第1章圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí)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(diǎn)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(yīng)用6

1.2圖像數(shù)字化技術(shù)9

1.2.1圖像的數(shù)學(xué)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(shù)13

1.3.1圖像采集系統(tǒng)13

1.3.2圖像輸入設(shè)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(jué)原理20

1.5.1人的視覺(jué)模型21

1.5.2人的視覺(jué)特性21

1.5.3色度學(xué)基礎(chǔ)24

1.5.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)26

1.6MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用簡(jiǎn)介29

1.6.1MATLAB圖像處理工具箱30

1.6.2MATLAB圖像處理基本過(guò)程30

習(xí)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(zhì)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(zhì)49

2.4離散沃爾什哈達(dá)瑪變換50

2.4.1離散沃爾什變換50

2.4.2離散哈達(dá)瑪變換51

2.5小波變換53

2.5.1小波變換的基本知識(shí)53

2.5.2小波變換在圖像處理方面的應(yīng)用57

習(xí)題與思考題60

第3章圖像增強(qiáng)與復(fù)原61

3.1圖像增強(qiáng)與圖像復(fù)原技術(shù)概述61

3.1.1圖像增強(qiáng)的體系結(jié)構(gòu)61

3.1.2圖像復(fù)原的體系結(jié)構(gòu)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(jì)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(qiáng)的方法106

3.6偽彩色增強(qiáng)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(fù)原115

3.7.1圖像的退化模型115

3.7.2圖像復(fù)原的基本方法117

3.7.3圖像復(fù)原實(shí)現(xiàn)的案例分析120

3.7.4運(yùn)動(dòng)模糊圖像的復(fù)原123

習(xí)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(chǔ)128

4.1.1齊次坐標(biāo)128

4.1.2齊次坐標(biāo)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(zhuǎn)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(cuò)切變換146

4.4圖像復(fù)合變換148

4.4.1圖像復(fù)合變換概述148

4.4.2圖像復(fù)合變換案例分析 149

4.5三維幾何變換的投影變換簡(jiǎn)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(xí)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(chǔ)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(zhì)量評(píng)價(jià)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(shù)編碼165

5.2.4行程編碼168

5.3預(yù)測(cè)編碼169

5.3.1DPCM基本原理169

5.3.2最佳線性預(yù)測(cè)編碼方法170

5.3.3自適應(yīng)預(yù)測(cè)編碼方法173

5.4變換編碼174

5.5圖像壓縮編碼國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)178

5.5.1靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG178

5.5.2活動(dòng)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)MPEG188

習(xí)題與思考題190

第6章形態(tài)學(xué)圖像處理191

6.1形態(tài)學(xué)圖像處理192

6.1.1形態(tài)學(xué)圖像處理方法192

6.1.2基本符號(hào)和定義193

6.2二值形態(tài)學(xué)圖像處理195

6.2.1腐蝕195

6.2.2膨脹197

6.2.3結(jié)構(gòu)元素的分解200

6.2.4開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算200

6.3灰度形態(tài)學(xué)圖像處理207

6.3.1腐蝕與膨脹207

6.3.2開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算210

6.4形態(tài)學(xué)濾波及骨架抽取212

6.4.1形態(tài)學(xué)濾波212

6.4.2骨架抽取215

習(xí)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(zhǎng)法235

7.2.2分裂合并分割方法237

7.3邊緣檢測(cè)的圖像分割241

7.3.1邊緣檢測(cè)的基本原理241

7.3.2邊緣檢測(cè)算子242

7.4Hough變換的線圓檢測(cè)244

7.4.1Hough變換原理244

7.4.2應(yīng)用Hough變換檢測(cè)空間曲線案例246

7.5運(yùn)動(dòng)圖像目標(biāo)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(xí)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(guān)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(biāo)記274

8.4.2拓?fù)涿枋龇?75

習(xí)題與思考題276

第9章圖像配準(zhǔn)及識(shí)別277

9.1圖像配準(zhǔn)基礎(chǔ)278

9.1.1圖像配準(zhǔn)的定義278

9.1.2圖像配準(zhǔn)的基本流程278

9.2基于灰度信息的圖像配準(zhǔn)算法279

9.2.1互相關(guān)配準(zhǔn)方法280

9.2.2最大互信息配準(zhǔn)方法282

9.3基于特征的圖像配準(zhǔn)方法284

9.3.1基于點(diǎn)特征的圖像配準(zhǔn)算法285

9.3.2基于線特征的圖像配準(zhǔn)算法286

9.4基于優(yōu)化策略的圖像配準(zhǔn)算法287

9.4.1幅度排序相關(guān)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(shí)別的主要方法293

9.5.1統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法293

9.5.2模糊識(shí)別方法295

9.5.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法296

習(xí)題與思考題299

第10章實(shí)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(shù)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(shí)驗(yàn)305

10.2人臉圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)308

10.2.1人臉識(shí)別系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)308

10.2.2人臉圖像的預(yù)處理309

10.2.3人臉圖像的特征提取311

10.2.4分類過(guò)程319

10.2.5識(shí)別結(jié)果320

習(xí)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(shù)常用英漢術(shù)語(yǔ)

（詞匯）對(duì)照331

參考文獻(xiàn)337