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上篇 数字图像处理基础3

第1章 绪论3

1.1 引言3

1.2 图像处理概述3

1.2.1 数字图像的获取3

1.2.2 数字图像的表示4

1.2.3 图像处理分类4

1.2.4 图像处理的目的5

1.2.5 图像处理的内容和方法5

1.3 数字图像处理常用的工具7

1.3.1 基于Matlab的图像处理7

1.3.2 基于Open CV的图像处理8

1.3.3 Code：Blocks与Open CV结合专用数字图像处理9

1.4 数字图像处理步骤及硬件组成10

1.4.1 数字图像处理的基本步骤10

1.4.2 数字图像处理系统的组成10

1.5 数字图像处理的主要应用12

1.6 数字图像处理的发展方向14

1.7 本书章节安排14

习题15

第2章 数字图像的基本概念16

2.1 图像的数字化16

2.1.1 图像采样16

2.1.2 图像量化17

2.1.3 采样和量化参数的选择20

2.2 数字图像的数值描述21

2.3 数字图像文件格式24

2.3.1 BMP文件格式24

2.3.2 其他文件格式26

习题29

第3章 Matlab图像处理基础30

3.1 Matlab概述30

3.1.1 Matlab的工作界面30

3.1.2 Matlab的常用命令33

3.1.3 Matlab的帮助系统34

3.2 图像处理工具箱35

3.3 Matlab图像处理入门实例39

3.3.1 图像文件的读写39

3.3.2 图像文件的显示43

3.3.3 图像类型的转换50

习题57

第4章 图像变换58

4.1 图像的几何变换58

4.1.1 图像几何变换的一般表达式58

4.1.2 平移变换58

4.1.3 比例缩放59

4.1.4 旋转变换60

4.1.5 仿射变换61

4.1.6 透视变换62

4.1.7 灰度插值63

4.2 图像的正交变换64

4.2.1 离散傅里叶变换（DFT）64

4.2.2 离散余弦变换（DCT）67

4.2.3 离散沃尔什-哈达玛变换（Walsh-Hadamard Transform）68

4.2.4 K-L变换72

习题75

第5章 图像增强77

5.1 直接灰度变换77

5.1.1 线性灰度变换77

5.1.2 非线性灰度变换81

5.2 直方图修正84

5.2.1 灰度直方图的定义与性质84

5.2.2 直方图均衡化86

5.2.3 直方图规定化91

5.3 同态滤波增强93

5.4 图像的彩色增强95

5.4.1 伪彩色增强95

5.4.2 真彩色增强97

5.4.3 假彩色增强98

习题99

第6章 图像去噪100

6.1 图像噪声100

6.1.1 图像噪声的基本概念100

6.1.2 图像噪声的分类100

6.1.3 常用的噪声模型101

6.2 空域去噪法101

6.2.1 邻域平均法101

6.2.2 中值滤波法106

6.2.3 多图像平均法109

6.3 频域低通滤波法111

6.3.1 理想低通滤波器（ILPF）111

6.3.2 Butterworth低通滤波器（BLPF）113

6.3.3 指数低通滤波器（ELPF）114

6.3.4 梯形低通滤波器（TLPF）115

习题116

第7章 图像锐化118

7.1 图像的边缘118

7.2 空域微分算子法118

7.2.1 一阶微分算子118

7.2.2 二阶微分算子——拉普拉斯算子121

7.2.3 拉普拉斯-高斯变换算子（Laplacian of Gaussian,LoG）123

7.3 频域高通滤波法125

习题127

第8章 图像恢复128

8.1 概述128

8.2 图像退化模型129

8.2.1 图像退化的物理过程129

8.2.2 连续的线性系统退化模型129

8.2.3 离散的线性系统退化模型130

8.2.4 循环矩阵对角化132

8.2.5 非线性退化模型133

8.3 退化函数的估计134

8.3.1 图像观察估计法134

8.3.2 试验估计法134

8.3.3 模型估计法135

8.4 空间域恢复方法136

8.4.1 无约束恢复136

8.4.2 约束最小二乘恢复137

8.4.3 能量约束恢复138

8.4.4 平滑约束恢复139

8.4.5 均方误差最小约束（维纳滤波）140

8.5 频域恢复方法142

8.5.1 逆滤波法142

8.5.2 最小二乘滤波法144

8.5.3 其他滤波方法145

8.6 几何畸变恢复146

习题147

第9章 图像编码与压缩148

9.1 概述148

9.1.1 图像数据压缩的必要性与可能性148

9.1.2 图像编码压缩技术的分类148

9.2 图像保真度准则149

9.2.1 客观保真度准则149

9.2.2 主观保真度准则150

9.3 无损压缩编码150

9.3.1 图像冗余度和编码效率151

9.3.2 霍夫曼（Huffman）编码151

9.3.3 费诺-香农编码153

9.3.4 算术编码154

9.3.5 行程编码155

9.4 有损压缩编码156

9.4.1 信息率失真理论156

9.4.2 有损预测编码压缩157

9.4.3 变换编码159

9.5 图像编码的国际标准简介161

习题162

第10章 图像分割163

10.1 基于阈值的图像分割方法163

10.1.1 阈值化分割基本原理163

10.1.2 固定阈值法165

10.1.3 直方图法165

10.1.4 最大类间方差法166

10.1.5 统计最优阈值法167

10.2 基于边界的图像分割方法168

10.2.1 并行微分算子法169

10.2.2 模板匹配法174

10.2.3 边界跟踪算法176

10.2.4 边界拟合算法177

10.2.5 基于主动轮廓模型算法178

10.3 基于区域的图像分割方法179

10.3.1 区域生长法179

10.3.2 分裂合并法181

习题183

第11章 图像形态学运算184

11.1 图像形态学的基础184

11.1.1 图像形态学的概念184

11.1.2 图像形态学的应用184

11.1.3 二值图像184

11.1.4 集合论的基本概念185

11.1.5 Matlab中常用数学形态学函数186

11.2 图像形态学的基本运算186

11.2.1 腐蚀187

11.2.2 膨胀189

11.2.3 开运算和闭运算191

11.2.4 击中／未击中变换193

11.2.5 基本运算的性质194

11.3 图像形态学的处理195

11.3.1 边界提取195

11.3.2 距离变换196

11.3.3 骨架化197

11.3.4 细化199

本章小结201

习题201

第12章 图像描述202

12.1 像素描述202

12.1.1 邻域202

12.1.2 像素间的邻接和连通203

12.1.3 通路和连通性204

12.1.4 区域和边界204

12.2 目标边界的链码描述205

12.2.1 链码的定义205

12.2.2 曲线的链码表示206

12.3 曲线的拟合207

12.3.1 迭代拟合207

12.3.2 最小均方误差拟合208

12.3.3 曲面拟合208

12.4 傅里叶描述子209

12.5 图像纹理描述210

12.5.1 基于统计的纹理描述211

12.5.2 基于粗糙度的纹理描述212

12.5.3 基于频谱的纹理描述212

12.5.4 联合概率矩阵法纹理描述213

12.5.5 纹理的句法结构分析法214

12.6 图像的几何特征215

12.6.1 位置与方向特征215

12.6.2 区域面积特征216

12.6.3 形状特征217

12.7 图像的矩描述220

12.7.1 矩的定义220

12.7.2 质心坐标与中心矩220

12.7.3 主轴220

12.7.4 不变矩221

本章小结221

习题221

第13章 图像识别223

13.1 模式与模式识别223

13.2 图像识别223

13.2.1 识别问题的一般描述224

13.2.2 过度拟合225

13.2.3 图像识别系统结构226

13.2.4 训练／学习方法分类228

13.3 图像识别方法分类228

13.3.1 统计模式识别229

13.3.2 句法模式识别229

习题232

下篇 数字图像处理应用实践235

第14章 图像处理软件开发概述235

14.1 Code::Blocks开发环境235

14.1.1 安装Code::Blocks236

14.1.2 安装wxWidgets241

14.1.3 安装wxFormbuilder245

14.2 Open CV的安装与编译249

14.2.1 Open CV概述249

14.2.2 Open CV的安装250

14.2.3 Open CV的编译253

14.3 Code::Blocks开发环境配置255

本章小结258

第15章 Code::Blocks入门259

15.1 Code::Blocks主界面259

15.2 工程创建260

15.2.1 新建工程260

15.2.2 编辑262

15.2.3 构建与运行264

15.2.4 代码调试266

15.3 GUI界面设计268

15.3.1 wxWidgets窗口268

15.3.2 wxWidgets标准对话框270

15.3.3 wxFormbuilder271

15.3.4 GUI设计举例272

本章小结280

第16章 Open CV图像处理281

16.1 基础数据结构281

16.1.1 CV命名空间281

16.1.2 CV数据结构281

16.1.3 Mat基本图像容器283

16.2 Open CV图像操作286

16.2.1 输入／输出286

16.2.2 图像存取286

16.2.3 底层操作287

16.2.4 图像显示287

16.2.5 图像处理API287

16.3 Open CV编程举例288

16.3.1 控制台模式288

16.3.2 GUI界面模式290

本章小结303

第17章 数字图像处理案例解析304

17.1 图像编辑器304

17.1.1 功能描述304

17.1.2 功能实现304

17.1.3 效果演示318

17.2 数字图像水印系统322

17.2.1 基本原理322

17.2.2 水印嵌入与提取算法323

17.2.3 效果展示340

17.3 细胞识别统计系统343

17.3.1 系统方案343

17.3.2 核心模块343

17.3.3 测试结果358

本章小结359

附录 Ubuntu Linux环境下开发平台的搭建360

参考文献365