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第1章 图像的概述1

1.1概述1

1.2图像的定义1

信号、图像与多维信号1

图像的表示3

1.3图像的分类5

连续图像与离散图像5

静止图像与运动图像6

灰度图像和彩色图像7

全光谱、多光谱与超光谱图像7

平面图像与立体图像8

1.4数字图像处理主要内容及系统基本组成9

1.5数字图像处理的应用领域11

1.6小结12

1.7习题13

第2章 图像的光学和生物学基础14

2.1概述14

2.2光与光谱14

可见光与电磁波14

光的特性与度量15

成像用的电磁波谱17

2.3人眼的构造与视觉感知18

人眼的构造18

视觉感知21

计算机视觉28

生物神经视觉29

2.4颜色与颜色模型30

颜色的三要素30

颜色模型31

几种颜色模型之间的转换34

2.5混色原理35

2.6小结36

2.7习题37

第3章 电子成像与数字图像获取38

3.1概述38

3.2光学成像39

3.3电子成像41

光电成像41

X光成像42

超声成像44

磁共振成像46

其他电子成像47

3.4三维成像48

物体的空间信息和深度信息48

三维图像与立体成像49

激光扫描的三角形测量法50

飞行时间测量法51

多目视觉法52

三维CT与体视化53

3.5图像数字化55

图像的采样、量化与分辨率55

数字图像的表示57

图像数字化传感器59

3.6小结60

3.7习题61

第4章 图像变换62

4.1预备知识62

数字图像的表示形式62

酉变换63

线性变换的一般表示式65

基图像与基函数67

4.2离散傅里叶变换68

二维连续傅里叶变换69

二维离散傅里叶变换72

二维离散傅里叶变换的性质73

快速傅里叶变换76

图像信号的采样定理78

4.3离散余弦变换80

离散余弦变换的定义80

离散余弦变换的计算81

4.4沃尔什-阿达马变换83

离散沃尔什变换83

阿达马变换85

4.5哈尔变换86

哈尔函数的定义87

哈尔函数的性质87

哈尔矩阵与哈尔变换89

4.6斜变换90

斜矩阵90

斜变换91

4.7离散K-L变换91

4.8小波变换92

概述92

连续小波变换93

离散小波变换96

小波包98

二维小波99

4.9小结101

4.10习题101

第5章 图像增强102

5.1概述102

5.2灰度对比度变换103

线性变换103

分段线性变换103

非线性变换105

其他变换107

5.3修正直方图增强108

直方图108

直方图均衡化109

直方图规定化112

5.4平滑增强114

噪声114

邻域平均法115

多图平均法119

中值滤波法120

频域低通滤波和带阻滤波123

5.5锐化增强127

模糊机理及基本解决方法127

一阶微分——梯度模算子128

二阶微分——拉氏算子131

自适应锐化——Wallis算子134

其他自适应锐化算法135

高通滤波和高频加强滤波135

5.6自适应迭代滤波增强138

自适应迭代滤波原理138

图像的自适应迭代滤波算法141

5.7同态滤波增强141

5.8伪彩色和假彩色图像增强143

伪彩色技术143

假彩色技术145

5.9图像间的四则运算146

5.10小结147

5.11习题148

第6章 图像恢复149

6.1概述149

6.2图像退化模型150

图像退化的物理过程150

连续的线性系统退化模型150

离散的线性系统退化模型152

循环矩阵对角化154

非线性退化模型155

6.3退化函数的估计156

图像观察估计法156

试验估计法156

模型估计法157

6.4空间域恢复方法158

无约束最小二乘方恢复158

约束最小二乘方恢复一般形式159

能量约束恢复160

平滑约束恢复160

均方误差最小约束（维纳滤波）162

6.5频域恢复方法163

逆滤波法163

能量约束最小二乘滤波165

平滑约束最小二乘滤波166

频率域维纳滤波166

功率谱均衡恢复167

6.6运动模糊恢复169

6.7几何畸变恢复172

像素坐标校正173

像素灰度估算174

6.8小结175

6.9习题176

第7章 图像压缩177

7.1概述177

7.2图像压缩基础177

图像压缩的必要性177

图像压缩的可能性178

图像压缩质量的评价179

图像压缩模型181

图像压缩方法的分类183

7.3无损压缩185

变长编码压缩185

LZW编码压缩189

位平面编码压缩190

无损预测编码191

7.4有损压缩193

率失真理论193

有损预测编码压缩194

变换编码压缩196

小波编码压缩198

7.5图像压缩标准200

静止图像压缩标准200

运动图像压缩标准206

7.6小结213

7.7习题214

第8章 图像形态学215

8.1概述215

8.2图像形态学基本概念215

8.3二值图像形态学基本运算217

腐蚀217

膨胀218

开220

闭221

击中未击中变换222

形态学基本运算性质223

8.4基本的形态学算法224

噪声去除224

边界提取225

连通区域提取225

细化226

骨架化227

8.5灰度级图像扩展229

膨胀229

腐蚀229

开和闭运算230

8.6小结232

8.7习题232

第9章 图像分析与识别233

9.1概述233

9.2图像分割233

图像分割的定义234

图像分割方法分类234

常用的分割方法237

彩色图像分割251

图像分割质量评价251

9.3图像特征及其描述253

投影特征253

标记253

链码254

傅里叶描绘子256

矩特征259

比例特征260

边心距261

9.4纹理分析261

纹理及其测度261

傅里叶功率谱法262

联合概率矩阵法263

灰度差分统计法263

行程长度统计法263

其他方法264

9.5图像分类264

特征提取的原则265

分类器265

特征选取266

贝叶斯分类方法268

决策树分类269

感知器分类270

分类器的类型272

9.6小结272

9.7习题273

参考文献274