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第1章　品味像素1

1.1　图像编程1

1.2　图像分析和计算机视觉2

第2章　数字图像4

2.1　数字图像的类型4

2.2　图像获取5

2.2.1　针孔照相机模型5

2.2.2　“薄”透镜6

2.2.3　数字化6

2.2.4　图像尺寸和分辨率8

2.2.5　图像坐标系统9

2.2.6　像素值9

2.3　图像文件格式11

2.3.1　光栅和矢量数据11

2.3.2　标签图像文件格式（TIFF）12

2.3.3 图形交换格式（GIF）13

2.3.4　可移植网络图形（PNG）13

2.3.5 JPEG14

2.3.6　Windows位图（BMP）16

2.3.7　简易位图格式（PBM）16

2.3.8　其他文件格式17

2.3.9　比特和字节17

2.4　练习19

第3章　ImageJ20

3.1　图像操作和处理20

3.2　ImageJ综述21

3.2.1　关键特征22

3.2.2　交互式工具22

3.2.3　ImageJ插件23

3.2.4　第一个例子：图像取反24

3.3　ImageJ和Java的其他信息26

3.3.1　ImageJ的资源26

3.3.2　用Java编程26

3.4　练习27

第4章　直方图28

4.1　什么是直方图28

4.2　解读直方图30

4.2.1 图像获取30

4.2.2　图像缺陷32

4.3　直方图计算34

4.4　多于8位图像的直方图36

4.4.1　像素组合36

4.4.2　例子36

4.4.3　实现36

4.5　彩色图像直方图37

4.5.1　强度直方图38

4.5.2　单个颜色通道直方图38

4.5.3　合并颜色直方图39

4.6　累积直方图39

4.7　练习40

第5章　点运算42

5.1　图像强度修正43

5.1.1　对比度和亮度43

5.1.2　利用设定门限限制结果值43

5.1.3　图像求反43

5.1.4　阈值操作44

5.2　点运算和直方图45

5.3 自动对比度调整45

5.4　修正的自动对比度调整47

5.5　直方图均衡化48

5.6　直方图规定化51

5.6.1　频率和概率51

5.6.2　直方图规定化的原理52

5.6.3　调整为分段线性分布52

5.6.4　调整到给定直方图（直方图匹配）54

5.6.5　例子57

5.7　Gamma校正59

5.7.1　为什么是Gamma60

5.7.2　Gamma函数60

5.7.3　真实Gamma值61

5.7.4　Gamma校正应用61

5.7.5　实现63

5.7.6　修正Gamma校正63

5.8　ImageJ中的点运算65

5.8.1　利用查找表进行点运算66

5.8.2　算术运算66

5.8.3　包含多幅图像的点运算67

5.8.4　两幅图像进行点运算的方法67

5.8.5　多幅图像的ImageJ插件67

5.9　练习69

第6章　滤波器72

6.1　什么是滤波器72

6.2　线性滤波器73

6.2.1 滤波矩阵74

6.2.2　运用滤波器74

6.2.3　计算滤波器算子75

6.2.4　滤波器插件示例76

6.2.5　整数系数78

6.2.6　任意尺寸的滤波器79

6.2.7　线性滤波器的类型80

6.3　线性滤波器的性质82

6.3.1　线性卷积82

6.3.2　线性卷积的性质83

6.3.3　线性滤波的可分离性84

6.3.4　滤波器的脉冲响应85

6.4　非线性滤波器87

6.4.1　最小值和最大值滤波87

6.4.2　中值滤波88

6.4.3　带权中值滤波器91

6.4.4　其他非线性滤波器92

6.5　滤波器的实现92

6.5.1　滤波程序的效率92

6.5.2　图像边界的处理93

6.5.3　调试滤波器程序93

6.6　ImageJ中的滤波运算94

6.6.1　线性滤波器94

6.6.2　高斯滤波器95

6.6.3　非线性滤波器95

6.7　练习96

第7章　边缘和轮廓98

7.1　边缘是怎么来的98

7.2　基于梯度的边缘检测99

7.2.1　偏导数和梯度99

7.2.2　导数滤波器100

7.3　边缘检测算子101

7.3.1　Prewitt算子和Sobel算子101

7.3.2　Roberts算子103

7.3.3　罗盘算子104

7.3.4　ImageJ中的边缘检测算子104

7.4　其他边缘检测算子105

7.4.1　基于二阶导数的边缘检测105

7.4.2　不同尺度下的边缘105

7.4.3　Canny算子106

7.5　从边缘到轮廓107

7.5.1　轮廓跟踪108

7.5.2　边缘图108

7.6　边缘锐化108

7.6.1　边缘锐化和拉普拉斯滤波器108

7.6.2　USM锐化111

7.7　练习114

第8章　角点检测116

8.1　感兴趣点116

8.2　Harris角点检测器116

8.2.1　局部结构矩阵117

8.2.2　角点响应函数117

8.2.3　确定角点118

8.2.4　例子120

8.3　实现121

8.3.1　步骤1：计算角点响应函数121

8.3.2　步骤2：选择“好的”角点123

8.3.3　显示角点126

8.3.4　小结127

8.4　练习128

第9章　检测简单曲线129

9.1　显著结构129

9.2　Hough变换130

9.2.1　参数空间131

9.2.2　累加器数组132

9.2.3　更好的直线表达式132

9.3　Hough变换的实现133

9.3.1　填写累加器数组134

9.3.2　分析累加器数组136

9.3.3　Hough变换的扩展136

9.4 圆与椭圆的Hough变换139

9.4.1 圆与弧139

9.4.2　椭圆141

9.5 练习142

第10章　形态学滤波器143

10.1　收缩和放大143

10.1.1　像素的邻域145

10.2　基本的形态学运算145

10.2.1　结构元素145

10.2.2　点集145

10.2.3　膨胀146

10.2.4　腐蚀147

10.2.5　膨胀与腐蚀的性质147

10.2.6　设计形态学滤波器149

10.2.7　应用举例：轮廓152

10.3　复合运算153

10.3.1 开运算153

10.3.2 闭运算153

10.3.3　开运算和闭运算的性质153

10.4　灰度形态学154

10.4.1　结构元素154

10.4.2　膨胀与腐蚀155

10.4.3　灰度开运算与闭运算157

10.5　实现形态学滤波器158

10.5.1　ImagJ中的二值图像158

10.5.2　膨胀与腐蚀159

10.5.3　开运算与闭运算160

10.5.4　Outline函数160

10.5.5　ImageJ中的形态学运算161

10.6　练习162

第11章　二值图像中的区域164

11.1　寻找图像区域164

11.1.1　使用洪泛法进行区域标记165

11.1.2　顺序区域标记168

11.1.3　区域标记——总结172

11.2　区域轮廓173

11.2.1　外部和内部轮廓173

11.2.2　组合区域标记和轮廓寻找174

11.2.3　实现177

11.2.4　实例178

11.3　表征图像区域179

11.3.1　矩阵表示179

11.3.2　行程长度编码180

11.3.3　链式编码180

11.4　二值区域的属性182

11.4.1　形状特征183

11.4.2　几何特征183

11.4.3　统计形状属性185

11.4.4　基于矩的几何属性188

11.4.5　投影191

11.4.6　拓扑属性192

11.5　练习193

第12章　彩色图像195

12.1 RGB彩色图像195

12.1.1　彩色图像的组织197

12.1.2　ImageJ中的彩色图像199

12.2　颜色空间和颜色转换208

12.2.1　转换为灰度图像209

12.2.2　彩色图像的去饱和211

12.2.3 HSV/HSB和HLS彩色空间212

12.2.4 电视颜色空间——YUV、YIQ和YCbCr222

12.2.5 用于印刷的颜色空间——CMY和CMYK225

12.3 比色颜色空间228

12.3.1　CIE颜色空间228

12.3.2 CIE L＊a＊b＊233

12.3.3　sRGB235

12.3.4　Adobe RGB238

12.3.5　色度适应238

12.3.6　Java中的比色支持242

12.4　彩色图像统计248

12.4.1　一幅图像中有多少种颜色248

12.4.2　颜色直方图249

12.5　颜色量化251

12.5.1　标量颜色量化252

12.5.2　矢量量化253

12.6　练习258

第13章　频谱技术介绍260

13.1　傅里叶变换260

13.1.1　正弦和余弦函数260

13.1.2　周期函数的傅里叶级数263

13.1.3　傅里叶积分263

13.1.4　傅里叶频谱和变换264

13.1.5　傅里叶变换对265

13.1.6　傅里叶变换的重要性质267

13.2　离散信号268

13.2.1　采样269

13.2.2　离散周期函数273

13.3　离散傅里叶变换（DFT）275

13.3.1 DFT的定义275

13.3.2　离散基函数276

13.3.3　又是混叠现象278

13.3.4　信号空间和频率空间的单位279

13.3.5　功率谱280

13.4 DFT的实现281

13.4.1　直接实现281

13.4.2　快速傅里叶变换（FFT）282

13.5　练习283

第14章　二维离散傅里叶变换284

14.1 二维DFT的定义284

14.1.1 二维基函数284

14.1.2 二维DFT的实现286

14.2　二维傅里叶变换的可视化287

14.2.1　频谱范围287

14.2.2　中心表示法288

14.3　2D下的频率和方向289

14.3.1　有效频率289

14.3.2　2D下的频率限制和混叠290

14.3.3　方向291

14.3.4　二维频谱几何校正291

14.3.5　周期性效应292

14.3.6 窗口292

14.3.7　窗口函数294

14.4　二维傅里叶变换的例子296

14.5 DFT的应用300

14.5.1　频率空间的线性滤波运算300

14.5.2　线性卷积和互相关301

14.5.3　逆滤波器301

14.6　练习302

第15章 离散余弦变换（DCT）303

15.1　一维DCT303

15.1.1 DCT基函数303

15.1.2 一维DCT的实现305

15.2 二维DCT306

15.2.1　分离性306

15.2.2　例子306

15.3　其他频谱变换307

15.4　练习308

第16章　几何运算309

16.1　二维映射函数310

16.1.1　简单映射310

16.1.2　齐次坐标311

16.1.3　仿射（三点）映射311

16.1.4　投影（四点）映射313

16.1.5　双线性映射317

16.1.6　其他非线性图像变换318

16.1.7　局部图像变换320

16.2　图像重采样321

16.2.1　源到目标的映射321

16.2.2 目标到源的映射322

16.3　插值323

16.3.1　简单插值方法323

16.3.2　理想插值324

16.3.3　通过卷积进行插值327

16.3.4　三次插值327

16.3.5　样条插值328

16.3.6　Lanczos插值331

16.3.7　二维插值333

16.3.8　混叠339

16.4　Java实现341

16.4.1　几何变换341

16.4.2　像素插值351

16.4.3　采样的应用353

16.5　练习355

第17章　图像比较356

17.1　灰度图像的模板匹配357

17.1.1 图像之间的距离358

17.1.2　实现364

17.1.3　在旋转和比例变换下进行匹配366

17.2　二值图像匹配366

17.2.1　直接比较366

17.2.2　距离变换367

17.2.3　斜面匹配370

17.3　练习373

附录A　数学记号374

A.1 符号374

A.2　集合算子375

A.3　复数375

A.4　算法复杂度和○记号376

附录B　Java摘记378

B.1　算术运算378

B.1.1　整数除法378

B.1.2　求模算子379

B.1.3　无符号字节型380

B.1.4　数学函数（类Math）381

B.1.5　舍入381

B.1.6　反正切函数382

B.1.7 Float和Double（类）382

B.2　数组和集合382

B.2.1　创建数组382

B.2.2　数组大小383

B.2.3　访问数组元素383

B.2.4　二维数组383

B.2.5　克隆数组385

B.2.6　对象数组，排序386

B.2.7 集合体（Collection）387

附录C　ImageJ的简短参考388

C.1　安装与设置388

C.2　ImageJ API389

C.2.1 图像及其处理器390

C.2.2　图像（ij包）390

C.2.3 图像处理器（ij.process包）391

C.2.4 插件（ij plugin、ij.plugin.filter包）391

C.2.5 GUI类（ij.gui包）392

C.2.6　窗口管理（ij包）393

C.2.7　工具类（ij包）393

C.2.8 输入-输出（ij.io包）394

C.3　创建图像和图像栈394

C.3.1　ImagePlus（类）394

C.3.2　ImageStack（类）395

C.3.3　IJ（类）395

C.3.4　NewImage（类）395

C.3.5　ImageProcessor（类）396

C.4　创建图像处理器396

C.4.1　ImagePlus（类）396

C.4.2　ImageProcessor（类）396

C.4.3　ByteProcessor（类）397

C.4.4　ColorProcessor（类）397

C.4.5　FloatProcessor（类）397

C.4.6　ShortProcessor（类）398

C.5　载入和存储图像398

C.5.1　IJ（类）398

C.5.2　Opener（类）399

C.5.3　FileSaver（类）400

C.5.4　FileOpener（类）401

C.6　图像参数402

C.6.1　ImageProcessor（类）402

C.6.2　ColorProcessor（类）402

C.7　访问像素402

C.7.1　通过2D图像坐标访问像素402

C.7.2　通过1D索引访问像素404

C.7.3　访问多个像素404

C.7.4 同时访问所有像素405

C.7.5　彩色图像的特有访问方法406

C.7.6　直接访问像素数组406

C.8　图像转换407

C.8.1　ImageProcessor（类）407

C.8.2 ImagePlus、ImageConverter（类）408

C.9　直方图与图像统计量410

C.9.1　ImageProcessor（类）410

C.10　点运算410

C.10.1　ImageProcessor（类）410

C.11　滤波器412

C.11.1　ImageFrocessor（类）412

C.12　几何运算413

C.12.1　ImageProcessor（类）413

C.13　图形运算414

C.13.1　ImageProcessor（类）414

C.14　显示图像和图像栈415

C.14.1　ImagePlus（类）416

C.14.2　ImageProcessor（类）417

C.15　图像栈上的操作419

C.15.1　ImagePlus（类）419

C.15.2　ImageStack（类）419

C.15.3　图像栈的例子420

C.16　感兴趣区域424

C.16.1　ImagePlus（类）424

C.16.2 Roi、Line、OvalRoi、PointRoi、PolygonRoi（类）424

C.16.3　ImageProcessor（类）425

C.16.4　ImageStack（类）428

C.16.5　IJ（类）428

C.17 图像属性428

C.18　用户交互430

C.18.1　IJ（类）430

C.18.2　GenericDialog（类）431

C.19　插件432

C.19.1 PlugIn（接口）433

C.19.2 PlutInFilter（接口）433

C.19.3　插件的执行：IJ（类）434

C.20　窗口管理434

C.20.1　WindowManager（类）434

C.21　其他函数435

C.21.1　ImagePlus（类）435

C.21.2　IJ（类）436

附录D　源代码438

D.1 Harris角点检测器438

D.1.1 Harris_Corner_Plugin（类）438

D.1.2　Corner文件（类）439

D.1.3　HarrisCornerDetector文件（类）440

D.2　组合区域标记和轮廓跟踪445

D.2.1　Contour_Tracing_Plugin（类）445

D.2.2　Contour（类）447

D.2.3　BinaryRegion（类）449

D.2.4　ContourTracer（类）450

D.2.5　ContourOverlay（类）455