第1章 緒論\t1
1．1　圖像概述　1
1．1．1　基本概念和術(shù)語(yǔ)　1
1．1．2　不同波段的圖像示例　2
1．1．3　不同類(lèi)型的圖像示例　5
1．1．4　圖像應(yīng)用的領(lǐng)域　9
1．2　圖像工程概述　10
1．2．1　圖像工程的3個(gè)層次　10
1．2．2　相關(guān)學(xué)科　11
1．2．3　圖像處理分析系統(tǒng)的組成　12
1．3　圖像表示和顯示　12
1．3．1　圖像和像素的表示　12
1．3．2　圖像顯示　14
1．4　圖像存儲(chǔ)與格式　16
1．4．1　圖像存儲(chǔ)器件　16
1．4．2　圖像文件格式　17
1．5　本書(shū)內(nèi)容提要　18
1．5．1　圖像技術(shù)分類(lèi)和選取　18
1．5．2　圖像處理和圖像分析　19
1．5．3　如何學(xué)習(xí)使用本書(shū)　20
總結(jié)和復(fù)習(xí)　22
第2章　圖像采集　24
2．1　幾何成像模型　24
2．1．1　投影成像幾何　25
2．1．2　基本成像模型　26
2．1．3　一般成像模型　28
2．2　亮度成像模型　30
2．3　采樣和量化　31
2．3．1　空間分辨率和幅度分辨率　31
2．3．2　圖像質(zhì)量與采樣和量化　33
2．4　像素間聯(lián)系　35
2．4．1　像素鄰域　35
2．4．2　像素間距離　36
2．5　圖像坐標(biāo)變換和應(yīng)用　38
2．5．1　基本坐標(biāo)變換　38
2．5．2　仿射變換　40
2．5．3　幾何失真校正　41
總結(jié)和復(fù)習(xí)　44
第3章　空域圖像增強(qiáng)　46
3．1　灰度映射　46
3．1．1　灰度映射原理　47
3．1．2　灰度映射示例　48
3．2　圖像運(yùn)算　49
3．2．1　算術(shù)運(yùn)算　49
3．2．2　邏輯運(yùn)算　52
3．3　直方圖修正　53
3．3．1　直方圖均衡化　53
3．3．2　直方圖規(guī)定化　57
3．4　空域?yàn)V波　60
3．4．1　原理和分類(lèi)　60
3．4．2　線(xiàn)性平滑濾波器　61
3．4．3　線(xiàn)性銳化濾波器　63
3．4．4　非線(xiàn)性平滑濾波器　63
3．4．5　非線(xiàn)性銳化濾波器　66
總結(jié)和復(fù)習(xí)　67
第4章　頻域圖像增強(qiáng)　69
4．1　傅里葉變換　69
4．1．1　2-D傅里葉變換　70
4．1．2　傅里葉變換定理　71
4．1．3　傅里葉變換特性　73
4．2　低通濾波器　74
4．2．1　理想低通濾波器　74
4．2．2　實(shí)用低通濾波器　76
4．3　高通濾波器　78
4．3．1　基本高通濾波器　78
4．3．2　特殊高通濾波器　79
4．4　帶阻帶通濾波器　81
4．4．1　帶阻濾波器　81
4．4．2　帶通濾波器　82
4．4．3　陷波濾波器　83
4．4．4　交互消除周期噪聲　84
4．5　同態(tài)濾波器　85
4．6　空域技術(shù)與頻域技術(shù)　87
4．6．1　空域技術(shù)的頻域分析　87
4．6．2　空域或頻域技術(shù)的選擇　88
總結(jié)和復(fù)習(xí)　89
第5章　圖像恢復(fù)　91
5．1　圖像退化和噪聲　92
5．1．1　圖像退化示例　92
5．1．2　基本退化模型　93
5．1．3　典型噪聲　94
5．1．4　噪聲概率密度函數(shù)　95
5．2　空域噪聲濾波器　97
5．2．1　均值濾波器　97
5．2．2　排序統(tǒng)計(jì)濾波器　99
5．3　組合濾波器　100
5．3．1　混合濾波器　100
5．3．2　選擇性濾波器　101
5．4　無(wú)約束恢復(fù)　103
5．4．1　無(wú)約束恢復(fù)模型　103
5．4．2　逆濾波　103
5．5　有約束恢復(fù)　105
5．5．1　有約束恢復(fù)模型　105
5．5．2　維納濾波器　105
5．6　圖像修補(bǔ)　106
5．6．1　圖像修補(bǔ)原理　107
5．6．2　圖像修補(bǔ)示例　107
5．7　圖像超分辨率　109
5．7．1　基本模型　109
5．7．2　基于單幅圖像的超分辨率
復(fù)原　110
5．7．3　基于多幅圖像的超分辨率
重建　111
總結(jié)和復(fù)習(xí)　111
第6章　圖像投影重建　114
6．1　投影重建方式　114
6．1．1　透射斷層成像　114
6．1．2　發(fā)射斷層成像　116
6．1．3　反射斷層成像　116
6．1．4　電阻抗斷層成像　117
6．1．5　磁共振成像　118
6．2　投影重建原理　119
6．2．1　基本模型　119
6．2．2　拉東變換　119
6．2．3　逆投影　121
6．3　傅里葉反變換重建　122
6．3．1　基本步驟和定義　122
6．3．2　傅里葉反變換重建公式　123
6．3．3　頭部模型重建　125
6．4　卷積逆投影重建　126
6．4．1　連續(xù)公式推導(dǎo)　126
6．4．2　離散計(jì)算　127
6．4．3　扇束投影重建　128
6．5　級(jí)數(shù)展開(kāi)重建　130
6．5．1　重建模型　130
6．5．2　代數(shù)重建技術(shù)　131
6．5．3　級(jí)數(shù)法的一些特點(diǎn)　132
6．6　迭代變換重建　133
總結(jié)和復(fù)習(xí)　134
第7章　圖像編碼基礎(chǔ)　136
7．1　圖像壓縮和數(shù)據(jù)冗余　136
7．1．1　圖像壓縮原理　137
7．1．2　數(shù)據(jù)冗余類(lèi)型　137
7．2　圖像保真度　140
7．2．1　客觀保真度準(zhǔn)則　140
7．2．2　主觀保真度準(zhǔn)則　141
7．3　編碼定理　142
7．3．1　信息和信源描述　142
7．3．2　無(wú)失真編碼定理　142
7．4　變長(zhǎng)編碼　144
7．4．1　哥倫布編碼　144
7．4．2　香農(nóng)-法諾編碼　145
7．4．3　哈夫曼編碼　146
7．4．4　算術(shù)編碼　149
7．5　位平面編碼　151
7．5．1　位面分解　151
7．5．2　位面編碼　153
總結(jié)和復(fù)習(xí)　156
第8章　圖像編碼技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)　158
8．1　預(yù)測(cè)編碼　158
8．1．1　無(wú)損預(yù)測(cè)編碼　158
8．1．2　有損預(yù)測(cè)編碼　160
8．2　余弦變換編碼　163
8．2．1　離散余弦變換　164
8．2．2　基于DCT的編碼　166
8．3　小波變換編碼　168
8．3．1　小波變換基礎(chǔ)　168
8．3．2　離散小波變換　170
8．3．3　基于DWT的編碼　171
8．3．4　基于提升小波的編碼　172
8．4　圖像壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)　173
8．4．1　二值圖像壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)　173
8．4．2　灰度圖像壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)　174
總結(jié)和復(fù)習(xí)　178
第9章　圖像信息安全　180
9．1　水印原理和特性　180
9．1．1　水印的嵌入和檢測(cè)　181
9．1．2　水印的兩個(gè)重要特性　182
9．1．3　水印的分類(lèi)方法　182
9．2　變換域圖像水印　184
9．2．1　DCT域圖像水印　184
9．2．2　DWT域圖像水印　187
9．3　圖像認(rèn)證和取證　190
9．3．1　基本概念　190
9．3．2　圖像可逆認(rèn)證　192
9．3．3　圖像被動(dòng)取證　192
9．3．4　圖像取證示例　193
9．3．5　圖像反取證　194
9．4　圖像信息隱藏　196
9．4．1　信息隱藏技術(shù)分類(lèi)　196
9．4．2　基于迭代混合的圖像隱藏　197
總結(jié)和復(fù)習(xí)　200
第10章　圖像分割　202
10．1　定義和技術(shù)分類(lèi)　202
10．1．1　圖像分割定義　202
10．1．2　圖像分割技術(shù)分類(lèi)　203
10．2　并行邊界技術(shù)　203
10．2．1　邊緣及檢測(cè)原理　203
10．2．2　一階導(dǎo)數(shù)算子　204
10．2．3　二階導(dǎo)數(shù)算子　205
10．2．4　邊界閉合　209
10．3　串行邊界技術(shù)　210
10．3．1　圖搜索　210
10．3．2　動(dòng)態(tài)規(guī)劃　211
10．4　并行區(qū)域技術(shù)　213
10．4．1　原理和分類(lèi)　213
10．4．2　全局閾值的選取　214
10．4．3　局部閾值的選取　216
10．4．4　動(dòng)態(tài)閾值的選取　218
10．5　串行區(qū)域技術(shù)　219
10．5．1　區(qū)域生長(zhǎng)　220
10．5．2　分裂合并　221
總結(jié)和復(fù)習(xí)　222
第11章　目標(biāo)表達(dá)和描述　225
11．1　目標(biāo)標(biāo)記　225
11．2　基于邊界的表達(dá)　227
11．2．1　技術(shù)分類(lèi)　227
11．2．2　鏈碼　227
11．2．3　邊界段和凸包　229
11．2．4　邊界標(biāo)記　229
11．2．5　多邊形　231
11．2．6　地標(biāo)點(diǎn)　232
11．3　基于區(qū)域的表達(dá)　233
11．3．1　技術(shù)分類(lèi)　233
11．3．2　空間占有數(shù)組　233
11．3．3　四叉樹(shù)　233
11．3．4　金字塔　234
11．3．5　圍繞區(qū)域　235
11．3．6　骨架　235
11．4　基于邊界的描述　238
11．4．1　簡(jiǎn)單邊界描述符　238
11．4．2　形狀數(shù)　239
11．4．3　邊界矩　240
11．5　基于區(qū)域的描述　241
11．5．1　簡(jiǎn)單區(qū)域描述符　241
11．5．2　拓?fù)涿枋龇��?43
11．5．3　不變矩　243
總結(jié)和復(fù)習(xí)　245
第12章　特征提取和測(cè)量誤差　247
12．1　區(qū)域紋理特征及測(cè)量　247
12．1．1　統(tǒng)計(jì)法　247
12．1．2　結(jié)構(gòu)法　251
12．1．3　頻譜法　254
12．2　區(qū)域形狀特征及測(cè)量　256
12．2．1　形狀緊湊性　256
12．2．2　形狀復(fù)雜性　260
12．3　拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)描述參數(shù)　262
12．4　特征測(cè)量的準(zhǔn)確度　263
12．4．1　準(zhǔn)確度和精確度　263
12．4．2　影響測(cè)量準(zhǔn)確度的因素　265
12．4．3　采樣密度選取　265
12．4．4　直線(xiàn)長(zhǎng)度測(cè)量　266
總結(jié)和復(fù)習(xí)　267
第13章　彩色圖像處理和分析　270
13．1　基于物理的彩色模型　270
13．1．1　三基色模型　271
13．1．2　三基色相關(guān)模型　272
13．2　基于感知的彩色模型　273
13．2．1　HSI模型　273
13．2．2　其他彩色感知模型　276
13．3　偽彩色增強(qiáng)　277
13．4　真彩色增強(qiáng)　279
13．4．1　處理策略　280
13．4．2　彩色單分量增強(qiáng)　280
13．4．3　全彩色增強(qiáng)　282
13．5　彩色圖像消噪　284
13．6　彩色圖像分割　288
13．6．1　彩色空間的選擇　288
13．6．2　彩色圖像分割策略　288
總結(jié)和復(fù)習(xí)　289
第14章　視頻圖像處理和分析　292
14．1　視頻表達(dá)和格式　292
14．2　運(yùn)動(dòng)信息檢測(cè)　295
14．2．1　基于攝像機(jī)模型的檢測(cè)　296
14．2．2　基于差圖像的檢測(cè)　297
14．3　視頻濾波　300
14．3．1　基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的濾波　300
14．3．2　基于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)臑V波　301
14．3．3　消除勻速直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊　303
14．4　視頻壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)　304
14．5　背景建�！�309
14．5．1　基本原理　309
14．5．2　典型實(shí)用方法　310
14．5．3　效果示例　311
總結(jié)和復(fù)習(xí)　312
第15章　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法　314
15．1　二值形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算　314
15．1．1　膨脹和腐蝕　315
15．1．2　開(kāi)啟和閉合　317
15．2　二值形態(tài)學(xué)組合運(yùn)算　319
15．2．1　擊中-擊不中變換　319
15．2．2　組合運(yùn)算　321
15．3　二值形態(tài)學(xué)實(shí)用算法　324
15．4　灰度形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算　326
15．4．1　灰度圖像排序　326
15．4．2　灰度膨脹和腐蝕　328
15．4．3　灰度開(kāi)啟和閉合　331
15．5　灰度形態(tài)學(xué)組合運(yùn)算　332
總結(jié)和復(fù)習(xí)　334
部分思考題和練習(xí)題的參考解答　337
參考文獻(xiàn)　342
索引　350