目录

第1章绪论

1.1数字图像处理的概念

1.2数字图像处理发展简史

1.3数字图像处理研究内容

1.4数字图像处理的应用领域

1.5小结

第2章数字图像基础

2.1数字图像的概况

2.1.1数字图像的基本

概念

2.1.2数字图像的多

样性

2.1.3数字图像的类型

2.1.4数字图像的矩阵

表示

2.2图像生成

2.2.1凸透镜成像原理

2.2.2数字照相机的结构

和特性

2.2.3人眼视觉模型

2.3图像数字化

2.3.1采样与量化

2.3.2空间分辨率和灰度

级分辨率

2.4像素的空间关系

2.4.1相邻像素

2.4.2邻接性、连通性、区域

和边界

2.4.3距离度量

2.5保真度准则

2.5.1主观保真度准则

2.5.2客观保真度准则

2.6小结

第3章空域图像增强

3.1背景知识

3.2直方图概念

3.2.1直方图

3.2.2累积直方图

3.3灰度级变换

3.3.1对数变换

3.3.2指数变换

3.3.3幂次变换

3.3.4灰度反转

3.3.5分段线性变换

3.3.6灰度切片

3.3.7阈值增强

3.4直方图处理

3.4.1直方图均衡化

3.4.2直方图规定化

3.5算术运算

3.5.1图像相减

3.5.2图像相加

3.6空域滤波基础

3.6.1卷积与相关

3.6.2线性滤波原理

3.6.3可分离卷积

3.6.4其他问题

3.7空域平滑滤波

3.7.1加权均值滤波

3.7.2中值滤波相关

3.8空域锐化滤波

3.8.1微分与差分

3.8.2拉普拉斯算子

3.9小结

第4章频域变换

4.1背景

4.2傅里叶级数与连续傅里叶

变换

4.2.1傅里叶级数

4.2.2连续傅里叶变换及

其逆变换

4.2.3傅里叶变换的

解释

4.3离散时间傅里叶变换

4.3.1离散时间傅里叶变

换及其逆变换

4.3.2离散时间傅里叶变

换的卷积定理和相关

定理

4.3.3信号采样与采样

定理

4.4离散傅里叶变换

4.4.1一维离散傅里叶变换

及其逆变换

4.4.2二维离散傅里叶变换

及其逆变换

4.4.3离散傅里叶变换的矩

阵形式

4.4.4频谱分布与统计

特性

4.4.5二维离散傅里叶变

换的性质

4.5快速傅里叶变换

4.5.1基2 FFT算法

4.5.2利用正变换的算法计

算傅里叶逆变换

4.6小结

第5章频域图像增强

5.1滤波基础

5.2低通滤波器

5.2.1理想低通滤波器

5.2.2巴特沃斯低通滤

波器

5.2.3指数低通滤波器

5.3高通滤波器

5.3.1理想高通滤波器

5.3.2巴特沃斯高通滤

波器

5.3.3指数高通滤波器

5.4拉普拉斯频域滤波器

5.5高频增强滤波器

5.6带通、带阻与陷波滤波器

5.6.1带通滤波器

5.6.2带阻滤波器

5.6.3陷波滤波器

5.7空域滤波与频域滤波的对应

关系

5.7.1空域到频域

5.7.2频域到空域

5.8同态滤波

5.9小结

第6章图像复原

6.1图像降质模型

6.1.1图像降质/复原

过程

6.1.2线性移不变降质

模型

6.1.3降质模型的频域

表示

6.1.4降质模型的矩阵向

量表示

6.1.5典型点扩散函数

类型

6.1.6典型噪声类型

6.2图像去噪

6.2.1噪声参数的估计

6.2.2自适应维纳去噪

滤波

6.2.3图像去噪的正则化

方法

6.2.4图像去噪的低秩正则化

方法

6.3频域复原

6.3.1逆滤波

6.3.2维纳滤波

6.4ML/MAP复原

6.4.1ML/MAP复原

模型

6.4.2RichardsonLucy

(RL)方法

6.5正则化复原

6.5.1逆问题病态性

分析

6.5.2正则化复原的基本

模型

6.5.3Tikhonov正则化

6.5.4全变分正则化

6.5.5盲复原

6.6小结

第7章彩色图像处理

7.1颜色基础

7.1.1颜色的形成

7.1.2混色法

7.2颜色空间

7.2.1CIE设备无关的颜

色空间

7.2.2设备依赖的颜色

空间

7.3伪彩色映射

7.3.1灰度级分层

7.3.2伪彩色变换

7.4真彩色处理

7.4.1真彩色处理基础

7.4.2彩色插值

7.4.3彩色图像增强

7.4.4彩色图像分割

7.4.5彩色边缘检测

7.4.6白平衡

7.5小结

第8章数学形态学图像处理

8.1背景

8.2基础

8.2.1集合运算

8.2.2二值图像的逻辑

运算

8.2.3结构元素

8.3二值图像形态学基本

运算

8.3.1膨胀与腐蚀

8.3.2开运算与闭运算

8.3.3击中/击不中

运算

8.4二值图像形态学实用

算法

8.4.1去噪

8.4.2边界提取

8.4.3孔洞填充

8.4.4连通分量提取

8.4.5骨架

8.4.6凸包

8.4.7细化

8.4.8粗化

8.4.9剪枝

8.5二值图像形态学运算及其性

质总结

8.6灰度图像形态学算法

8.6.1灰度膨胀与腐蚀

8.6.2灰度开运算与闭

运算

8.6.3顶帽与底帽变换

8.6.4灰度形态学重构

8.7小结

第9章图像分割

9.1图像分割基础

9.2基于边界的分割

9.2.1边缘检测

9.2.2局部边缘连接

9.2.3Hough变换

9.2.4边界跟踪

9.3基于阈值的图像分割

9.3.1直方图基础

9.3.2全局单阈值法

9.3.3全局多阈值法

9.3.4局部阈值法

9.4基于区域的图像分割

9.4.1区域生长法与区域

标记

9.4.2区域分裂合并法

9.5分水岭分割

9.5.1基本概念

9.5.2分水岭算法

9.5.3形态学膨胀水坝

算法

9.5.4控制标记的分水岭

分割

9.6小结

第10章小波变换与多分辨率分析

10.1小波分析的发展简史

10.2连续小波变换

10.2.1小波与连续小波

变换

10.2.2小波函数的傅里

叶分析

10.2.3小波与连续小波变

换的时频分析与

性质

10.2.4小波变换与傅里叶

变换、短时傅里叶

变换的比较

10.2.5常用小波

10.3离散小波变换

10.3.1二进小波

变换

10.3.2小波框架

10.3.3时频分辨率

10.4多分辨率分析与Mallat

算法

10.4.1多分辨率

分析

10.4.2小波函数与小波

空间

10.4.3双尺度方程与多分

辨率分析

10.4.4正交小波分解与

重建

10.4.5正交滤波

器组

10.5二维离散小波分析

10.5.1二维离散小波

变换

10.5.2二维离散小波多尺

度分析

10.6小波包变换

10.6.1小波包变换与一维

小波包分解

10.6.2二维小波包

分解

10.6.3最优小波包的

选取

10.7小波变换在图像处理中的

应用

10.7.1边缘检测

10.7.2图像降噪

10.7.3图像压缩

10.7.4渐进传输

10.8小结

第11章图像压缩编码

11.1信息论基础

11.1.1信息熵

11.1.2香农定理

11.2图像压缩基本概念与

模型

11.2.1图像熵与编码

效率

11.2.2图像信息的

冗余

11.2.3图像压缩

系统

11.3统计编码

11.3.1香农费诺

编码

11.3.2霍夫曼编码

11.3.3算术编码

11.3.4行程编码

11.4变换编码

11.4.1变换编码的

原理

11.4.2正交变换

11.4.3离散余弦

变换

11.5预测编码

11.5.1无损预测

编码

11.5.2有损预测

编码

11.5.3最优线性

预测

11.5.4自适应预测

编码 

11.5.5帧间预测

编码

11.6子带编码

11.7图像压缩编码国际

标准

11.7.1静止图像压缩编码

国际标准

11.7.2运动图像压缩编码

国际标准

11.8小结

第12章特征提取

12.1概述

12.2边界表示

12.2.1链码

12.2.2多边形近似

12.2.3边界标记

曲线

12.2.4边界分段

12.3边界描述

12.3.1简单描述

12.3.2形状数

12.3.3边界矩

12.3.4曲线拟合

12.3.5傅里叶描

述子

12.4区域表示

12.4.1区域标记

12.4.2中心投影

变换

12.4.3骨架

12.5区域描述

12.5.1简单区域

描述

12.5.2拓扑描述

12.5.3形状描述

12.5.4纹理描述

12.5.5Hu不变矩

12.6主成分描述

12.6.1PCA的基本

原理

12.6.2主成分分析

的性质

12.7小结

参考文献