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1数字图像处理概述1

1.1数字图像处理相关概念1

1.1.1数字图像1

1.1.2图像处理4

1.1.3图像识别和解释5

1.2数字图像的存储6

1.2.1位映射图像6

1.2.2矢量图像7

1.3 BMP图像文件格式7

1.3.1位图文件头8

1.3.2位图信息头8

1.3.3调色板9

1.3.4实际的位图数据10

1.4 TIFF图像文件格式10

1.4.1 TIFF图像文件头10

1.4.2 TIFF标识信息区目录11

1.4.3 TIFF图像数据12

1.4.4 TIFF图像文件分类及数据压缩方法13

1.5 JPEG图像文件格式14

1.5.1 JPEG编码过程14

1.5.2 JPEG文件结构15

本章小结17

2 Visual C++数字图像编程基础18

2.1设备相关位图（DDB）18

2.1.1 DDB概述18

2.1.2显示DDB19

2.2设备无关位图（DIB）21

2.2.1 DIB的结构21

2.2.2 Win32 SDK中的DIB访问函数22

2.3构造CDIB类25

2.3.1创建CDIB类的头文件26

2.3.2构造和析构函数27

2.3.3获取DIB属性函数28

2.3.4 DIB调色板操作函数31

2.3.5 DIB文件操作与数据串行化函数33

2.3.6 DIB显示函数35

2.4基于CDIB类读写BMP图像文件示例程序36

2.4.1创建工程36

2.4.2协调调色板37

2.4.3设置程序启动的最初参数38

2.4.4文档类中的函数38

2.4.5视图类中的函数42

本章小结44

3图像的几何变换45

3.1图像几何变换的基础知识45

3.1.1几何变换的概念45

3.1.2几种常见几何变换46

3.2图像平移48

3.2.1算法剖析48

3.2.2编程实现49

3.3图像旋转53

3.3.1算法剖析53

3.3.2编程实现56

3.4图像镜像61

3.4.1算法剖析61

3.4.2编程实现62

3.5图像转置66

3.5.1算法剖析66

3.5.2编程实现67

3.6图像缩放70

3.6.1算法剖析70

3.6.2编程实现71

3.7插值算法75

3.7.1最近邻插值75

3.7.2双线性插值76

3.7.3高阶插值81

本章小结85

4图像的点运算86

4.1图像点运算概述86

4.2灰度直方图86

4.2.1灰度直方图的定义87

4.2.2编程绘制灰度直方图87

4.3图像灰度阈值变换94

4.3.1算法剖析94

4.3.2编程实现95

4.4图像灰度窗口变换97

4.4.1算法剖析97

4.4.2编程实现98

4.5图像灰度线性变换100

4.5.1算法剖析100

4.5.2编程实现101

4.6图像灰度分段线性变换104

4.6.1算法剖析104

4.6.2编程实现105

4.7图像直方图均衡108

4.7.1算法剖析108

4.7.2编程实现110

本章小结114

5图像的正交变换115

5.1正交变换的概念115

5.1.1连续函数的正交性115

5.1.2二维离散正交变换116

5.2傅里叶变换117

5.2.1连续傅里叶变换的基本概念117

5.2.2离散傅里叶变换的基本概念117

5.2.3离散傅里叶变换的性质118

5.2.4快速傅里叶变换122

5.2.5编程实现图像的快速傅里叶变换126

5.3离散余弦变换132

5.3.1一维离散余弦变换的基本概念132

5.3.2二维离散余弦变换的基本概念133

5.3.3快速离散余弦变换134

5.3.4编程实现图像的快速离散余弦变换135

5.4离散沃尔什-哈达玛变换140

5.4.1沃尔什函数140

5.4.2离散沃尔什-哈达玛变换142

5.4.3快速沃尔什-哈达玛变换144

5.4.4编程实现图像的快速沃尔什-哈达玛变换145

5.5离散K-L变换150

5.5.1离散K-L变换的基本概念151

5.5.2编程实现图像的离散K-L变换152

本章小结163

6图像增强164

6.1图像灰度变换增强165

6.2图像方差均衡165

6.2.1方差均衡的基本概念165

6.2.2编程实现图像的方差均衡166

6.3图像平滑170

6.3.1图像平滑的基本概念170

6.3.2邻域平均法170

6.3.3模板操作171

6.3.4编程实现图像平滑174

6.4图像的中值滤波183

6.4.1中值滤波的基本概念183

6.4.2编程实现图像的中值滤波185

6.5图像锐化190

6.5.1梯度锐化的基本概念190

6.5.2编程实现图像的梯度锐化192

6.5.3拉普拉斯锐化的基本概念195

6.5.4编程实现图像的拉普拉斯锐化196

6.6低通滤波197

6.6.1低通滤波的基本概念197

6.6.2编程实现图像的低通滤波199

6.7高通滤波208

6.7.1高通滤波的基本概念208

6.7.2编程实现图像的高通滤波209

本章小结217

7图像复原219

7.1图像复原概述219

7.1.1图像退化连续函数的数学模型219

7.1.2图像退化离散函数的数学模型221

7.2图像的退化222

7.2.1图像的卷积模糊222

7.2.2编程实现图像的卷积模糊223

7.2.3图像的运动模糊227

7.2.4编程实现图像的运动模糊228

7.2.5图像的噪声232

7.2.6编程实现图像的噪声233

7.3图像逆滤波复原237

7.3.1逆滤波复原的基本概念237

7.3.2编程实现图像的逆滤波复原238

7.4图像的维纳滤波复原244

7.4.1维纳滤波复原的基本概念244

7.4.2编程实现图像的维纳滤波复原247

7.5图像的运动模糊复原252

7.5.1运动模糊复原的基本概念253

7.5.2编程实现图像运动模糊复原254

7.6其他图像复原方法259

7.6.1最大后验复原259

7.6.2最大熵复原260

7.6.3图像盲复原262

7.6.4图像几何畸变校正264

本章小结265

8图像边缘检测与边界跟踪266

8.1梯度算子边缘检测266

8.1.1图像梯度的基本概念266

8.1.2边缘检测梯度算子267

8.1.3编程实现图像的梯度算子边缘检测269

8.2 Kirsch算子边缘检测279

8.2.1 Kirsch算子的基本概念279

8.2.2编程实现图像的Kirsch算子边缘检测280

8.3 Laplacian-Gauss算子边缘检测289

8.3.1 Laplacian-Gauss算子的基本概念289

8.3.2编程实现图像的Laplacian-Gauss算子边缘检测289

8.4 Canny算法边缘检测292

8.4.1 Canny算法的基本概念292

8.4.2编程实现图像的Canny算法边缘检测294

8.5哈夫变换305

8.5.1哈夫变换的基本概念305

8.5.2编程实现图像的哈夫变换目标检测307

8.6图像灰度值探测法边界跟踪316

8.6.1灰度值探测法的基本概念316

8.6.2编程实现图像的灰度值探测法边界跟踪317

8.7图像梯度值探测法边界跟踪322

8.7.1梯度值探测法的基本概念322

8.7.2编程实现图像的梯度值探测法边界跟踪323

本章小结327

9图像分割与匹配329

9.1阈值分割法330

9.1.1阈值分割法的基本概念330

9.1.2编程实现图像的阈值分割331

9.2特征空间聚类法337

9.2.1特征空间聚类法的基本概念337

9.2.2编程实现特征空间聚类法图像分割338

9.3区域生长法343

9.3.1区域生长法的基本概念343

9.3.2编程实现区域生长法图像分割344

9.4图像匹配348

9.4.1模板匹配的基本概念348

9.4.2编程实现图像的模板匹配350

本章小结365

10图像数学形态学运算366

10.1数学形态学概述366

10.2图像腐蚀368

10.2.1图像腐蚀的基本概念368

10.2.2编程实现图像腐蚀370

10.3图像膨胀379

10.3.1图像膨胀的基本概念379

10.3.2编程实现图像膨胀381

10.4图像开运算与闭运算390

10.4.1开运算与闭运算的基本概念390

10.4.2编程实现图像开运算和闭运算391

10.5图像的数学形态学边缘检测395

10.5.1数学形态学边缘检测的基本概念395

10.5.2编程实现图像的数学形态学边缘检测396

本章小结399

11 MATLAB图像处理简介400

11.1 MATLAB概述400

11.2 MATLAB编程基础401

11.2.1 MATLAB数据结构401

11.2.2 MATLAB的基本运算404

11.2.3 MATLAB的程序结构与程序流控制406

11.2.4 MATLAB的数据接口与文件操作409

11.2.5 MATLAB的函数与M文件411

11.3 MATLAB图像处理简单实例414

11.3.1读写和显示图像文件414

11.3.2图像增强417

本章小结422

12图像处理新技术423

12.1小波分析423

12.1.1连续小波变换（CWT）424

12.1.2离散小波变换（DWT）427

12.1.3小波分析在图像处理中的应用430

12.2神经网络433

12.2.1神经网络的基本概念433

12.2.2神经网络在图像处理中的应用440

12.3遗传算法441

12.3.1遗传算法的基本概念441

12.3.2遗传算法在图像处理中的应用446

本章小结449

附录MATLAB图像处理工具箱函数450

参考文献453