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1.1　数字图像与数字图像处理1

第1章 绪论1

1.2　数字图像处理系统的组成2

1.3 图像处理技术研究的基本内容3

1.4　图像处理技术的应用领域4

习题14

第2章　数字图像处理基础6

2.1 电磁波谱与可见光谱6

2.2　人眼的亮度视觉特性7

2.2.1　视觉适应性8

2.2.2　同时对比效应8

2.2.3　马赫带效应8

2.2.4　视觉错觉9

2.3.2　数字图像的表示10

2.3　图像的表示10

2.3.1　简单的图像成像模型10

2.4　空间分辨率和灰度级分辨率13

2.4.1　空间分辨率和灰度级分辨率13

2.4.2　空间分辨率和灰度级分辨率对图像视觉效果的影响14

2.5　像素间的关系16

2.5.1　像素的相邻和邻域16

2.5.2　像素的邻接性与连通性17

2.5.3　距离的量度19

2.6　图像的代数运算21

2.7　灰度直方图21

2.7.1　灰度直方图22

2.7.2　二维直方图23

2.8.1　显示分辨率与图像分辨率25

2.8　图像的显示25

2.7.3　灰度直方图的特征25

2.8.2　光度分辨率与灰度分辨率26

2.8.3　彩色模型26

2.8.4　位图26

2.8.5　调色板27

2.9　图像文件格式28

2.9.1　位图文件头28

2.9.2　位图信息头29

2.9.3　位图调色板30

2.9.4　图像的位图数据30

习题231

3.1.1　线性系统与非线性系统33

3.1.2 冲击函数33

3.1　线性系统的基本理论与运算33

第3章　图像变换33

3.1.3　二维线性移不变系统35

3.2　离散傅里叶变换36

3.2.1　一维离散傅里叶变换36

3.2.2　二维离散傅里叶变换37

3.2.3　二维离散傅里叶变换的若干重要性质38

3.2.4　图像的傅里叶频谱特性分析40

3.3　快速离散傅里叶变换43

3.3.1　按时间提取的基－2一维FFT算法43

3.3.2　串行计算二维DFT的方法47

3.4　离散余弦变换48

3.4.1 一维DCT49

3.4.2　二维偶DCT51

3.4.3　DCT变换的基函数与基图像53

3.5.1　预备知识55

3.5　小波变换55

3.5.2　小波变换原理56

3.5.3　图像的小波变换63

习题367

第4章　图像增强68

4.1　灰度变换68

4.1.1 灰度反转68

4.1.2　对数变换69

4.1.3　对比度拉伸69

4.1.4　窗切片70

4.2　直方图增强处理71

4.2.1　直方图均衡71

4.2.2　直方图规定化77

4.3.1 梯度法84

4.3　图像锐化84

4.3.2　拉普拉斯锐化算子86

4.3.3　Sobel锐化算子及其他锐化算子89

4.3.4　模板运算原理90

4.4　图像噪声消除92

4.4.1　邻域平均93

4.4.2 中值滤波94

4.5　频率域图像增强95

4.5.1　基本实现思想和实现方法95

4.5.2　频率域低通滤波97

4.5.3　频率域高通滤波100

4.5.4　带阻滤波和带通滤波102

习题4104

5.1.1　常见退化现象的物理模型105

5.1　图像的退化模型105

第5章　图像恢复105

5.1.2　图像退化模型的表示106

5.1.3　离散退化模型106

5.1.4　图像的离散退化模型108

5.2　空间域图像的恢复108

5.2.1　基于最小二乘方的代数恢复方法108

5.2.2　匀速直线运动模糊的恢复方法111

5.3 图像噪声与被噪声污染图像的恢复114

5.3.1 常见的噪声及其概率密度函数114

5.3.2　被噪声污染图像的恢复117

5.4 几何失真的校正118

5.4.1　坐标的几何校正118

5.4.2　灰度值恢复120

习题5121

第6章 图像压缩编码122

6.1　数字图像压缩编码基础122

6.1.1 图像压缩的基本概念122

6.1.2　保真度准则124

6.1.3　图像编码模型125

6.1.4　独立信源与信息量128

6.2　最基本的编码方法129

6.2.1 变长编码129

6.2.2　位平面编码137

6.2.3　游程编码139

6.3　变换编码144

6.3.1　变换编码的过程144

6.3.2　子图像尺寸选择145

6.3.3　变换的选择145

6.3.4　变换系数的量化和编码147

6.3.5　变换解码150

6.4　基于图像小波变换的嵌入式零树编码152

6.4.1　基于小波变换的图像压缩基本思想153

6.4.2　基于图像小波变换的嵌入式零树编码153

习题6165

第7章　图像分割及特征提取167

7.1　图像分割的概念167

7.2　基于边缘检测的图像分割168

7.2.1 图像边缘168

7.2.2　梯度边缘检测169

7.2.3　二阶微分边缘检测172

7.2.4 Hough变换173

7.3　基于阈值的图像分割175

7.3.1　基于阈值的分割方法176

7.3.2　基于双峰形直方图的阈值选取178

7.3.3　其他阈值选取方法180

7.4　基于跟踪的图像分割181

7.4.1　轮廓跟踪法182

7.4.2　光栅跟踪法182

7.5　基于区域的图像分割184

7.5.1　区域生长法184

7.5.2　分裂合并法186

7.6　图像特征提取188

7.6.1　图像的统计特征188

7.6.2　图像的点、线、边界特征190

7.6.3　图像的纹理特征191

7.7　图像分类的概念192

7.7.1 图像分类的技术层次192

7.6.4　图像的形状特征192

7.7.2　图像分类的有关概念193

习题7194

第8章　形态学图像处理195

8.1　集合论基础195

8.1.1　集合的概念195

8.1.2　集合间的关系和运算196

8.2　二值形态学的基本运算198

8.2.1　腐蚀198

8.2.2　膨胀200

8.2.3　开运算和闭运算204

8.2.4　二值形态学基本运算性质207

8.3.1　形态滤波209

8.3.2　边界提取209

8.3　二值图像的形态学处理209

8.3.3 区域填充210

8.3.4 骨架提取212

8.3.5　物体识别212

8.4　灰度形态学基本运算214

8.4.1　灰度腐蚀214

8.4.2　灰度膨胀216

8.4.3　灰度开运算和灰度闭运算218

8.4.4　灰度形态学基本运算的性质220

8.5　灰度形态学处理算法222

8.5.1　形态学平滑222

8.5.2　形态学梯度222

8.5.3　top-hat变换223

习题8224

9.1.1　三基色原理225

9.1　彩色视觉225

第9章　彩色与多光谱图像处理225

9.1.2 CIE色度图227

9.2　彩色模型229

9.2.1 RGB彩色模型229

9.2.2　HSI彩色模型230

9.2.3　RGB彩色模型到HSI彩色模型的转换231

9.2.4　HSI彩色模型到RGB彩色模型的转换231

9.3　彩色变换232

9.3.1 反色变换232

9.3.2　彩色图像的灰度化233

9.3.3　真彩色转变为256色234

9.3.4　彩色平衡236

9.4.1　真彩色增强237

9.4　彩色图像增强237

9.4.2　伪彩色增强239

9.4.3　假彩色增强242

9.5　彩色图像的平滑242

9.5.1　基于RGB彩色模型的彩色图像平滑242

9.5.2　基于HSI彩色模型的彩色图像平滑243

9.6　彩色图像的锐化244

9.7　彩色图像的边缘检测245

9.8　彩色图像的分割246

9.8.1　HSI模型的彩色图像分割246

9.8.2　RGB模型的彩色图像分割247

9.9　多光谱图像处理248

9.9.1　多光谱图像的基本概念248

9.9.2　多光谱图像的处理250

9.10　高光谱图像处理255

习题9256

10.1　边界表示258

10.1.1　链码258

第10章 目标表示与描述258

10.1.2　多边形260

10.1.3　标记262

10.1.4　边界线段263

10.2　边界描述263

10.2.1　简单的边界描述子263

10.2.2　形状数264

10.2.3　傅里叶描述子265

10.2.4　统计矩267

10.3.1 区域标示268

10.3.2　四叉树表示268

10.3 区域表示268

10.3.3　骨架表示269

10.4 区域描述271

10.4.1　几种简单的区域描述子271

10.4.2　拓扑描述子272

10.4.3　纹理描述子274

10.4.4　不变矩279

10.5　关系描述280

10.5.1 串描述子280

10.5.2　树描述子283

习题10283

附录A　N=4时的二维DCT变换基图像的原始数据285

附录B 国际传真标准CCITT T.4（G3）的标准编码数据288

附录C　本书中的彩色图像插图291

参考文献295