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第一章 绪论1

第一节 图像的数字化表达2

一、数字图像处理的术语2

二、图像的数字化表达与实现3

第二节 图像数字化器类型及其组成4

一、图像数字化器的类型4

二、图像数字化器的组成部件6

第三节 数字图像处理系统6

第四节 图像数据压缩的必要性8

第五节 数字图像处理的基本要求9

第一节 采样及其频谱11

第二章 信号离散技术11

第二节 内插与抗混叠技术13

一、采样定理13

二、内插13

第三节 二维图像采样15

第四节 量化18

一、量化器的数学模型18

二、无记忆量化(标量量化)19

三、矢量量化23

第三章 图像的傅里叶变换30

第一节 概述30

二、二维连续傅里叶变换31

第二节 连续傅里叶变换31

一、一维连续傅里叶变换31

第三节 一维离散傅里叶变换32

一、离散傅里叶级数32

二、离散傅里叶变换33

三、离散傅里叶变换的性质33

第四节 一维快速傅里叶变换36

一、按时间抽取的FFT算法37

二、按时间抽取FFT的程序实现41

三、按频率抽取FFT算法47

四、按频率抽取FFT的程序设计48

一、二维离散傅里叶变换50

第五节 二维离散傅里叶变换50

二、二维DFT的性质51

第六节 二维快速离散傅里叶变换的算法52

一、二维快速离散FFT52

二、矩阵转置算法53

三、二维快速离散FFT程序举例56

四、二维FFT结果显示65

第四章 图像增强67

第一节 概述67

一、空间域图像增强方法67

一、一些简单的强度变换68

第二节 图像增强的点处理方法68

二、频域图像增强方法68

二、灰度直方图的处理70

三、图像的减法增强80

四、图像的平均81

第三节 图像增强的空间滤波法81

一、背景知识81

二、图像的平滑滤波83

三、图像锐化84

第四节 图像的频域增强87

一、频域图像平滑滤波87

二、频域图像锐化滤波90

三、图像的同态滤波91

第五节 从频域规范中推广空间模板93

第五章 图像分割95

第一节 概述95

第二节 图像的不连续性的检测96

一、点的检测96

二、线条的检测96

三、边沿检测97

四、组合检测101

一、局域处理104

二、Hough变换下的全局处理104

第三节 边沿连接和边界检测104

三、图论技术下的全局处理106

第四节 阈值图像分割109

一、基础知识109

二、简单的全局阈值110

三、最佳阈值110

四、基于边界特征的阈值选择111

五、基于几个变量的阈值112

第五节 区域分割113

一、基本公式113

二、通过像素凝聚的区域生长114

三、区域的分裂与合并115

第六节 运动在图像分割中的应用116

一、空域分割技术116

二、频域分割技术120

第六章 图像的表示与描述122

第一节 概述122

第二节 图像的表示方案122

一、链码123

二、多边形近似124

三、图像的标记125

四、边界分割126

五、区域的骨架127

二、形状数129

第三节 边界描述子129

一、几种简单的描述子129

三、傅里叶描述子130

四、矩132

第四节 区域描述子133

一、几种简单的描述子133

二、拓扑描述子134

三、纹理135

四、区域的矩描述方法138

第五节 图像描述的形态学方法139

一、膨胀和腐蚀140

二、打开和关闭142

三、击中与击不中变换143

四、一些基本的形态学操作144

第六节 关系描述147

第七章 彩色图像处理技术149

第一节 概述149

第二节 肉眼色度视觉原理150

第三节 彩色模型及其彩色坐标变换151

一、XYZ计色体系151

二、UCS均匀色标体系152

三、工业彩色模型152

四、视觉彩色模型--HSI彩色系统154

五、彩色坐标RGB和HSI的变换155

第四节 彩色图像增强157

一、彩色平衡157

二、彩色增强和颜色变换157

三、彩色补偿157

第五节 伪彩色与假彩色处理技术159

一、伪彩色处理159

二、假彩色处理160

第一节 模式识别的概述161

一、定义161

第八章 图像模式识别161

二、模式识别系统162

三、模式识别系统设计过程162

第二节 统计模式识别方法162

一、统计决策理论162

二、Bayes决策的最小风险164

第三节 句法模式识别方法165

一、句法模式识别描述165

二、句法模式识别的形式语言描述166

第四节 模糊集合识别方法167

一、隶属函数的确定方法168

二、模糊集合识别在细胞图形上的诊断应用171

一、神经元的组成173

第五节 神经网络的模式识别173

二、神经元间信息传递理论174

三、神经网络的模式分类器175

四、应用举例179

第六节 图像特征提取181

一、图像的区域分割181

二、图像直方图特征184

三、纹理特征185

第九章 图像复原188

第一节 概述188

一、成像系统的数学描述189

第二节 图像退化模型189

二、图像退化模型190

第三节 滤波器的图像复原192

一、维纳滤波复原193

二、功率谱均衡复原194

三、几何均值滤波器194

第四节 线性代数图像复原195

一、无约束代数复原196

二、有约束最小二乘的代数复原196

第五节 变分法的图像复原197

第六节 神经网络图像复原199

一、基于Hopfield神经网络的图像复原199

二、分块神经网络图像复原202

三、基于多层感知器的图像复原203

第七节 图像运动模糊及其复原的实现举例204

一、离散图像的运动退休及其实现204

二、频域内的图像复原实现206

三、空间域内的图像复原实现207

四、图像复原结果比较209

第十章 无损压缩编码技术211

第一节 数字图像数据的无损压缩编码技术概述211

第二节 统计编码与有关信息论的知识212

一、信息的熵212

二、平均交互信息量213

四、变长编码定理216

三、变长编码定义216

五、单义可译码的构造219

第三节 霍夫曼编码220

一、霍夫曼码的编码步骤220

二、两种霍夫曼码的比较223

三、霍夫曼编码的几个问题的讨论225

第四节 算术编码226

一、概述226

二、算术编码与译码原理227

三、算术编码与解码的算法程序232

四、二值图像的算术编码233

五、二值图像的算术码译码237

六、不对称数Q(S)的确定和编码效率η239

第五节 游程编码240

一、游程编码的基本思想240

二、游程编码类型240

三、二元序列的游程编码概述241

四、RLC的数据压缩效果241

第六节 霍夫曼编码和游程编码在二值图像数据压缩上的应用242

一、二值图文传真机类型242

二、二值图像的统计特性243

三、MH编码及其在二值图文传真机上的应用243

四、MR编码及其在四类图文传真机上的应用247

第七节 LZW编码252

一、LZW编码方法的形成252

二、LZW算法253

第十一章 预测编码256

第一节 DPCM的基本原理及系统组成256

一、DPCM的基本原理256

二、DPCM预测编码为什么能压缩数据降低码率257

三、预测编码的类型258

第二节 最优线性预测259

一、最优线性预测器的设计259

第三节 自适应预测编码261

二、实用最优线性预测器举例261

一、线性自适应预测器262

二、非线性自适应预测263

第四节 帧间预测编码技术265

一、帧间像素差值的统计特性265

二、帧间运动估计与运动补偿技术265

第五节 电视信号的预测编码270

一、电视信号的基本参数270

二、数字电视系统的结构271

三、数字视频信号的传输272

四、压缩电视信号码率的一般途径273

五、利用自适应技术，使预测器、量化器与图像的局部特性匹配来降低码率274

第六节 实用预测编码程序举例276

第十二章 图像的变换编码280

第一节 线性变换280

一、一维离散线性变换280

二、二维离散线性变换282

三、离散正交变换283

第二节 卡胡南-列夫变换(K-L变换)285

一、特征分析285

二、特征向量变换-K-L变换286

三、K-L变换的降维及其误差表达287

一、一维DCT定义289

第三节 次最优正交变换DCT289

二、二维DCT291

三、一维DCT快速算法293

四、基于查表法的直接二维DCT的方法298

第四节 哈尔(Haar)变换305

一、哈尔函数305

二、哈尔变换306

第五节 Walsh-Hadamard变换308

一、Rademacher函数308

二、Walsh函数308

三、Walsh-Hadamard变换312

四、Walsh-Hadamard变换的快速算法313

五、Walsh变换在数据压缩方面的应用318

第六节 斜变换320

一、斜矩阵320

二、斜矩阵的递推结构322

三、斜变换及其快速算法323

第七节 变换编码方法的特性及若干问题323

一、变换编码方法的特性323

二、各种变换性能的比较324

三、变换矩阵阶数的选择325

四、变换系数的选择原则和方法325

第八节 程序实现举例326

一、小波理论的发展330

第十三章 小波分析和应用330

第一节 引言330

二、傅里叶变换存在的问题331

三、小波变换的引入332

四、小波理论、滤波器族和多分辨分析之间的关系334

第二节 连续小波变换334

一、连续小波变换的定义334

二、滤波器族解释336

三、连续小波变换的性质337

四、一维小波简介339

第三节 离散小波变换341

一、滤波器族理论342

二、多分辨率分析344

三、子带编码347

四、离散小波变换的设计352

第四节 小波的应用359

一、小波分析用于图像压缩应考虑的几个问题360

二、两种常用的利用小波分析的图像编码方法366

三、结语384

第十四章 神经网络压缩编码技术385

第一节 人工神经网络的基本概念385

一、人工神经网络发展概况385

二、ANN基本要素386

三、人工神经网络的基本模型387

四、直接用于数据压缩的ANN模型391

第二节 神经网络的离散Hartley变换与离散Fourier变换391

一、离散Hartley变换(DHT)及其与Fourier变换的关系392

二、DHT和DFT的神经网络实现393

第三节 人工神经网络的非线性预测编码395

一、基本原理395

二、ANN的非线性预测编码实现396

三、对MNN的非线性预测系统的性能评价397

第四节 神经网络的图像变换编码398

一、Hopfield神经网络图像变换编码398

二、神经网络Gabor变换的图像编码方法399

三、神经网络变换编码的特点400

第五节 神经网络的矢量量化图像数据压缩401

一、矢量量化与神经网络401

二、利用SOFM设计矢量量化器402

三、误差对向传播网络矢量量化器403

第六节 主分量神经网络图像编码404

一、主分量分析的基本思想404

二、基于神经网络的主分量分析405

三、自适应主分量提取的神经网络407

四、基于正交学习规则的神经网络约束主分量分析408

第七节 分形神经网络的图像编码408

一、分形特征410

第一节 分形学的基本概念410

第十五章 分形图像压缩编码410

二、分形方法为什么能压缩图像412

三、分形压缩图像的基本思路412

第二节 分形图像压缩编码的理论基础414

一、图像压缩分形理论的数学基础414

二、压缩映射417

三、迭代函数系统418

第三节 拼贴定理与分形图像的IFS编码方法419

一、拼贴定理419

二、基于拼贴定理的黑白分形图像压缩的IFS编码方法421

一、Markov算子与Hutchinson定理422

第四节 基于拼贴定理的灰度分形图像的随机IFS编码方法422

二、计算灰度图像的IFS吸引子的复印机算法423

三、寻找Markov算子的基本思路423

第五节 简库恩全自动的分形图像压缩编码方法424

第六节 基于四分树法的分形图像压缩编码427

一、固定尺寸的四分树分形编码427

二、自适应的四分树分形编码方法428

第七节 运动图像的分形压缩编码方法429

一、活度图像的自仿射变换429

二、灰度的运动图像分形压缩编码方法431

第八节 小波域的分形编码方法433

一、经典编码方法及其缺陷435

第十六章 图像压缩的若干国际标准简介435

第一节 概述435

二、现代编码方法436

三、图像压缩编码的国际标准437

第二节 H.261/H.263建议439

一、关于图像尺寸的规定439

二、主要指标与技术要点440

三、视频信源编码算法442

四、改进与扩充445

五、H.261小结445

六、甚低码率图像编码国际建议H.263446

第三节 JPEG标准449

一、基本系统451

二、扩展系统456

第四节 MPEG-1标准457

一、MPEG-1系统(ISO/IEC 11172-1)概述458

二、MPEG-1视频(ISO/IEC 11172-2)概述459

三、MPEG-1音频(ISO/IEC 11172-3)概述463

第五节 MPEG-2标准467

一、MPEG-2系统(ISO/IEC 131818-1)概述467

二、MPEG-2视频(ISO/IEC 131818-2)概述468

三、MPEG-2音频(ISO/IEC 131818-3)概述473

第六节 MPEG-4标准473

二、MPEG-4的主要功能474

一、MPEG-4的目标474

三、MPEG-4标准的元素475

四、MPEG-4视频编码的考虑事项475

附录A Huffman编解码程序实现举例476

附录B 游程编码程序实现举例488

附录C 算术编解码程序实现举例491

附录D LZW编解码程序实现举例498

附录E 图像处理相关硬件介绍511

一、滤波器专用芯片511

二、FFT专用芯片511

四、图像编/解码专用芯片512

三、图像处理专用芯片512

五、可编程多媒体处理器516

附录F 循环矩阵和分块循环矩阵的简化518

一、循环矩阵对角化518

二、分块循环矩阵对角化519

三、退化模型的求解520

附录G 图像运动模糊与重建程序举例522

一、图像运动模糊程序522

二、频域图像复原程序523

三、空间域图像复原程序530

参考文献532