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第1章　绪论1

1.1　图像处理1

1.2　数字图像处理的发展概况2

1.3　数字图像处理的目的2

1.4　数字图像处理的基本特点4

1.5　数字图像处理的主要应用4

1.6　数字图像处理的主要研究内容7

第2章　数字图像生成基础与原理9

2.1　人眼和亮度视觉9

2.1.1　人眼成像9

2.1.2 亮度适应和区分10

2.2　颜色视觉12

2.2.1　颜色基础12

2.2.2　颜色模型14

2.3　光度学和成像模型17

2.4　图像采集模块20

2.5　图像的显示22

2.6　数字图像的生成和表示22

2.6.1　数字图像的生成22

2.6.2　数字图像的表示方法24

2.6.3 与数字图像相关的概念——视频、图形和动画25

第3章　图像处理基础理论26

3.1 图像空间位置变换26

3.1.1　基本几何变换26

3.1.2　几何变换的矩阵表示31

3.1.3　复合变换33

3.2 图像信号与图像处理系统基础37

3.2.1 图像信号37

3.2.2　线性非移变系统39

3.2.3 空域卷积40

3.3　小结42

第4章　正交变换43

4.1　信号的正交分解43

4.1.1 一维信号的正交变换43

4.1.2　二维信号的正交变换45

4.2　傅立叶变换46

4.2.1　一维傅立叶变换46

4.2.2　二维傅立叶变换47

4.2.3　快速傅立叶变换52

4.3　离散余弦变换55

4.3.1　一维离散余弦变换56

4.3.2　二维离散余弦变换57

4.4　小波变换59

4.4.1　短时傅立叶变换59

4.4.2 小波定义60

4.4.3　一维小波变换61

4.4.4　二维小波变换63

4.5　离散沃尔什和哈达玛变换63

4.5.1 离散沃尔什变换64

4.5.2 离散哈达玛变换66

4.6　霍特林变换68

4.7　小结70

第5章　图像分辨率71

5.1　采样定理71

5.1.1 空域采样71

5.1.2　频率采样73

5.2　空域分辨率74

5.3　频域分辨率76

第6章　图像增强77

6.1　空域灰度点运算77

6.1.1 图像灰度特性描述77

6.1.2　线性灰度修正78

6.1.3　非线性灰度修正79

6.1.4 直方图修正80

6.2　空域运算平滑88

6.2.1　邻域平均法平滑88

6.2.2　模板卷积法平滑89

6.2.3 中值滤波91

6.3　空域锐化92

6.3.1　梯度锐化92

6.3.2　拉普拉斯运算94

6.4　频域增强95

6.4.1　频域增强原理96

6.4.2　低通滤波96

6.4.3 高通滤波98

6.4.4 同态滤波100

6.5　小结102

第7章　图像复原103

7.1　图像退化数学模型104

7.1.1 图像退化模型104

7.1.2　常见图像退化模型105

7.1.3　循环矩阵对角化107

7.1.4　退化模型对角化108

7.2　退化函数估计109

7.2.1 图像观察估计法109

7.2.2 实验估计法110

7.2.3　模型估计法111

7.3　无约束图像复原112

7.3.1　反向滤波原理112

7.3.2　无约束图像复原的病态性113

7.3.3　运动图像模糊复原114

7.4　有约束图像复原114

7.4.1　维纳滤波115

7.4.2　约束最小二乘方滤波117

7.4.3 自适应滤波119

7.4.4　功率谱121

7.4.5　等功率谱滤波复原122

7.5　几何失真校正123

7.5.1 空间变换123

7.5.2　灰度插值124

7.5.3 几何失真图像配准复原126

7.6　小结126

第8章　图像重建128

8.1　计算机断层扫描128

8.1.1　透射断层成像129

8.1.2　放射断层成像130

8.1.3　反射断层成像130

8.1.4　磁共振成像131

8.2　投影原理131

8.2.1　投影的数学模型131

8.2.2　傅立叶变换投影定理133

8.2.3　投影定理的证明133

8.3　图像重建方法及原理134

8.3.1　傅立叶投影重建135

8.3.2　卷积逆投影重建136

8.3.3　代数重建140

8.3.4　综合重建141

8.2　小结142

第9章　图像压缩编码的基本原理144

9.1　概述144

9.1.1 图像压缩的必要性144

9.1.2 图像压缩的可能性144

9.1.3 图像压缩系统分类145

9.2　图像的统计特性146

9.2.1 空域图像的自相关函数146

9.2.2 空域图像差值信号统计特性146

9.2.3　频域图像信号统计特性147

9.2.4　信息熵148

9.3　基于统计特性的图像编码150

9.3.1　哈夫曼编码150

9.3.2　香农编码151

9.4　基于预测和变换的编码153

9.4.1 DPCM原理153

9.4.2　最佳线性预测编码155

9.4.3 变换编码原理156

9.4.4　DCT编码157

9.4.5 小波变换图像压缩编码158

9.5　量化159

9.5.1　有限字长效应159

9.5.2 标量量化160

9.5.3 矢量量化160

9.5.4　量化压缩原理161

9.6　二值图像的压缩编码161

9.6.1　直接编码161

9.6.2　跳过白色块编码162

9.7　其他编码162

9.7.1　行程编码162

9.7.2　JPEG编码163

9.8　压缩方法比较166

第10章　图像分割168

10.1　图像信号差异理论168

10.2　图像边缘检测169

10.2.1　差分检测170

10.2.2　曲面拟合检测178

10.2.3　模板漫游检测179

10.2.4　相关匹配检测183

10.2.5 小波分离检测184

10.3　阈值法分割185

10.3.1　二值化分割185

10.3.2　半阈值分割188

10.3.3　模糊阈值分割189

10.3.4 区域生长法分割190

10.4　轮廓提取与轮廓跟踪191

10.4.1　形态学概述191

10.4.2　基本集定义192

10.4.3　二值形态学基本运算193

10.4.4　灰度形态学基本运算202

10.4.5 数学形态学的应用207

10.5　小结210

第11章　图像模式识别基本原理与方法简介212

11.1　图像模式识别概述212

11.1.1 图像模式与图像模式识别的概念212

11.1.2 图像模式识别系统212

11.1.3 图像模式识别的主要研究内容213

11.1.4 图像模式识别的主要方法214

11.2　图像模式识别特征提取的方法214

11.2.1　统计学方法215

11.2.2　监督分类215

11.2.3　非监督分类216

11.3　遥感图像模式识别简述219

11.3.1 概率判决函数和贝叶斯判决规则221

11.3.2　举例判决函数和判决规则222

11.3.3　非监督分类与监督分类的结合224

参考文献226