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第1章 图像处理的基础知识1

1.1 数字图像处理概述1

1.1.1 数字图像处理及其特点1

1.1.2 数字图像处理研究的主要内容4

1.1.3 数字图像处理的发展与应用6

1.2 图像数字化技术9

1.2.1 图像的数学模型9

1.2.2 图像的采样10

1.2.3 图像的量化11

1.3 图像获取技术13

1.3.1 图像采集系统13

1.3.2 图像输入设备15

1.4 图像文件格式及类型16

1.4.1 常用的图像文件格式16

1.4.2 数字图像类型19

1.5 图像的视觉原理20

1.5.1 人的视觉模型21

1.5.2 人的视觉特性21

1.5.3 色度学基础24

1.5.4 图像质量评价26

1.6 MATLAB在图像处理中的应用简介29

1.6.1 MATLAB图像处理工具箱30

1.6.2 MATLAB图像处理基本过程30

习题与思考题32

第2章 图像的频域变换33

2.1 傅里叶变换33

2.1.1 连续函数的傅里叶变换33

2.1.2 离散函数的傅里叶变换34

2.1.3 二维离散傅里叶变换的基本性质36

2.1.4 快速离散傅里叶变换41

2.2 离散余弦变换45

2.2.1 一维离散余弦变换46

2.2.2 二维离散余弦变换46

2.2.3 快速离散余弦变换46

2.3 K-L变换47

2.3.1 K-L变换的定义47

2.3.2 K-L变换的性质49

2.4 离散沃尔什-哈达玛变换50

2.4.1 离散沃尔什变换50

2.4.2 离散哈达玛变换51

2.5 小波变换53

2.5.1 小波变换的基本知识53

2.5.2 小波变换在图像处理方面的应用57

习题与思考题60

第3章 图像增强与复原61

3.1 图像增强与图像复原技术概述61

3.1.1 图像增强的体系结构61

3.1.2 图像复原的体系结构62

3.2 灰度变换63

3.2.1 灰度线性变换64

3.2.2 灰度非线性变换68

3.3 直方图修正70

3.3.1 灰度直方图的定义71

3.3.2 直方图的计算74

3.3.3 直方图的均衡化76

3.4 图像平滑80

3.4.1 滤波原理与分类81

3.4.2 空域低通滤波84

3.4.3 频域低通滤波89

3.5 图像锐化93

3.5.1 空域高通滤波93

3.5.2 频域高通滤波101

3.5.3 同态滤波器图像增强的方法104

3.6 伪彩色增强106

3.6.1 灰度分层法伪彩色处理107

3.6.2 灰度变换法伪彩色处理108

3.6.3 频域伪彩色处理110

3.7 图像退化与图像复原112

3.7.1 图像的退化模型112

3.7.2 图像复原的基本方法114

3.7.3 图像复原实现的案例分析117

3.7.4 运动模糊图像的复原120

习题与思考题122

第4章 图像的几何变换124

4.1 几何变换基础125

4.1.1 齐次坐标125

4.1.2 齐次坐标的一般表现形式及意义126

4.1.3 二维图像几何变换的矩阵127

4.2 图像的位置变换128

4.2.1 图像平移变换128

4.2.2 图像镜像变换131

4.2.3 图像旋转变换135

4.3 图像形状变换138

4.3.1 图像比例缩放变换139

4.3.2 图像错切变换143

4.4 图像复合变换145

4.4.1 图像复合变换概述145

4.4.2 图像复合变换案例分析146

4.5 三维几何变换的投影变换简介147

4.5.1 投影变换147

4.5.2 透视投影148

4.5.3 平行投影149

习题与思考题150

第5章 图像的压缩编码152

5.1 图像压缩编码基础153

5.1.1 图像压缩编码的必要性153

5.1.2 图像压缩编码的可能性153

5.1.3 图像压缩编码的分类154

5.1.4 图像压缩编码的系统评价155

5.2 熵编码158

5.2.1 哈夫曼编码158

5.2.2 香农-范诺编码160

5.2.3 算术编码162

5.2.4 行程编码165

5.3 预测编码166

5.3.1 DPCM基本原理166

5.3.2 最佳线性预测编码方法167

5.3.3 自适应预测编码方法170

5.4 变换编码171

5.5 图像压缩编码国际标准175

5.5.1 静止图像压缩标准JPEG175

5.5.2 活动图像压缩标准MPEG185

习题与思考题187

第6章 图像形态学处理188

6.1 形态学图像处理189

6.1.1 形态学图像处理方法189

6.1.2 基本符号和定义190

6.2 二值形态学图像处理192

6.2.1 腐蚀192

6.2.2 膨胀194

6.2.3 结构元素的分解197

6.2.4 开运算与闭运算197

6.3 灰度形态学图像处理204

6.3.1 腐蚀与膨胀204

6.3.2 开运算与闭运算207

6.4 形态学滤波及骨架抽取209

6.4.1 形态学滤波209

6.4.2 骨架抽取212

习题与思考题218

第7章 图像分割219

7.1 阈值选取的图像分割220

7.1.1 灰度阈值分割221

7.1.2 直方图阈值223

7.1.3 最大熵阈值225

7.1.4 全局阈值分割和局部阈值法228

7.1.5 二维直方图阈值230

7.2 区域的图像分割232

7.2.1 区域生长法232

7.2.2 分裂-合并分割方法235

7.3 边缘检测的图像分割238

7.3.1 边缘检测的基本原理238

7.3.2 边缘检测算子239

7.4 Hough变换的线-圆检测242

7.4.1 Hough变换原理242

7.4.2 应用Hough变换检测空间曲线案例243

7.5 运动图像目标分割247

7.5.1 图像背景差值法247

7.5.2 图像差分法248

习题与思考题249

第8章 图像特征分析251

8.1 颜色特征分析252

8.1.1 颜色直方图252

8.1.2 直方图不变特征量252

8.1.3 颜色矩253

8.2 形状特征分析254

8.2.1 链码254

8.2.2 傅里叶描述子255

8.2.3 几何特征的描述256

8.2.4 形状特征的描述258

8.2.5 不变矩261

8.3 纹理特征分析264

8.3.1 自相关函数266

8.3.2 灰度共生矩阵法266

8.3.3 频谱法271

8.4 其他特征分析272

8.4.1 标记272

8.4.2 拓扑描述符273

习题与思考题274

第9章 图像配准及识别275

9.1 图像配准基础276

9.1.1 图像配准的定义276

9.1.2 图像配准的基本流程276

9.2 基于灰度信息的图像配准算法277

9.2.1 互相关配准方法278

9.2.2 最大互信息配准方法280

9.3 基于特征的图像配准方法282

9.3.1 基于点特征的图像配准算法283

9.3.2 基于线特征的图像配准算法284

9.4 基于优化策略的图像配准算法285

9.4.1 幅度排序相关搜索算法285

9.4.2 分层搜索算法287

9.4.3 智能搜索算法288

9.5 图像识别的主要方法291

9.5.1 统计识别方法291

9.5.2 模糊识别方法293

9.5.3 人工神经网络分类方法294

习题与思考题297

第10章 实用数字图像处理与分析系统298

10.1 图像数字水印技术298

10.1.1 数字水印的嵌入298

10.1.2 数字水印的提取301

10.1.3 数字水印的攻击实验303

10.2 人脸图像自动识别技术的实现306

10.2.1 人脸识别系统基本结构306

10.2.2 人脸图像的预处理307

10.2.3 人脸图像的特征提取309

10.2.4 分类过程317

10.2.5 识别结果318

习题与思考题319

附录A MATLAB图像处理工具箱函数320

附录B 图像处理技术常用英汉术语（词汇）对照329

参考文献335