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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4

1.4.1 数字图像处理方法4

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10

1.6 数字图像处理的应用11

1.7 数字图像处理领域的发展动向14

思考题16

第2章 图像、图像系统与视觉系统17

2.1 图像17

2.1.1 有关光学的预备知识17

2.1.2 图像的概念19

2.1.3 图像信息的分类20

2.1.4 图像的统计特性21

2.1.5 图像信息的信息量26

2.2 图像处理系统中常用的输入设备27

2.2.1 电视摄像机27

2.2.2 飞点扫描设备37

2.2.3 鼓形扫描器38

2.2.4 微密度计38

2.2.5 其他图像输入设备39

2.3 图像处理系统中的输出设备40

2.3.1 监视器40

2.3.2 激光扫描器43

2.3.3 液晶显示器43

2.3.4 等离子体PDP显示技术51

2.3.5 数码纸显示技术54

2.3.6 其他图像显示装置61

2.4 数字图像处理的主机系统62

2.5 视觉系统66

2.5.1 视觉系统的基本构造66

2.5.2 光觉和色觉67

2.6 光度学及色度学原理69

2.6.1 颜色的表示方法及观察条件69

2.6.2 三基色混色及色度表示原理70

2.6.3 CIE的R、G、B颜色表示系统70

2.7 亮度和颜色感觉的视觉特征72

2.7.1 刺激强度与感觉的关系72

2.7.2 亮度适应和颜色适应73

2.7.3 亮度对比和颜色对比73

2.7.4 颜色感觉与刺激面积的关系74

2.7.5 主观颜色74

2.7.6 记忆色74

2.7.7 进入色、后退色、膨胀色、收缩色74

2.7.8 颜色和爱好74

2.8 视觉的空间性质74

2.8.1 视力74

2.8.2 视觉的空间频率特性75

2.8.3 颜色辨别门限的空间频率特性77

2.8.4 视觉的空间频率特性和图像的清晰度77

2.9 视觉的时间特性77

2.10 运动的感觉79

2.11 形状感觉与错视80

思考题81

第3章 图像处理中的正交变换83

3.1 傅里叶变换83

3.1.1 傅里叶变换的定义及基本概念83

3.1.2 傅里叶变换的性质86

3.1.3 离散傅里叶变换88

3.1.4 快速傅里叶变换93

3.1.5 用计算机实现快速傅里叶变换98

3.1.6 二维离散傅里叶变换100

3.2 离散余弦变换102

3.2.1 离散余弦变换的定义102

3.2.2 离散余弦变换的正交性104

3.2.3 离散余弦变换的计算105

3.3 沃尔什变换106

3.3.1 正交函数的概念107

3.3.2 拉德梅克函数108

3.3.3 沃尔什函数109

3.3.4 沃尔什函数的性质118

3.3.5 沃尔什变换120

3.3.6 离散沃尔什哈达玛变换121

3.3.7 离散沃尔什变换的性质122

3.3.8 快速沃尔什变换128

3.3.9 多维变换130

3.4 哈尔函数及哈尔变换134

3.4.1 哈尔函数的定义134

3.4.2 哈尔函数的性质135

3.4.3 哈尔变换及快速算法137

3.5 斜矩阵与斜变换139

3.5.1 斜矩阵的构成139

3.5.2 斜变换143

3.6 小波变换144

3.6.1 概述144

3.6.2 时频分析145

3.6.3 连续小波变换149

3.6.4 离散小波变换157

3.6.5 小波包166

3.6.6 二维小波168

3.6.7 Mallat算法171

思考题175

第4章 图像增强178

4.1 用直方图修改技术进行图像增强178

4.1.1 直方图179

4.1.2 直方图修改技术的基础179

4.1.3 直方图均衡化处理180

4.1.4 直方图规定化处理185

4.1.5 图像对比度处理190

4.2 图像平滑化处理193

4.2.1 邻域平均法193

4.2.2 低通滤波法194

4.2.3 多图像平均法197

4.3 图像尖锐化处理199

4.3.1 微分尖锐化处理199

4.3.2 零交叉边缘检测201

4.3.3 Canny算子204

4.3.4 Prewitt算子209

4.3.5 经典的Kirsch算子211

4.3.6 高通滤波法212

4.3.7 梯形高通滤波器214

4.4 利用同态系统进行增强处理215

4.5 彩色图像处理217

4.5.1 关于颜色的基本理论219

4.5.2 颜色模型221

4.5.3 伪彩色图像处理228

4.5.4 关于彩色显示233

4.5.5 实时伪彩色增强系统234

思考题235

第5章 图像编码238

5.1 图像编码分类238

5.2 图像编码中的保真度准则240

5.2.1 客观保真度准则240

5.2.2 主观保真度准则240

5.3 PCM编码241

5.3.1 PCM编码的基本原理241

5.3.2 PCM编码的量化噪声242

5.3.3 编码器、译码器243

5.3.4 非线性PCM编码245

5.3.5 亚奈奎斯特取样PCM编码247

5.4 统计编码250

5.4.1 编码效率与冗余度250

5.4.2 三种常用的统计编码法253

5.4.3 算术编码264

5.5 预测编码267

5.5.1 预测编码的基本原理268

5.5.2 △M（DM）编码270

5.5.3 DPCM编码278

5.6 变换编码281

5.6.1 几种特殊的映射变换编码法281

5.6.2 正交变换编码287

5.7 图像编码的国际标准299

5.7.1 H.261编码标准300

5.7.2 H.261解码原理307

5.7.3 H.261的图像复用编码308

5.7.4 传输缓冲器与传输编码309

思考题310

第6章 图像复原312

6.1 退化模型312

6.1.1 系统H的基本定义312

6.1.2 连续函数退化模型313

6.1.3 离散的退化模型315

6.2 复原的代数方法318

6.2.1 非约束复原方法318

6.2.2 约束复原法318

6.3 逆滤波319

6.3.1 逆滤波的基本原理319

6.3.2 去除由均匀直线运动引起的模糊320

6.4 最小二乘方滤波325

6.4.1 最小二乘方滤波的原理325

6.4.2 用于图像复原的几种最小二乘方滤波器328

6.5 约束去卷积329

6.6 中值滤波334

6.6.1 中值滤波的基本原理334

6.6.2 加权的中值滤波336

6.7 几种其他空间复原技术338

6.7.1 几何畸变校正338

6.7.2 盲目图像复原340

6.7.3 递归图像复原技术341

思考题346

第7章 图像重建348

7.1 概述348

7.2 傅里叶变换重建349

7.3 卷积法重建351

7.4 代数重建方法352

7.5 重建的优化问题355

7.6 图像重建中的滤波器设计358

7.7 重建图像的显示360

7.7.1 重建图像的显示361

7.7.2 单色显示361

7.7.3 重建对象的显示363

7.7.4 图像重建的应用370

思考题381

第8章 图像分析382

8.1 分害382

8.1.1 灰度阈值法分割382

8.1.2 样板匹配386

8.1.3 区域生长390

8.1.4 区域聚合390

8.2 描绘391

8.2.1 区域描绘392

8.2.2 关系描绘397

8.2.3 相似性描绘408

8.2.4 霍夫变换410

8.3 纹理分析412

8.3.1 纹理特征413

8.3.2 用空间自相关函数做纹理测度414

8.3.3 傅里叶功率谱法414

8.3.4 联合概率矩阵法415

8.3.5 灰度差分统计法416

8.3.6 行程长度统计法417

8.3.7 其他几种方法417

8.3.8 纹理的句法结构分析法417

8.4 形状分析的细线化418

8.5 图像配准420

思考题427

第9章 数学形态学原理429

9.1 数学形态学的发展429

9.2 数学形态学的基本概念和运算430

9.2.1 数学形态学定量分析原则431

9.2.2 数学形态学的基本定义及基本算法431

9.3 一些基本形态学算法439

9.3.1 边缘提取算法439

9.3.2 区域填充算法440

9.3.3 连接部分提取算法440

9.3.4 凸壳算法440

9.3.5 细化443

9.3.6 粗化运算443

9.3.7 骨骼化算法444

9.3.8 裁剪445

9.4 灰度图像的形态学处理449

9.4.1 膨胀449

9.4.2 腐蚀450

9.4.3 开和闭运算451

9.4.4 灰度形态学的应用452

思考题455

第10章 模式识别的理论和方法456

10.1 概述456

10.2 统计模式识别法458

10.2.1 决策理论方法458

10.2.2 统计分类法466

10.2.3 特征的抽取与选择469

10.2.4 统计学习理论与支持向量机471

10.3 句法结构模式识别480

10.3.1 形式语言概述481

10.3.2 句法结构方法488

10.3.3 误差校正句法分析489

10.3.4 文法推断499

10.4 模糊集识别法简介504

10.4.1 模糊集合及其运算504

10.4.2 模糊关系及性质507

10.4.3 模糊模式识别的方法510

10.5 模式识别的几种应用514

10.5.1 生物特征识别515

10.5.2 模式识别在医学上的应用524

10.5.3 模式识别在自动检测中的应用524

思考题526

参考文献528