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第一章 数字图像处理综述1

1.1 概论1

1.2 数字图像处理系统1

1.2.1 计算机图像处理系统的发展2

1.2.2 微机图像处理系统的基本构成3

1.3 数字图像的形成4

1.3.1 抽样6

1.3.2 量化7

1.4 数字图像的数学描述8

1.4.1 数字图像的矩阵表示8

1.4.2 二维数组和图像的关系8

1.4.3 对二维数组处理的基本程序框架9

1.5 数字图像的数据结构10

1.5.1 二维数组10

1.5.2 一维数组10

1.5.3 分层结构11

1.5.4 树状结构11

1.5.5 多波段图像的数据结构12

1.5.6 其他形式的数据存储格式13

1.6 数字图像处理的基本方法15

1.6.1 基本处理过程15

1.6.2 基本运算形式15

1.7 数字图像处理与识别及图像理解所研究的内容18

1.7.1 图像处理技术18

1.7.2 图像识别技术20

1.7.3 图像理解22

1.8 图像处理与图像识别及图像理解的关系24

1.8.1 图像处理24

1.8.2 什么是图像理解25

1.8.3 图像识别与图像处理及图像理解的关系25

1.9 计算机视觉(机器视觉)26

1.9.1 计算机视觉研究的内容26

1.9.2 计算机视觉与人类视觉的差异27

1.9.3 计算机视觉的硬件27

1.9.4 与计算机视觉相关的领域28

1.9.5 计算机视觉发展的现状28

1.9.6 计算机视觉的应用29

第二章 MATLAB语言基础31

2.1 MATLAB简介31

2.2 MATLAB基本操作32

2.3 MATLAB编程基础34

2.3.1 变量34

2.3.2 数据类型34

2.3.3 特殊定义值34

2.3.4 基本赋值语句35

2.3.5 工作空间的管理36

2.4 MATLAB运算符37

2.4.1 算术运算符38

2.4.2 关系运算符40

2.4.3 逻辑运算符41

2.5 MATLAB控制语句43

2.5.1 循环控制语句43

2.5.2 条件转移语句44

2.5.3 开关控制语句46

2.6 MATLAB联机帮助系统51

2.6.1 帮助命令(help)52

2.6.2 帮助窗口(help window)52

2.6.3 帮助桌面(help desk)53

2.6.4 关键字查询(lookfor)53

2.6.5 Mathworks公司网站54

3.1.1 傅里叶变换55

3.1 图像变换55

第三章 图像预处理55

3.1.2 离散余弦变换58

3.1.3 哈达码变换59

3.1.4 沃尔什变换60

3.1.5 离散卡-洛变换60

3.2 灰度变换62

3.2.1 灰度线性变换62

3.2.2 灰度非线性变换63

3.3 直方图变换65

3.3.1 灰度直方图65

3.3.2 直方图修正基础67

3.3.3 直方图均衡化68

3.3.4 直方图规定化70

3.4 空间域图像平滑74

3.4.1 邻域平均法75

3.4.2 选择平均法76

3.4.3 中值滤波77

3.4.4 空间域低通滤波79

3.5 空间域图像锐化83

3.5.1 梯度法83

3.5.2 空域高通滤波法87

3.5.3 掩摸匹配法89

3.6 频域图像平滑和锐化91

3.6.1 频域低通滤波法91

3.6.2 频域高通频滤波96

3.7 伪彩色和假彩色处理97

3.7.1 伪彩色处理97

3.7.2 假彩色处理105

第四章 图像分割107

4.1 边缘检测107

4.1.1 边缘算子法107

4.1.2 模板匹配法111

4.1.3 曲面拟合法114

4.2 灰度阈值分割117

4.2.1 双峰法119

4.2.2 p参数法119

4.2.3 最大方差自动取阈法120

4.3 区域生长121

4.3.1 灰度差判别准则122

4.3.2 灰度分布相似性判别准则123

第五章 图像恢复与校正125

5.1 图像恢复的基本概念125

5.2 图像退化的模型125

5.3 图像复原的代数方法128

5.3.1 基本方程128

5.3.2 分块循环矩阵的对角化129

5.3.3 反向滤波器132

5.3.4 最小二乘方滤波器132

5.4 最小二乘方恢复134

5.4.1 约束的最小二乘方复原134

5.4.2 最大熵滤波器137

5.5 图像几何畸变校正138

5.6 图像的几何变换139

5.6.1 图像几何变换原理140

5.6.2 坐标变换141

5.6.3 灰度插值143

第六章 图像特征提取146

6.1 纹理特征提取146

6.1.1 直方图统计特征147

6.1.2 图像的自相关函数149

6.1.3 灰度分布统计特征149

6.1.4 傅里叶特征157

6.2.1 区域内部的形状特征158

6.2 形状特征提取158

6.2.2 区域边界的形状特征163

6.3 颜色特征提取167

6.3.1 彩色视觉系统167

6.3.2 计算机彩色图像168

6.3.3 颜色表示系统168

6.3.4 颜色系统之间的转换170

6.3.5 颜色的区分与对比173

第七章 图像识别174

7.l 图像识别概述174

7.2 判别函数和判别规则175

7.2.1 线性判别函数175

7.2.2 最小距离判别函数177

7.2.3 最近邻域判别函数178

7.2.4 非线性判别函数178

7.3 特征的提取和选择178

7.4 统计模式识别方法179

7.4.1 基本概念179

7.4.2 贝叶斯分类器179

7.4.3 基于贝叶斯分类器的遥感图像分类182

7.5 模糊集理论识别方法183

7.5.1 引言183

7.5.2 模糊集理论概述184

7.5.3 最大隶属原则识别方法186

7.5.5 模糊聚类识别方法187

7.5.4 择近原则识别方法187

7.5.6 基于最大录属原则的机械零件识别193

7.5.7 基于模糊聚类的汽车类型识别195

7.6 神经网络识别方法197

7.6.1 神经网络识别法概述198

7.6.2 与传统分类器的对比198

7.6.3 神经元模型200

7.6.4 神经网络分类器200

7.6.5 模糊神经网络识别方法205

8.1.1 图像编码压缩的必要性211

8.1.2 图像编码压缩的可能性211

8.1 概述211

第八章 图像数据压缩编码211

8.1.3 图像编码压缩的分类212

8.1.4 图像编码压缩术语简介212

8.2 预测编码213

8.2.1 线性预测编码214

8.2.2 非线性预测编码215

8.3 正交变换编码217

8.3.1 变换编码的基本原理217

8.3.2 正交变换编码特性评价217

8.3.3 变换编码218

8.4 统计编码221

8.4.1 哈夫曼编码(Huffman Coding)221

8.4.2 香农编码(Shannon Coding)223

8.4.3 算术编码(Arithmetics Coding)225

8.5 二值图像编码226

8.5.1 直接编码226

8.5.2 跳跃空白编码226

8.5.3 游程长度编码227

8.6 多媒体图像数据压缩技术231

第九章 应用实例233

9.1 图像处理技术在工业自动检测中的应用233

9.1.1 图像处理在铸造工业中的应用233

9.1.2 草毒拣选机器人的开发237

9.1.3 基于计算机图像处理的回转窑火焰图像识别242

9.2.1 机器人视觉系统245

9.2 智能机器人视觉信息检侧与处理系统245

9.2.2 机器人视觉与触觉的融合247

9.3 现代交通监控与管理系统248

9.3.1 图像识别技术在停车场安全系统中的应用248

9.3.2 基于神经网络的汽车车型图像自动识别254

9.3.3 现代车辆定位与导航257

9.4 遥感图像处理与识别系统260

9.4.1 遥感处理系统260

9.4.2 实用微机遥感图像处理系统262

9.4.3 小波神经网络的遥感图像分类265

附录1 MATLAB图像处理工具箱函数简介270

附录2 图像处理技术汉英名词对照276

主要参考文献282