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第1章 导论1

1.1数字图像处理的概念1

1.1.1图像1

1.1.2图像处理1

1.2数字图像处理的内容以及与其他相关学科的关系2

1.2.1数字图像处理的内容2

1.2.2数字图像处理与其他相关学科的关系3

1.3数字图像处理系统概述4

1.3.1数字图像采集4

1.3.2数字图像显示5

1.3.3数字图像存储5

1.3.4数字图像通信模块7

1.3.5计算机7

1.3.6图像处理软件7

1.4数字图像处理的特点及其应用8

1.4.1数字图像处理的特点8

1.4.2数字图像处理的应用9

习题9

第2章 数字图像处理的基本概念10

2.1人眼的视觉原理10

2.1.1人眼的构造10

2.1.2图像的形成11

2.1.3视觉亮度范围和分辨率11

2.1.4视觉适应性和对比灵敏度12

2.1.5亮度感觉与色觉12

2.1.6马赫带14

2.2连续图像的描述15

2.3图像数字化16

2.3.1采样17

2.3.2量化17

2.3.3数字图像的表示18

2.3.4采样、量化参数与数字化图像间的关系19

2.3.5图像数字化设备的组成及性能20

2.4图像灰度直方图24

2.4.1概念24

2.4.2直方图的性质25

2.4.3直方图的应用25

2.5数字图像处理算法的形式27

2.5.1基本功能形式27

2.5.2几种具体算法形式27

2.6图像的数据结构与图像文件格式31

2.6.1图像的数据结构31

2.6.2图像文件格式34

2.7图像的特征与噪声39

2.7.1图像的特征类别39

2.7.2特征提取与特征空间40

2.7.3图像噪声41

习题42

第3章 图像变换44

3.1预备知识44

3.1.1点源和狄拉克函数44

3.1.2二维线性位移不变系统45

3.2傅立叶变换47

3.2.1连续函数的傅立叶变换47

3.2.2离散函数的傅立叶变换48

3.2.3二维离散傅立叶变换的若干性质50

3.3其他可分离图像变换54

3.3.1通用公式54

3.3.2沃尔什变换55

3.3.3哈达玛变换56

3.3.4离散余弦变换59

3.4小波变换简介59

3.4.1连续小波变换60

3.4.2离散小波变换63

3.5多尺度几何分析64

习题65

第4章 图像增强66

4.1图像增强的点运算66

4.1.1灰度级校正67

4.1.2灰度变换67

4.1.3直方图修正法68

4.1.4局部统计法75

4.2图像的空间域平滑76

4.2.1局部平滑法（邻域平均法或移动平均法）76

4.2.2超限像素平滑法77

4.2.3灰度最相近的K个邻点平均法77

4.2.4梯度倒数加权平滑法77

4.2.5最大均匀性平滑79

4.2.6有选择保边缘平滑法79

4.2.7空间低通滤波法80

4.2.8多幅图像平均法81

4.2.9中值滤波81

4.3空间域锐化84

4.3.1梯度锐化法84

4.3.2 Laplacian增强算子87

4.3.3高通滤波法87

4.4频率域增强87

4.4.1频率域平滑88

4.4.2频率域锐化90

4.4.3同态滤波增强92

4.5彩色增强技术93

4.5.1伪彩色增强93

4.5.2彩色图像增强技术95

4.6图像代数运算99

4.6.1加运算99

4.6.2减运算99

4.6.3乘运算99

4.6.4除运算99

习题100

第5章 图像复原与重建103

5.1图像退化103

5.1.1图像的退化103

5.1.2图像退化的数学模型103

5.2代数恢复方法105

5.2.1无约束复原105

5.2.2约束最小二乘复原106

5.3频率域恢复方法107

5.3.1逆滤波恢复法107

5.3.2去除由匀速运动引起的模糊108

5.3.3维纳滤波复原方法110

5.4几何校正111

5.4.1空间坐标变换111

5.4.2像素灰度内插114

5.5图像重建116

5.5.1计算机断层扫描的二维重建117

5.5.2三维形状的复原118

习题119

第6章 图像编码与压缩121

6.1概述121

6.1.1图像数据压缩的必要性与可能性121

6.1.2图像编码压缩的分类122

6.2图像保真度准则122

6.2.1客观保真度准则122

6.2.2主观保真度准则123

6.3统计编码方法124

6.3.1图像冗余度和编码效率124

6.3.2霍夫曼编码124

6.3.3费诺—仙农编码126

6.3.4算术编码127

6.3.5行程编码128

6.4预测编码129

6.4.1线性预测编码130

6.4.2非线性预测编码法131

6.5正交变换编码131

6.5.1变换编码原理132

6.5.2正交变换的性质132

6.5.3变换压缩的数学分析132

6.5.4最佳变换与准最佳变换134

6.5.5各种准最佳变换的性能比较136

6.5.6编码137

6.6图像编码的国际标准简介138

6.6.1静止图像压缩标准138

6.6.2运动图像压缩标准138

6.6.3二值图像压缩标准139

习题139

第7章 图像分割140

7.1概述140

7.2边缘检测算子141

7.2.1梯度算子142

7.2 2 Roberts梯度算子143

7.2.3 Prewitt和Sobel算子143

7.2.4方向算子143

7.2.5拉普拉斯算子144

7.2.6马尔算子145

7.2.7 Canny边缘检测算子146

7.2.8沈俊边缘检测方法148

7.2.9曲面拟合法149

7.3边缘跟踪150

7.3.1光栅跟踪扫描150

7.3.2全向跟踪151

7.4线检测152

7.4.1 Hough变换检测直线152

7.4.2广义Hough变换检测曲线153

7.5区域分割155

7.5.1最简单图像的区域分割155

7.5.2复杂图像的区域分割157

7.5.3特征空间聚类158

7.6区域增长158

7.6.1简单区域扩张法159

7.6.2质心型增长159

7.6.3混合型增长160

7.7分裂合并法161

习题163

第8章 二值图像处理与形状分析165

8.1二值图像的连接性和距离165

8.1.1邻域和邻接165

8.1.2像素的连接166

8.1.3连接成分166

8.1.4欧拉数167

8.1.5像素的可删除性和连接数167

8.1.6区域邻接图RAG（region adjacency graphs）169

8.1.7包含、击中、不击中170

8.1.8距离170

8.2连接成分的变形处理171

8.2.1标记171

8.2.2膨胀和收缩（或腐蚀）171

8.2.3线图形化174

8.3形状特征提取与分析178

8.3.1区域内部形状特征提取与分析178

8.3.2 区域外部形状特征提取与分析181

8.4关系描述186

8.4.1字符串描述186

8.4.2树结构描述188

习题189

第9章 影像纹理分析190

9.1概述190

9.2直方图分析法191

9.3 Laws纹理能量测量法192

9.4自相关函数分析法193

9.5灰度共生矩阵分析法194

9.5.1灰度共生矩阵194

9.5.2灰度共生矩阵特征的提取195

9.5.3灰度—梯度共生矩阵分析法197

9.6行程长度统计法199

9.7傅立叶频谱分析法199

9.8马尔柯夫随机场分析法201

9.8.1马尔柯夫随机场的定义和基本性质202

9.8.2纹理MRF模型参数提取与分析203

9.9影像纹理的小波分析203

9.10影像纹理的分形分析法204

9.10.1分形204

9.10.2分维205

9.10.3影像纹理的分维特征提取与分析206

9.11影像纹理的句法结构分析法207

9.12影像纹理区域分割与边缘检测208

9.12.1纹理区域分割208

9.12.2纹理边缘检测208

习题208

第10章 模板匹配与模式识别技术210

10.1模板匹配210

10.1.1模板匹配方法210

10.1.2模板匹配方法的改进211

10.2统计模式识别212

10.2.1特征处理213

10.2.2统计分类法214

10.3结构模式识别法217

10.3.1结构模式识别原理217

10.3.2树分类法219

10.4人工神经网络识别法220

10.4.1神经网络的结构220

10.4.2神经元220

10.4.3神经网络的工作过程221

10.4.4神经网络的性能221

10.4.5 BP神经网络222

习题224

第11章 数字图像处理的应用225

11.1多源遥感影像像素级融合技术225

11.1.1基本概念225

11.1.2像素级影像融合过程与特点225

11.1.3多源遥感影像的空间配准方法226

11.1.4像素级影像融合方法及其特点228

11.2指纹识别系统235

11.2.1指纹的基本特征235

11.2.2指纹识别系统简介237

11.2.3指纹库的建立与查对241

11.3 OCR文字识别技术241

11.3.1版面分析方法241

11.3.2文字识别技术243

11.4运动图像分析246

附录 英汉专业术语对照249

参考文献256