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第1章　绪论1

1.1　数字图像处理的定义1

1.2　数字图像处理的意义1

1.3　数字图像处理的基本内容2

1.4　数字图像处理系统简介4

参考文献6

第2章　数字图像处理基础7

2.1　电磁波谱7

2.2　视觉基础9

2.2.1　人眼与亮度视觉9

2.2.2　颜色视觉11

2.2.3　光度学14

2.3　遥感平台及传感器16

2.3.1 遥感平台的种类16

2.3.2　几种遥感卫星简介17

2.4　数字图像的采样和量化21

2.5　数字图像的像素关系22

2.5.1　相邻像素22

2.5.2　邻接性、连通性、区域和边界23

2.5.3　距离度量24

习题25

参考文献26

第3章　图像增强27

3.1　概述27

3.2　图像的对比度处理28

3.2.1 图像灰度变换法28

3.2.2 直方图处理30

3.3　图像的平滑和锐化38

3.3.1　邻域平均法38

3.3.2 中值滤波器40

3.3.3　低通滤波41

3.3.4　微分法43

3.3.5　反锐化掩模与高提升滤波46

3.3.6 高通滤波47

3.4　图像的代数运算48

3.5　图像的同态滤波50

习题52

参考文献53

第4章　图像恢复55

4.1　图像退化模型55

4.1.1　连续的图像退化模型55

4.1.2 离散的图像退化模型57

4.2　图像的去噪恢复59

4.2.1　均值滤波器59

4.2.2　顺序统计滤波器60

4.2.3 带阻滤波器61

4.2.4　带通滤波器61

4.3　点扩展函数的估计61

4.3.1 运用先验知识的方法61

4.3.2　运用后验判断的方法63

4.3.3　误差-参数曲线分析法65

4.4　图像恢复的滤波方法66

4.4.1　逆滤波66

4.4.2　等功率谱滤波68

4.4.3 维纳滤波70

4.4.4　约束最小平方滤波72

4.4.5　几何均值滤波75

4.5　图像恢复的非线性方法75

4.5.1　最大后验法75

4.5.2 最大熵法78

4.5.3 凸集投影法80

4.6　超分辨率恢复81

4.6.1 反向投影迭代（IBP）82

4.6.2　统计理论的超分辨率恢复方法83

4.6.3　集合论方法83

4.7　几何畸变校正84

4.7.1 坐标的几何校正——多项式扭曲84

4.7.2　像素灰度级的估算86

习题87

参考文献88

第5章　图像压缩91

5.1　概述91

5.2　基本概念和理论92

5.2.1　数据冗余92

5.2.2　图像保真度95

5.2.3 图像压缩系统模型96

5.2.4　信息论简介97

5.2.5　基本编码定理99

5.3　无损压缩101

5.3.1 变长编码102

5.3.2 LZW编码104

5.3.3　位平面编码106

5.3.4　无损预测编码107

5.4　有损编码108

5.4.1　有损预测编码109

5.4.2 变换编码109

5.5　国际标准简介112

5.5.1　二值图像压缩标准113

5.5.2　静止图像压缩标准114

5.5.3　序列图像压缩标准117

习题119

参考文献120

第6章　图像分割122

6.1　概述122

6.2　边缘检测122

6.2.1 差分算子123

6.2.2　模板匹配130

6.2.3　最佳曲面拟合134

6.3　边缘连接135

6.3.1 局部处理135

6.3.2　霍夫变换135

6.3.3　基于图论的边缘连接方法139

6.4　门限化处理140

6.4.1　基本原理140

6.4.2　基本全局门限142

6.4.3 最优全局门限142

6.4.4　p参数法144

6.4.5 最大类间方差145

6.5　区域性检测147

6.5.1 区域生长法147

6.5.2 区域的分裂与合并148

习题150

参考文献150

第7章　图像的描述153

7.1　概述153

7.2　边缘描述153

7.2.1 一些简单的描绘子153

7.2.2　形状数154

7.2.3　傅里叶描绘子155

7.2.4 统计矩156

7.3　区域描绘子157

7.3.1 简单的描绘子157

7.3.2　拓扑描绘子157

7.3.3 纹理157

7.3.4　二维函数矩160

习题162

参考文献163

第8章　图像融合165

8.1　概述165

8.2　像素级融合167

8.2.1 空间域图像融合167

8.2.2 变换域图像融合170

8.2.3　其他方法173

8.2.4 几种方法的比较173

8.2.5 图像配准174

8.3　特征级融合174

8.4　决策级融合175

8.4.1　模糊综合决策方法175

8.4.2　神经网络法176

8.5　图像融合的评价177

8.5.1　客观的评价方法177

8.5.2 融合图像质量的主观评价178

8.6　多传感器图像融合技术179

8.7　多光谱图像融合180

8.7.1 概述180

8.7.2 基于EMD分解的融合方法181

习题186

参考文献187

第9章　小波变换及其在图像处理中的应用188

9.1　概述188

9.2　矢量小波189

9.2.1 矢量小波的概念189

9.2.2 图像矢量小波压缩算法191

9.3　多进制小波193

9.3.1 多进制小波的概念193

9.3.2 多进制小波的应用194

9.4 曲面波196

9.4.1 曲面小波概念196

9.4.2 曲线的确定197

9.5　复小波197

9.5.1　基本原理198

9.5.2　算法构造流程199

9.5.3 复小波变换在图像处理中的应用202

9.6　多维小波205

习题207

参考文献208

第10章　数学形态学及其在图像处理中的应用210

10.1　概述210

10.1.1　基本集合定义210

10.1.2　二值数学形态学的基本运算211

10.2　腐蚀和膨胀213

10.2.1　膨胀213

10.2.2 腐蚀213

10.2.3　膨胀、腐蚀的性质214

10.3　开运算和闭运算215

10.3.1 开运算215

10.3.2 闭合216

10.3.3 开启与闭合的对偶性216

10.4　击中和击不中变换217

10.5　数学形态学算子在图像处理中的应用218

10.5.1　边界提取219

10.5.2 区域填充219

10.5.3　连通分量的提取220

10.5.4 细化222

10.5.5　粗化223

10.5.6　抽取骨架223

10.5.7　裁剪226

习题228

参考文献228

第11章　分形在图像处理中的应用230

11.1　概述230

11.2　分形基础介绍231

11.2.1　分形维数232

11.2.2　FBM模型235

11.2.3　基于分形的特征参数236

11.3　迭代函数系统238

11.4　分形在图像处理中的应用240

11.4.1 图像分割240

11.4.2 图像压缩241

11.4.3 图像去噪245

11.4.4　遥感影像上云图的检测246

习题253

参考文献253

第12章　经验模式分解256

12.1　概述256

12.2　一维经验模式分解257

12.3　二维经验模式分解259

12.3.1　极值点的查找方法260

12.3.2　插值方法的选取261

12.3.3　端点效应和边界效应处理262

12.3.4 IMF筛选停止标准264

12.3.5　信号分解停止准则265

12.4　经验模式分解的图像应用示例266

12.4.1 基于EMD的图像插值266

12.4.2 基于EMD的图像融合269

12.4.3 EMD在图像编码压缩中的应用271

习题278

参考文献278

第13章　激光扫描数据处理281

13.1　激光测量特点281

13.2 国内外激光扫描技术的研究现状282

13.3　激光扫描数据的处理过程282

13.4　机载激光扫描数据建筑物的提取284

13.5　一种基于多特征的机载激光扫描数据建筑物的提取286

习题291

参考文献292