题与思考题60

第3章 图像增强与复原61

3.1 图像增强与图像复原技术概述61

3.1.1 图像增强的体系结构61

3.1.2 图像复原的体系结构62

3.2 灰度变换63

3.2.1 灰度线性变换64

3.2.2 灰度非线性变换68

3.3 直方图修正70

3.3.1 灰度直方图的定义71

3.3.2 直方图的计算74

3.3.3 直方图的均衡化76

3.4 图像平滑80

3.4.1 滤波原理与分类81

3.4.2 空域低通滤波84

3.4.3 频域低通滤波89

3.5 图像锐化94

3.5.1 空域高通滤波94

3.5.2 频域高通滤波103

3.5.3 同态滤波器图像增强的方法106

3.6 伪彩色增强109

3.6.1 灰度分层法伪彩色处理110

3.6.2 灰度变换法伪彩色处理111

3.6.3 频域伪彩色处理113

3.7 图像退化与图像复原115

3.7.1 图像的退化模型115

3.7.2 图像复原的基本方法117

3.7.3 图像复原实现的案例分析120

3.7.4 运动模糊图像的复原123

习题与思考题125

第4章 图像的几何变换127

4.1 几何变换基础128

4.1.1 齐次坐标128

4.1.2 齐次坐标的一般表现形式及意义129

4.1.3 二维图像几何变换的矩阵130

4.2 图像的位置变换131

4.2.1 图像平移变换131

4.2.2 图像镜像变换134

4.2.3 图像旋转变换138

4.3 图像形状变换141

4.3.1 图像比例缩放变换142

4.3.2 图像错切变换146

4.4 图像复合变换148

4.4.1 图像复合变换概述148

4.4.2 图像复合变换案例分析149

4.5 三维几何变换的投影变换简介150

4.5.1 投影变换150

4.5.2 透视投影151

4.5.3 平行投影152

习题与思考题153

第5章 图像的压缩编码155

5.1 图像压缩编码基础156

5.1.1 图像压缩编码的必要性156

5.1.2 图像压缩编码的可能性156

5.1.3 图像压缩编码的分类157

5.1.4 图像压缩编码的质量评价158

5.2 熵编码161

5.2.1 哈夫曼编码161

5.2.2 香农-范诺编码163

5.2.3 算术编码165

5.2.4 行程编码168

5.3 预测编码169

5.3.1 DPCM基本原理169

5.3.2 最佳线性预测编码方法170

5.3.3 自适应预测编码方法173

5.4 变换编码174

5.5 图像压缩编码国际标准178

5.5.1 静止图像压缩标准JPEG178

5.5.2 活动图像压缩标准MPEG188

习题与思考题190

第6章 形态学图像处理191

6.1 形态学图像处理192

6.1.1 形态学图像处理方法192

6.1.2 基本符号和定义193

6.2 二值形态学图像处理195

6.2.1 腐蚀195

6.2.2 膨胀197

6.2.3 结构元素的分解200

6.2.4 开运算与闭运算200

6.3 灰度形态学图像处理207

6.3.1 腐蚀与膨胀207

6.3.2 开运算与闭运算210

6.4 形态学滤波及骨架抽取212

6.4.1 形态学滤波212

6.4.2 骨架抽取215

习题与思考题221

第7章 图像分割222

7.1 灰度阈值分割223

7.1.1 图像二值化224

7.1.2 直方图阈值分割226

7.1.3 最大熵阈值分割228

7.1.4 全局阈值分割231

7.1.5 二维最大熵阈值分割233

7.2 区域的图像分割235

7.2.1 区域生长法235

7.2.2 分裂-合并分割方法237

7.3 边缘检测的图像分割241

7.3.1 边缘检测的基本原理241

7.3.2 边缘检测算子242

7.4 Hough变换的线-圆检测244

7.4.1 Hough变换原理244

7.4.2 应用Hough变换检测空间曲线案例246

7.5 运动图像目标分割249

7.5.1 图像背景差值法250

7.5.2 相邻帧差分法251

习题与思考题252

第8章 图像特征分析253

8.1 颜色特征分析254

8.1.1 颜色直方图254

8.1.2 直方图不变特征量254

8.1.3 颜色矩255

8.2 形状特征分析256

8.2.1 链码256

8.2.2 傅里叶描述子257

8.2.3 几何特征的描述258

8.2.4 形状特征的描述260

8.2.5 不变矩263

8.3 纹理特征分析266

8.3.1 自相关函数268

8.3.2 灰度共生矩阵法268

8.3.3 频谱法273

8.4 其他特征分析274

8.4.1 标记274

8.4.2 拓扑描述符275

习题与思考题276

第9章 图像配准及识别277

9.1 图像配准基础278

9.1.1 图像配准的定义278

9.1.2 图像配准的基本流程278

9.2 基于灰度信息的图像配准算法279

9.2.1 互相关配准方法280

9.2.2 最大互信息配准方法282

9.3 基于特征的图像配准方法284

9.3.1 基于点特征的图像配准算法285

9.3.2 基于线特征的图像配准算法286

9.4 基于优化策略的图像配准算法287

9.4.1 幅度排序相关搜索算法287

9.4.2 分层搜索算法289

9.4.3 智能搜索算法290

9.5 图像识别的主要方法293

9.5.1 统计识别方法293

9.5.2 模糊识别方法295

9.5.3 人工神经网络分类方法296

习题与思考题299

第10章 实用数字图像处理与分析系统300

10.1 图像数字水印技术300

10.1.1 数字水印的嵌入300

10.1.2 数字水印的提取303

10.1.3 数字水印的攻击实验305

10.2 人脸图像自动识别技术的实现308

10.2.1 人脸识别系统基本结构308

10.2.2 人脸图像的预处理309

10.2.3 人脸图像的特征提取311

10.2.4 分类过程319

10.2.5 识别结果320

习题与思考题321

附录A MATLAB图像处理工具箱函数322

附录B图像处理技术常用英汉术语（词汇）对照331

参考文献337