第1章圖像處理的基礎知識1

1.1數(shù)字圖像處理概述1

1.1.1數(shù)字圖像處理及其特點1

1.1.2數(shù)字圖像處理研究的主要內(nèi)容4

1.1.3數(shù)字圖像處理的發(fā)展與應用6

1.2圖像數(shù)字化技術9

1.2.1圖像的數(shù)學模型9

1.2.2圖像的采樣10

1.2.3圖像的量化11

1.3圖像獲取技術13

1.3.1圖像采集系統(tǒng)13

1.3.2圖像輸入設備15

1.4圖像文件格式及類型16

1.4.1常用的圖像文件格式16

1.4.2數(shù)字圖像類型19

1.5圖像的視覺原理20

1.5.1人的視覺模型21

1.5.2人的視覺特性21

1.5.3色度學基礎24

1.5.4圖像質量評價26

1.6MATLAB在圖像處理中的應用簡介29

1.6.1MATLAB圖像處理工具箱30

1.6.2MATLAB圖像處理基本過程30

習題與思考題32

第2章圖像的頻域變換33

2.1傅里葉變換33

2.1.1連續(xù)函數(shù)的傅里葉變換33

2.1.2離散函數(shù)的傅里葉變換34

2.1.3二維離散傅里葉變換的基本性質36

2.1.4快速離散傅里葉變換41

2.2離散余弦變換45

2.2.1一維離散余弦變換46

2.2.2二維離散余弦變換46

2.2.3快速離散余弦變換46

2.3KL變換47

2.3.1KL變換的定義47

2.3.2KL變換的性質49

2.4離散沃爾什哈達瑪變換50

2.4.1離散沃爾什變換50

2.4.2離散哈達瑪變換51

2.5小波變換53

2.5.1小波變換的基本知識53

2.5.2小波變換在圖像處理方面的應用57

習題與思考題60

第3章圖像增強與復原61

3.1圖像增強與圖像復原技術概述61

3.1.1圖像增強的體系結構61

3.1.2圖像復原的體系結構62

3.2灰度變換63

3.2.1灰度線性變換64

3.2.2灰度非線性變換68

3.3直方圖修正70

3.3.1灰度直方圖的定義71

3.3.2直方圖的計算74

3.3.3直方圖的均衡化76

3.4圖像平滑80

3.4.1濾波原理與分類81

3.4.2空域低通濾波84

3.4.3頻域低通濾波89

3.5圖像銳化94

3.5.1空域高通濾波94

3.5.2頻域高通濾波103

3.5.3同態(tài)濾波器圖像增強的方法106

3.6偽彩色增強109

3.6.1灰度分層法偽彩色處理110

3.6.2灰度變換法偽彩色處理111

3.6.3頻域偽彩色處理113

3.7圖像退化與圖像復原115

3.7.1圖像的退化模型115

3.7.2圖像復原的基本方法117

3.7.3圖像復原實現(xiàn)的案例分析120

3.7.4運動模糊圖像的復原123

習題與思考題125

第4章圖像的幾何變換127

4.1幾何變換基礎128

4.1.1齊次坐標128

4.1.2齊次坐標的一般表現(xiàn)形式及意義129

4.1.3二維圖像幾何變換的矩陣130

4.2圖像的位置變換131

4.2.1圖像平移變換131

4.2.2圖像鏡像變換134

4.2.3圖像旋轉變換138

4.3圖像形狀變換141

4.3.1圖像比例縮放變換142

4.3.2圖像錯切變換146

4.4圖像復合變換148

4.4.1圖像復合變換概述148

4.4.2圖像復合變換案例分析 149

4.5三維幾何變換的投影變換簡介150

4.5.1投影變換150

4.5.2透視投影151

4.5.3平行投影152

習題與思考題153

目錄數(shù)字圖像處理與分析（第4版）

第5章圖像的壓縮編碼155

5.1圖像壓縮編碼基礎156

5.1.1圖像壓縮編碼的必要性156

5.1.2圖像壓縮編碼的可能性156

5.1.3圖像壓縮編碼的分類157

5.1.4圖像壓縮編碼的質量評價158

5.2熵編碼161

5.2.1哈夫曼編碼161

5.2.2香農(nóng)范諾編碼163

5.2.3算術編碼165

5.2.4行程編碼168

5.3預測編碼169

5.3.1DPCM基本原理169

5.3.2最佳線性預測編碼方法170

5.3.3自適應預測編碼方法173

5.4變換編碼174

5.5圖像壓縮編碼國際標準178

5.5.1靜止圖像壓縮標準JPEG178

5.5.2活動圖像壓縮標準MPEG188

習題與思考題190

第6章形態(tài)學圖像處理191

6.1形態(tài)學圖像處理192

6.1.1形態(tài)學圖像處理方法192

6.1.2基本符號和定義193

6.2二值形態(tài)學圖像處理195

6.2.1腐蝕195

6.2.2膨脹197

6.2.3結構元素的分解200

6.2.4開運算與閉運算200

6.3灰度形態(tài)學圖像處理207

6.3.1腐蝕與膨脹207

6.3.2開運算與閉運算210

6.4形態(tài)學濾波及骨架抽取212

6.4.1形態(tài)學濾波212

6.4.2骨架抽取215

習題與思考題221

第7章圖像分割222

7.1灰度閾值分割223

7.1.1圖像二值化224

7.1.2直方圖閾值分割226

7.1.3最大熵閾值分割228

7.1.4全局閾值分割231

7.1.5二維最大熵閾值分割233

7.2區(qū)域的圖像分割235

7.2.1區(qū)域生長法235

7.2.2分裂合并分割方法237

7.3邊緣檢測的圖像分割241

7.3.1邊緣檢測的基本原理241

7.3.2邊緣檢測算子242

7.4Hough變換的線圓檢測244

7.4.1Hough變換原理244

7.4.2應用Hough變換檢測空間曲線案例246

7.5運動圖像目標分割249

7.5.1圖像背景差值法250

7.5.2相鄰幀差分法251

習題與思考題252

第8章圖像特征分析253

8.1顏色特征分析254

8.1.1顏色直方圖254

8.1.2直方圖不變特征量254

8.1.3顏色矩255

8.2形狀特征分析256

8.2.1鏈碼256

8.2.2傅里葉描述子257

8.2.3幾何特征的描述258

8.2.4形狀特征的描述260

8.2.5不變矩263

8.3紋理特征分析266

8.3.1自相關函數(shù)268

8.3.2灰度共生矩陣法268

8.3.3頻譜法273

8.4其他特征分析274

8.4.1標記274

8.4.2拓撲描述符275

習題與思考題276

第9章圖像配準及識別277

9.1圖像配準基礎278

9.1.1圖像配準的定義278

9.1.2圖像配準的基本流程278

9.2基于灰度信息的圖像配準算法279

9.2.1互相關配準方法280

9.2.2最大互信息配準方法282

9.3基于特征的圖像配準方法284

9.3.1基于點特征的圖像配準算法285

9.3.2基于線特征的圖像配準算法286

9.4基于優(yōu)化策略的圖像配準算法287

9.4.1幅度排序相關搜索算法287

9.4.2分層搜索算法289

9.4.3智能搜索算法290

9.5圖像識別的主要方法293

9.5.1統(tǒng)計識別方法293

9.5.2模糊識別方法295

9.5.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡分類方法296

習題與思考題299

第10章實用數(shù)字圖像處理與分析系統(tǒng)300

10.1圖像數(shù)字水印技術300

10.1.1數(shù)字水印的嵌入300

10.1.2數(shù)字水印的提取303

10.1.3數(shù)字水印的攻擊實驗305

10.2人臉圖像自動識別技術的實現(xiàn)308

10.2.1人臉識別系統(tǒng)基本結構308

10.2.2人臉圖像的預處理309

10.2.3人臉圖像的特征提取311

10.2.4分類過程319

10.2.5識別結果320

習題與思考題321

附錄AMATLAB圖像處理工具箱

函數(shù)322

附錄B圖像處理技術常用英漢術語

（詞匯）對照331

參考文獻337