●第二版前言
版前言
章 緒論 1
1.1 圖像和圖像處理 1
1.1.1 圖像 1
1.1.2 圖像處理 1
1.1.3 圖像的表示 2
1.2 數字圖像處理的步驟和方法 3
1.2.1 數字圖像處理的基本步驟 3
1.2.2 數字圖像處理的內容和方法 4
1.3 數字圖像處理繫統的組成 6
1.3.1 數字圖像輸入模塊 6
1.3.2 數字圖像存儲模塊 7
1.3.3 數字圖像輸出模塊 7
1.3.4 數字圖像通信模塊 7
1.3.5 數字圖像處理與分析模塊 8
1.4 數字圖像處理的主要應用 8
1.5 全書內容簡介 10
習題 11
第2章 數字圖像處理基礎 12
2.1 色度學基礎 12
2.1.1 三基色原理 12
2.1.2 顏色模型 13
2.2 人的視覺特性 17
2.2.1 人眼的構造與機理要點 17
2.2.2 人的視覺模型 19
2.2.3 人眼的亮度感覺 21
2.3 圖像數字化 24
2.3.1 圖像采樣 24
2.3.2 采樣圖像的均勻量化 26
2.3.3 數字化參數的選擇及對圖像的影響 27
2.4 數字圖像表示形式和特點 29
2.5 小結 31
習題 31
第3章 圖像變換 33
3.1 圖像的幾何變換 33
3.1.1 圖像幾何變換的一般表達式 33
3.1.2 平移變換 33
3.1.3 比例縮放 34
3.1.4 旋轉變換 34
3.1.5 仿射變換 34
3.1.6 透視變換 35
3.1.7 灰度插值 36
3.2 圖像的離散傅裡葉變換 38
3.2.1 一維離散傅裡葉變換(1D-DFT) 38
3.2.2 二維離散傅裡葉變換(2D-DFT) 39
3.3 圖像變換的一般表示形式 43
3.4 圖像的離散餘弦變換 46
3.5 圖像的離散沃爾什-哈達瑪變換 48
3.5.1 離散哈達瑪變換(DHT) 48
3.5.2 離散沃爾什變換(DWT) 50
3.5.32 D-DHT和2D-DWT的特點及舉例 51
3.6 K-L變換 53
3.6.1 圖像的向量表示和統計參數 53
3.6.2 Cf的特征值和特征向量 54
3.6.3 離散K-L變換及其性質 54
3.6.4 圖像的主分量表示和降維重建 56
3.7 小結 58
習題 58
第4章 圖像增強 60
4.1 圖像的對比度增強 60
4.1.1 灰度線性變換 61
4.1.2 灰度的非線性變換 62
4.2 圖像的直方圖修正 65
4.2.1 灰度直方圖的定義 65
4.2.2 灰度直方圖的性質 65
4.2.3 直方圖與圖像清晰性的關繫 66
4.2.4 直方圖均衡化 67
4.2.5 直方圖規定化 70
4.3 圖像平滑 75
4.3.1 空域平滑法 75
4.3.2 頻域低通濾波法 80
4.3.3 中值濾波法 86
4.4 圖像銳化 88
4.4.1 空域銳化法 89
4.4.2 高頻提升濾波法 93
4.5 圖像的同態濾波 97
4.6 圖像的彩色增強 99
4.6.1 偽彩色(pseudo color)增強 99
4.6.2 假彩色(false color)增強 100
4.6.3 真彩色圖像增強 101
4.7 小結 102
習題 103
第5章 圖像恢復 105
5.1 退化模型 105
5.1.1 連續退化模型 106
5.1.2 離散退化模型 107
5.1.3 循環矩陣H的對角化 108
5.1.4 頻域退化模型 110
5.2 常見退化函數模型及辨識方法 110
5.2.1 幾種常見退化函數模型 111
5.2.2 退化函數的辨識方法 111
5.3 圖像的無約束恢復——反向濾波法 114
5.3.1 無約束恢復 115
5.3.2 反向濾波法 115
5.4 圖像的有約束最小二乘恢復——維納和約束最小平方濾波法 117
5.4.1 維納濾波法 118
5.4.2 約束最小平方濾波法 119
5.5 幾何畸變圖像的恢復 122
5.5.1 空間坐標變換 122
5.5.2 灰度值的確定 124
5.6 超分辨率圖像復原 126
5.6.1 超分辨率復原的理論基礎 126
5.6.2 超分辨率圖像復原的數學模型 128
5.6.3 超分辨率圖像復原算法 129
5.6.4 超分辨率圖像復原的研究現狀與發展趨勢 135
5.7 小結 136
習題 136
第6章 圖像壓縮編碼 138
6.1 概述 138
6.1.1 圖像壓縮的可能性 138
6.1.2 圖像壓縮編碼的概念 138
6.1.3 圖像壓縮方法分類 138
6.2 圖像編碼的基本理論 140
6.2.1 數據冗餘 140
6.2.2 圖像編解碼模型 142
6.2.3 保真度準則 144
6.3 無損壓縮編碼 146
6.3.1 信息量 146
6.3.2 信源的熵 146
6.3.3 基本編碼定理 147
6.3.4 霍夫曼編碼法 148
6.3.5 香農-費諾編碼法 150
6.3.6 算術編碼 151
6.4 限失真編碼 153
6.4.1 信息率失真理論 153
6.4.2 預測編碼 154
6.4.3 正交變換編碼 159
6.5 二值圖像編碼 164
6.5.1 常數塊編碼與空白塊編碼 164
6.5.2 遊程編碼(RLC) 164
6.5.3 四叉樹編碼 165
6.6 小波變換及在圖像壓縮編碼中的應用 166
6.6.1 從傅裡葉分析到小波變換 167
6.6.2 連續小波變換 168
6.6.3 二進小波變換 170
6.6.4 多分辨率分析 171
6.6.5 圖像的小波變換編碼 175
6.7 圖像壓縮國際標準簡介 184
6.7.1 JPEG標準 184
6.7.2 JPEG 2000 184
6.7.3 H.261/H.263 185
6.7.4 MPEG 185
6.8 小結 186
習題 187
第7章 圖像分割 188
7.1 圖像分割的定義和依據 188
7.1.1 圖像分割的定義 188
7.1.2 灰度圖像分割的依據 189
7.1.3 圖像分割方法分類 189
7.2 邊緣點檢測 190
7.2.1 邊緣點檢測的基本原理 190
7.2.2 正交梯度算子法 191
7.2.3 方向梯度法(方向匹配模板法) 195
7.2.4 線檢測模板 201
7.2.5 二階導數算子法 202
7.3 邊緣線跟蹤 204
7.3.1 局部邊緣連接法 205
7.3.2 光柵掃描跟蹤法 205
7.3.3 Hough變換法 207
7.4 門限化分割 211
7.4.1 灰度門限法 211
7.4.2 灰度門限的確定 212
7.5 區域分割法 216
7.5.1 區域生長法 216
7.5.2 分裂合並法 218
7.6 小結 219
習題 219
第8章 圖像描述 221
8.1 像素間的基本關繫 221
8.1.1 像素的相鄰與鄰域 221
8.1.2 像素的鄰接和連通 222
8.1.3 區域和邊界 224
8.1.4 距離測量 225
8.2 目標物邊界的描述 226
8.2.1 目標物邊界的鏈碼表示 226
8.2.2 曲線擬合 229
8.2.3 閉合曲線的傅裡葉描述子 230
8.3 目標物的區域描述 232
8.3.1 區域的四叉樹描述 232
8.3.2 區域的拓撲描述 233
8.3.3 骨架描述 234
8.4 圖像的幾何特征 238
8.4.1 區域面積 238
8.4.2 曲線長度和區域周長 238
8.4.3 區域圓形度 239
8.4.4 區域的外接矩形 239
8.4.5 區域的偏心率 239
8.4.6 區域的緊湊性 240
8.5 圖像的矩描述 241
8.5.1 矩描述子的定義 241
8.5.2 矩的不變性 241
8.6 圖像的紋理描述 243
8.6.1 基於粗糙度的紋理描述 244
8.6.2 灰度差分統計的紋理分析 245
8.6.3 等灰度遊程長度的紋理描述 245
8.6.4 灰度共生矩陣紋理描述 247
8.6.5 傅裡葉功率譜紋理描述 249
8.7 形態學在圖像描述中的應用 250
8.7.1 形態學在區域描述中的應用 250
8.7.2 形態學在邊界描述中的應用 256
8.7.3 形態學用於紋理描述 257
8.8 小結 257
習題 258
第9章 圖像分類識別 260
9.1 圖像匹配 260
9.1.1 模板匹配 260
9.1.2 特征匹配 262
9.2 圖像的分類 263
9.2.1 監督分類法 263
9.2.2 非監督分類法(聚類分析法) 266
9.3 圖像識別 266
9.3.1 統計模式識別 266
9.3.2 結構模式識別 269
9.3.3 神經網絡識別 270
9.4 小結 271
習題 272
參考文獻 273
內容簡介
本書主要介紹了數字圖像處理的基本概念、常用方法、實用技術和典型應用。全書分三大部分共九章，部分是數字圖像處理基礎，包括緒論、數字圖像處理基礎和圖像變換。第二部分介紹圖像處理的基本方法和技術，包括圖像增強、圖像恢復和圖像壓縮編碼。第三部分講述數字圖像分析的基本原理和方法，包括圖像分割、圖像描述和圖像分類識別。內容繫統，重點突出，理論與實例並重，每章配有小結和習題。本書可作為高等院校信息與通信工程、控制科學與工程、計算機科學與技術、生物醫學工程、光學工程、電子科學與技術和網絡與信息安全等學科研究生的圖像處理課程的教材，以及電子信息工程通信工程、探測制導與控制技術、計算機科學與技術、電子科學與技術、生物醫學工程、電氣工程及其自動化等相關專業本科生的教材，也可作為從事圖像處理與分析、模式識別、人工智能和計算機應用的研究和開發的工程技術人員的參考書。
