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第1章 绪论1

1.1图像和图像处理1

1.1.1图像1

1.1.2图像处理1

1.1.3图像的表示2

1.2数字图像处理的步骤和方法3

1.2.1数字图像处理的基本步骤3

1.2.2数字图像处理的内容和方法4

1.3数字图像处理系统的组成6

1.3.1数字图像输入模块6

1.3.2数字图像存储模块7

1.3.3数字图像输出模块7

1.3.4数字图像通信模块7

1.3.5数字图像处理与分析模块8

1.4数字图像处理的主要应用8

1.5全书内容简介10

习题11

第2章 数字图像处理基础12

2.1色度学基础12

2.1.1三基色原理12

2.1.2颜色模型13

2.2人的视觉特性17

2.2.1人眼的构造与机理要点17

2.2.2人的视觉模型19

2.2.3人眼的亮度感觉21

2.3图像数字化24

2.3.1图像采样24

2.3.2采样图像的均匀量化26

2.3.3数字化参数的选择及对图像的影响27

2.4数字图像表示形式和特点29

2.5小结31

习题31

第3章 图像变换33

3.1图像的几何变换33

3.1.1图像几何变换的一般表达式33

3.1.2平移变换33

3.1.3比例缩放34

3.1.4旋转变换34

3.1.5仿射变换34

3.1.6透视变换35

3.1.7灰度插值36

3.2图像的离散傅里叶变换38

3.2.1一维离散傅里叶变换（1D-DFT）38

3.2.2二维离散傅里叶变换（2D-DFT）39

3.3图像变换的一般表示形式43

3.4图像的离散余弦变换46

3.5图像的离散沃尔什-哈达玛变换48

3.5.1离散哈达玛变换（DHT）48

3.5.2离散沃尔什变换（DWT）50

3.5.3 2D-DHT和2D-DWT的特点及举例51

3.6 K-L变换53

3.6.1图像的向量表示和统计参数53

3.6.2 Cf的特征值和特征向量54

3.6.3离散K-L变换及其性质54

3.6.4图像的主分量表示和降维重建56

3.7小结58

习题58

第4章 图像增强60

4.1图像的对比度增强60

4.1.1灰度线性变换61

4.1.2灰度的非线性变换62

4.2图像的直方图修正65

4.2.1灰度直方图的定义65

4.2.2灰度直方图的性质65

4.2.3直方图与图像清晰性的关系66

4.2.4直方图均衡化67

4.2.5直方图规定化70

4.3图像平滑75

4.3.1空域平滑法75

4.3.2频域低通滤波法80

4.3.3中值滤波法86

4.4图像锐化88

4.4.1空域锐化法89

4.4.2高频提升滤波法93

4.5图像的同态滤波97

4.6图像的彩色增强99

4.6.1伪彩色（pseudo color）增强99

4.6.2假彩色（false color）增强100

4.6.3真彩色图像增强101

4.7小结102

习题103

第5章 图像恢复105

5.1退化模型105

5.1.1连续退化模型106

5.1.2离散退化模型107

5.1.3循环矩阵H的对角化108

5.1.4频域退化模型110

5.2常见退化函数模型及辨识方法110

5.2.1几种常见退化函数模型111

5.2.2退化函数的辨识方法111

5.3图像的无约束恢复——反向滤波法114

5.3.1无约束恢复115

5.3.2反向滤波法115

5.4图像的有约束最小二乘恢复——维纳和约束最小平方滤波法117

5.4.1维纳滤波法118

5.4.2约束最小平方滤波法119

5.5几何畸变图像的恢复122

5.5.1空间坐标变换122

5.5.2灰度值的确定124

5.6超分辨率图像复原126

5.6.1超分辨率复原的理论基础126

5.6.2超分辨率图像复原的数学模型128

5.6.3超分辨率图像复原算法129

5.6.4超分辨率图像复原的研究现状与发展趋势135

5.7小结136

习题136

第6章 图像压缩编码138

6.1概述138

6.1.1图像压缩的可能性138

6.1.2图像压缩编码的概念138

6.1.3图像压缩方法分类138

6.2图像编码的基本理论140

6.2.1数据冗余140

6.2.2图像编解码模型142

6.2.3保真度准则144

6.3无损压缩编码146

6.3.1信息量146

6.3.2信源的熵146

6.3.3基本编码定理147

6.3.4霍夫曼编码法148

6.3.5香农-费诺编码法150

6.3.6算术编码151

6.4限失真编码153

6.4.1信息率失真理论153

6.4.2预测编码154

6.4.3正交变换编码159

6.5二值图像编码164

6.5.1常数块编码与空白块编码164

6.5.2游程编码（RLC）164

6.5.3四叉树编码165

6.6小波变换及在图像压缩编码中的应用166

6.6.1从傅里叶分析到小波变换167

6.6.2连续小波变换168

6.6.3二进小波变换170

6.6.4多分辨率分析171

6.6.5图像的小波变换编码175

6.7图像压缩国际标准简介184

6.7.1 JPEG标准184

6.7.2 JPEG2000184

6.7.3 H.261/H.263185

6.7.4 MPEG185

6.8小结186

习题187

第7章 图像分割188

7.1图像分割的定义和依据188

7.1.1图像分割的定义188

7.1.2灰度图像分割的依据189

7.1.3图像分割方法分类189

7.2边缘点检测190

7.2.1边缘点检测的基本原理190

7.2.2正交梯度算子法191

7.2.3方向梯度法（方向匹配模板法）195

7.2.4线检测模板201

7.2.5二阶导数算子法202

7.3边缘线跟踪204

7.3.1局部边缘连接法205

7.3.2光栅扫描跟踪法205

7.3.3 Hough变换法207

7.4门限化分割211

7.4.1灰度门限法211

7.4.2灰度门限的确定212

7.5区域分割法216

7.5.1区域生长法216

7.5.2分裂合并法218

7.6小结219

习题219

第8章 图像描述221

8.1像素间的基本关系221

8.1.1像素的相邻与邻域221

8.1.2像素的邻接和连通222

8.1.3区域和边界224

8.1.4距离测量225

8.2目标物边界的描述226

8.2.1目标物边界的链码表示226

8.2.2曲线拟合229

8.2.3闭合曲线的傅里叶描述子230

8.3目标物的区域描述232

8.3.1区域的四叉树描述232

8.3.2区域的拓扑描述233

8.3.3骨架描述234

8.4图像的几何特征238

8.4.1区域面积238

8.4.2曲线长度和区域周长238

8.4.3区域圆形度239

8.4.4区域的外接矩形239

8.4.5区域的偏心率239

8.4.6区域的紧凑性240

8.5图像的矩描述241

8.5.1矩描述子的定义241

8.5.2矩的不变性241

8.6图像的纹理描述243

8.6.1基于粗糙度的纹理描述244

8.6.2灰度差分统计的纹理分析245

8.6.3等灰度游程长度的纹理描述245

8.6.4灰度共生矩阵纹理描述247

8.6.5傅里叶功率谱纹理描述249

8.7形态学在图像描述中的应用250

8.7.1形态学在区域描述中的应用250

8.7.2形态学在边界描述中的应用256

8.7.3形态学用于纹理描述257

8.8小结257

习题258

第9章 图像分类识别260

9.1图像匹配260

9.1.1模板匹配260

9.1.2特征匹配262

9.2图像的分类263

9.2.1监督分类法263

9.2.2非监督分类法（聚类分析法）266

9.3图像识别266

9.3.1统计模式识别266

9.3.2结构模式识别269

9.3.3神经网络识别270

9.4小结271

习题272

参考文献273