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第1章 图像的概述 1

1.1概述 1

1.2图像的定义 1

信号、图像与多维信号 1

图像的表示 3

1.3图像的分类 5

连续图像与离散图像 5

静止图像与运动图像 6

灰度图像和彩色图像 7

全光谱、多光谱与超光谱图像 7

平面图像与立体图像 8

1.4数字图像处理主要内容及系统基本组成 9

1.5数字图像处理的应用领域 11

1.6小结 12

1.7习题 13

第2章 图像的光学和生物学基础 14

2.1概述 14

2.2光与光谱 14

可见光与电磁波 14

光的特性与度量 15

成像用的电磁波谱 17

2.3人眼的构造与视觉感知 18

人眼的构造 18

视觉感知 21

计算机视觉 28

生物神经视觉 29

2.4颜色与颜色模型 30

颜色的三要素 30

颜色模型 31

几种颜色模型之间的转换 34

2.5混色原理 35

2.6小结 36

2.7习题 37

第3章 电子成像与数字图像获取 38

3.1概述 38

3.2光学成像 39

3.3电子成像 41

光电成像 41

X光成像 42

超声成像 44

磁共振成像 46

其他电子成像 47

3.4三维成像 48

物体的空间信息和深度信息 48

三维图像与立体成像 49

激光扫描的三角形测量法 50

飞行时间测量法 51

多目视觉法 52

三维CT与体视化 53

3.5图像数字化 55

图像的采样、量化与分辨率 55

数字图像的表示 57

图像数字化传感器 59

3.6小结 60

3.7习题 61

第4章 图像变换 62

4.1预备知识 62

数字图像的表示形式 62

酉变换 63

线性变换的一般表示式 65

基图像与基函数 67

4.2离散傅里叶变换 68

二维连续傅里叶变换 69

二维离散傅里叶变换 72

二维离散傅里叶变换的性质 73

快速傅里叶变换 76

图像信号的采样定理 78

4.3离散余弦变换 80

离散余弦变换的定义 80

离散余弦变换的计算 81

4.4沃尔什-阿达马变换 83

离散沃尔什变换 83

阿达马变换 85

4.5哈尔变换 86

哈尔函数的定义 87

哈尔函数的性质 87

哈尔矩阵与哈尔变换 89

4.6斜变换 90

斜矩阵 90

斜变换 91

4.7离散K-L变换 91

4.8小波变换 92

概述 92

连续小波变换 93

离散小波变换 96

小波包 98

二维小波 99

4.9小结 101

4.10习题 101

第5章 图像增强 102

5.1概述 102

5.2灰度对比度变换 103

线性变换 103

分段线性变换 103

非线性变换 105

其他变换 107

5.3修正直方图增强 108

直方图 108

直方图均衡化 109

直方图规定化 112

5.4平滑增强 114

噪声 114

邻域平均法 115

多图平均法 119

中值滤波法 120

频域低通滤波和带阻滤波 123

5.5锐化增强 127

模糊机理及基本解决方法 127

一阶微分——梯度模算子 128

二阶微分——拉氏算子 131

自适应锐化——Wallis算子 134

其他自适应锐化算法 135

高通滤波和高频加强滤波 135

5.6自适应迭代滤波增强 138

自适应迭代滤波原理 138

图像的自适应迭代滤波算法 141

5.7同态滤波增强 141

5.8伪彩色和假彩色图像增强 143

伪彩色技术 143

假彩色技术 145

5.9图像间的四则运算 146

5.10小结 147

5.11习题 148

第6章 图像恢复 149

6.1概述 149

6.2图像退化模型 150

图像退化的物理过程 150

连续的线性系统退化模型 150

离散的线性系统退化模型 152

循环矩阵对角化 154

非线性退化模型 155

6.3退化函数的估计 156

图像观察估计法 156

试验估计法 156

模型估计法 157

6.4空间域恢复方法 158

无约束最小二乘方恢复 158

约束最小二乘方恢复一般形式 159

能量约束恢复 160

平滑约束恢复 160

均方误差最小约束（维纳滤波） 162

6.5频域恢复方法 163

逆滤波法 163

能量约束最小二乘滤波 165

平滑约束最小二乘滤波 166

频率域维纳滤波 166

功率谱均衡恢复 167

6.6运动模糊恢复 169

6.7几何畸变恢复 172

像素坐标校正 173

像素灰度估算 174

6.8小结 175

6.9习题 176

第7章 图像压缩 177

7.1概述 177

7.2图像压缩基础 177

图像压缩的必要性 177

图像压缩的可能性 178

图像压缩质量的评价 179

图像压缩模型 181

图像压缩方法的分类 183

7.3无损压缩 185

变长编码压缩 185

LZW编码压缩 189

位平面编码压缩 190

无损预测编码 191

7.4有损压缩 193

率失真理论 193

有损预测编码压缩 194

变换编码压缩 196

小波编码压缩 198

7.5图像压缩标准 200

静止图像压缩标准 200

运动图像压缩标准 206

7.6小结 213

7.7习题 214

第8章 图像形态学 215

8.1概述 215

8.2图像形态学基本概念 215

8.3二值图像形态学基本运算 217

腐蚀 217

膨胀 218

开 220

闭 221

击中未击中变换 222

形态学基本运算性质 223

8.4基本的形态学算法 224

噪声去除 224

边界提取 225

连通区域提取 225

细化 226

骨架化 227

8.5灰度级图像扩展 229

膨胀 229

腐蚀 229

开和闭运算 230

8.6小结 232

8.7习题 232

第9章 图像分析与识别 233

9.1概述 233

9.2图像分割 233

图像分割的定义 234

图像分割方法分类 234

常用的分割方法 237

彩色图像分割 251

图像分割质量评价 251

9.3图像特征及其描述 253

投影特征 253

标记 253

链码 254

傅里叶描绘子 256

矩特征 259

比例特征 260

边心距 261

9.4纹理分析 261

纹理及其测度 261

傅里叶功率谱法 262

联合概率矩阵法 263

灰度差分统计法 263

行程长度统计法 263

其他方法 264

9.5图像分类 264

特征提取的原则 265

分类器 265

特征选取 266

贝叶斯分类方法 268

决策树分类 269

感知器分类 270

分类器的类型 272

9.6小结 272

9.7习题 273

参考文献 274