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第1章 绪论1

1.1序言1

1.2图像处理技术的分类3

1.2.1模拟图像处理3

1.2.2数字图像处理3

1.3数字图像处理的特点3

1.4数字图像处理的主要方法及主要内容5

1.4.1数字图像处理方法5

1.4.2数字图像处理的主要内容5

1.5数字图像处理的硬件设备11

1.6数字图像处理的应用12

思考题15

第2章 图像、图像处理系统与视觉系统16

2.1图像16

2.1.1有关光学的预备知识16

2.1.2图像的概念18

2.1.3图像的统计特性19

2.1.4图像信息的信息量23

2.1.5常用图像格式简介24

2.2图像处理系统及外围设备26

2.2.1电视摄像机27

2.2.2飞点扫描设备36

2.2.3鼓形扫描器37

2.2.4微密度计38

2.2.5其他图像输入设备38

2.3图像处理中的输出设备39

2.3.1监视器39

2.3.2激光扫描器42

2.3.3平板显示42

2.3.4其他图像显示装置54

2.4数字图像处理系统55

2.4.1小型图像处理系统55

2.4.2微型图像处理系统56

2.5视觉系统58

2.5.1视觉系统的基本构造58

2.5.2光觉和色觉60

2.6光度学及色度学原理62

2.6.1颜色的表示方法及观察条件62

2.6.2三基色混色及色度表示原理62

2.6.3 CIE的R、G、B颜色表示系统63

2.7亮度和颜色感觉的视觉特征65

2.7.1刺激强度与感觉的关系65

2.7.2亮度适应和颜色适应66

2.7.3亮度对比和颜色对比66

2.7.4颜色感觉与刺激面积的关系67

2.7.5主观颜色67

2.7.6记忆色67

2.7.7进入色、后退色、膨胀色、收缩色67

2.7.8颜色和爱好67

2.8视觉的空间性质68

2.8.1视力68

2.8.2视觉的空间频率特性68

2.8.3颜色辨别门限的空间频率特性70

2.8.4视觉的空间频率特性和图像的清晰度70

2.9视觉的时间特性71

2.9.1加入阶跃光波刺激的明暗感觉71

2.9.2闪烁71

2.9.3视觉空间频率特性和时间因素的关系72

2.9.4眼球运动和视觉的关系72

2.10运动的感觉73

2.11形状感觉与错视74

思考题76

第3章 图像处理中的正交变换77

3.1傅里叶变换77

3.1.1傅里叶变换的定义及基本概念77

3.1.2傅里叶变换的性质80

3.1.3离散傅里叶变换82

3.1.4快速傅里叶变换88

3.1.5用计算机实现快速傅里叶变换93

3.1.6二维离散傅里叶变换95

3.2离散余弦变换97

3.2.1离散余弦变换的定义97

3.2.2离散余弦变换的正交性99

3.2.3离散余弦变换的计算100

3.3沃尔什变换101

3.3.1正交函数的概念102

3.3.2拉德梅克函数103

3.3.3沃尔什函数104

3.3.4沃尔什函数的性质112

3.3.5沃尔什变换114

3.3.6离散沃尔什哈-达玛变换114

3.3.7离散沃尔什变换的性质115

3.3.8快速沃尔什变换122

3.3.9多维变换124

第4章 图像增强129

4.1用直方图修改技术进行图像增强130

4.1.1直方图130

4.1.2直方图修改技术的基础131

4.1.3直方图均衡化处理132

4.1.4直方图规定化处理136

4.1.5图像对比度处理141

4.2图像平滑化处理144

4.2.1邻域平均法144

4.2.2低通滤波法145

4.2.3多图像平均法149

4.3图像尖锐化处理150

4.3.1微分尖锐化处理150

4.3.2零交叉边缘检测152

4.3.3 Canny算子154

4.3.4 Prewitt算子158

4.3.5经典的Kirsch算子160

4.3.6高通滤波法161

4.4利用同态系统进行增强处理164

4.5彩色图像处理165

4.5.1关于颜色的基本理论167

4.5.2颜色模型169

4.5.3伪彩色图像处理174

4.5.4关于彩色显示178

思考题180

第5章 图像编码183

5.1图像编码概述183

5.2图像编码中的保真度准则184

5.2.1客观保真度准则185

5.2.2主观保真度准则185

5.3 PCM编码186

5.3.1 PCM编码的基本原理186

5.3.2 PCM编码的量化噪声187

5.3.3编码器、译码器188

5.3.4非线性PCM编码190

5.4统计编码192

5.4.1编码效率与冗余度192

5.4.2两种常用的统计编码法195

5.4.3算数编码201

5.5预测编码204

5.5.1预测编码的基本原理204

5.5.2 △M（DM）编码207

5.5.3 DPCM编码212

5.6变换编码215

5.6.1几种特殊的映射变换编码法215

5.6.2正交变换编码218

5.7图像编码的国际标准228

思考题229

第6章 图像复原231

6.1退化模型231

6.1.1系统H的基本定义231

6.1.2连续函数退化模型232

6.1.3离散的退化模型234

6.2复原的代数方法236

6.2.1非约束复原方法237

6.2.2约束复原法237

6.3逆滤波238

6.4最小二乘方滤波239

6.4.1最小二乘方滤波的原理239

6.4.2用于图像复原的几种最小二乘方滤波器242

6.5约束去卷积243

6.6中值滤波248

6.6.1中值滤波的基本原理248

6.6.2加权的中值滤波251

6.7几种其他空间复原技术252

6.7.1几何畸变校正252

6.7.2盲目图像复原254

思考题256

第7章 图像重建257

7.1概述257

7.2傅里叶变换重建258

7.3卷积法重建260

7.4代数重建方法262

7.5重建的优化问题265

7.6图像重建的应用267

思考题278

第8章 图像分析280

8.1分割280

8.1.1灰度阈值法分割280

8.1.2样板匹配284

8.1.3区域生长288

8.1.4区域聚合289

8.2描绘290

8.2.1区域描绘290

8.2.2关系描绘296

8.2.3相似性描绘306

8.2.4霍夫变换308

8.3纹理分析310

8.3.1纹理特征310

8.3.2用空间自相关函数作纹理测度311

8.3.3傅里叶功率谱法312

8.3.4联合概率矩阵法313

8.3.5灰度差分统计法314

8.3.6行程长度统计法315

8.3.7其他几种方法315

8.3.8纹理的句法结构分析法316

思考题317

第9章 数学形态学原理319

9.1数学形态学的发展319

9.2数学形态学的基本概念和运算320

9.2.1数学形态学定量分析原则321

9.2.2数学形态学的基本定义及基本算法322

9.3一些基本形态学算法330

9.3.1边缘提取算法330

9.3.2区域填充算法331

9.3.3连接部分提取算法332

9.3.4凸壳算法333

9.3.5细化算法334

9.3.6粗化算法334

9.3.7骨骼化算法335

9.3.8裁剪336

9.4灰度图像的形态学处理338

9.4.1膨胀339

9.4.2腐蚀340

9.4.3开运算和闭运算341

9.4.4灰度形态学的应用343

思考题345

第10章 模式识别的理论和方法346

10.1概述346

10.2统计模式识别法348

10.2.1决策理论方法349

10.2.2统计分类法356

10.2.3特征的抽取与选择359

10.2.4统计学习理论与支持向量机362

10.3模式识别的几种应用367

10.3.1生物特征识别367

10.3.2模式识别在医学上的应用374

10.3.3模式识别在自动检测中的应用375

思考题376

参考文献377