數字圖像處理與分析

第1章 圖像處理的基礎知識1
1.1 數字圖像處理概述1
1.1.1 數字圖像處理及其特點1
1.1.2 數字圖像處理研究的主要內容3
1.1.3 數字圖像處理的發展與應用5
1.2 圖像數字化技術9
1.2.1 圖像的數學模型9
1.2.2 圖像的采樣9
1.2.3 圖像的量化10
1.3 圖像獲取技術12
1.3.1 圖像采集系統12
1.3.2 圖像輸入設備14
1.4 圖像文件格式及類型15
1.4.1 常用的圖像文件格式15
1.4.2 數字圖像類型17
1.5 圖像的視覺原理19
1.5.1 人的視覺模型19
1.5.2 人的視覺特性19
1.5.3 色度學基礎22
1.5.4 圖像質量評價24
1.6 MATLAB在圖像處理中的應用簡介27
1.6.1 MATLAB圖像處理工具箱27
1.6.2 MATLAB圖像處理基本過程27
習題與思考題29
第2章 圖像的頻域變換30
2.1 傅里葉變換30
2.1.1 連續函數的傅里葉變換30
2.1.2 離散函數的傅里葉變換31
2.1.3 二維離散傅里葉變換的基本性質32
2.1.4 快速離散傅里葉變換37
2.1.5 數字圖像傅里葉變換的頻譜分布和統計特性40
2.2 離散余弦變換41
2.2.1 一維離散余弦變換42
2.2.2 二維離散余弦變換42
2.2.3 快速離散余弦變換42
2.3 KL變換43
2.3.1 KL變換的定義43
2.3.2 KL變換的性質44
2.4 離散沃爾什哈達瑪變換45
2.4.1 離散沃爾什變換45
2.4.2 離散哈達瑪變換46
2.5 小波變換48
2.5.1 小波變換的基本知識49
2.5.2 小波變換在圖像處理方面的應用52
習題與思考題55
第3章 圖像增強與復原技術57
3.1 圖像增強與圖像復原技術概述57
3.1.1 圖像增強的體系結構57
3.1.2 圖像復原的體系結構58
3.2 灰度變換59
3.2.1 灰度線性變換60
3.2.2 灰度非線性變換64
3.3 直方圖修正66
3.3.1 灰度直方圖的定義66
3.3.2 直方圖的計算70
3.3.3 直方圖的均衡化71
3.4 圖像平滑75
3.4.1 濾波原理與分類76
3.4.2 空域低通濾波78
3.4.3 頻域低通濾波83
3.5 圖像銳化87
3.5.1 空域高通濾波87
3.5.2 頻域高通濾波94
3.5.3 同態濾波器圖像增強的方法97
3.6 偽彩色增強99
3.6.1 灰度分層法偽彩色處理100
3.6.2 灰度變換法偽彩色處理101
3.6.3 頻域偽彩色處理103
3.7 圖像退化與圖像復原105
3.7.1 圖像的退化模型106
3.7.2 圖像復原的基本方法107
3.7.3 圖像復原實現的案例分析110
3.7.4 運動模糊圖像的復原113
習題與思考題115
第4章 圖像的幾何變換116
4.1 幾何變換基礎117
4.1.1 齊次坐標117
4.1.2 齊次坐標的一般表現形式及意義118
4.1.3 二維圖像幾何變換的矩陣118
4.2 圖像的位置變換120
4.2.1 圖像平移變換120
4.2.2 圖像鏡像變換123
4.2.3 圖像旋轉變換127
4.3 圖像形狀變換130
4.3.1 圖像比例縮放變換130
4.3.2 圖像錯切變換134
4.4 圖像復合變換136
4.4.1 圖像復合變換136
4.4.2 圖像復合變換案例分析137
4.5 三維幾何變換的投影變換簡介137
4.5.1 投影變換137
4.5.2 透視投影138
4.5.3 平行投影139
習題與思考題141
第5章 圖像的壓縮編碼142
5.1 圖像壓縮編碼基礎142
5.1.1 圖像壓縮編碼的必要性142
5.1.2 圖像壓縮編碼的可能性143
5.1.3 圖像壓縮編碼的分類144
5.1.4 圖像壓縮編碼的系統評價144
5.2 熵編碼147
5.2.1 哈夫曼編碼147
5.2.2 香農范諾編碼150
5.2.3 算術編碼151
5.2.4 行程編碼154
5.3 預測編碼155
5.3.1 DPCM基本原理155
5.3.2 最佳線性預測編碼方法156
5.3.3 自適應預測編碼方法158
5.4 變換編碼159
5.5 圖像壓縮編碼國際標准163
5.5.1 靜止圖像壓縮標准JPEG163
5.5.2 活動圖像壓縮標准MPEG173
習題與思考題175
第6章 數學形態學及其應用176
6.1 數學形態學概述176
6.1.1 數學形態學176
6.1.2 基本符號和定義177
6.2 二值形態學圖像處理180
6.2.1 腐蝕180
6.2.2 膨脹181
6.2.3 結構元素的分解184
6.2.4 開運算與閉運算184
6.3 灰度形態學圖像處理190
6.3.1 腐蝕與膨脹191
6.3.2 開運算與閉運算193
6.4 形態學濾波及骨架抽取195
6.4.1 形態學濾波195
6.4.2 骨架抽取198
習題與思考題203
第7章 圖像分割技術204
7.1 基於閾值選取的圖像分割方法205
7.1.1 灰度閾值分割206
7.1.2 直方圖閾值208
7.1.3 最大熵閾值209
7.1.4 全局閾值分割和局部閾值法213
7.1.5 二維直方圖閾值215
7.2 基於區域的圖像分割方法217
7.2.1 區域生長法217
7.2.2 分裂合並分割方法219
7.3 基於邊緣檢測的圖像分割222
7.3.1 邊緣檢測的基本原理223
7.3.2 邊緣檢測算子223
7.4 基於Hough變換的線圓檢測226
7.4.1 Hough變換原理226
7.4.2 應用Hough變換檢測空間曲線案例228
7.5 運動圖像目標分割231
7.5.1 圖像背景差值法231
7.5.2 圖像差分法233
習題與思考題234
第8章 圖像特征分析235
8.1 顏色特征分析236
8.1.1 顏色直方圖236
8.1.2 直方圖不變特征量236
8.1.3 顏色矩237
8.2 形狀特征分析237
8.2.1 鏈碼237
8.2.2 傅里葉描述子239
8.2.3 幾何特征的描述239
8.2.4 形狀特征的描述241
8.2.5 不變矩244
8.3 紋理特征分析247
8.3.1 自相關函數248
8.3.2 灰度共生矩陣法249
8.3.3 頻譜法254
8.4 其他特征或描述255
8.4.1 標記255
8.4.2 拓撲描述符255
習題與思考題256
第9章 圖像配准及識別257
9.1 圖像配准基礎257
9.1.1 圖像配准的定義257
9.1.2 圖像配准的基本流程258
9.2 基於灰度信息的圖像配准算法259
9.2.1 互相關配准方法260
9.2.2 最大互信息配准方法262
9.3 基於特征的圖像配准方法264
9.3.1 基於點特征的圖像配准算法265
9.3.2 基於線特征的圖像配准算法266
9.4 基於優化策略的圖像配准算法267
9.4.1 幅度排序相關搜索算法267
9.4.2 分層搜索算法269
9.4.3 智能搜索算法269
9.5 圖像識別的基本原理272
9.5.1 統計識別方法273
9.5.2 模糊識別方法274
9.5.3 人工神經網絡分類方法275
習題與思考題278
第10章 實用數字圖像處理與分析系統
10.1 基於矢量量化的數字圖像壓縮279
10.1.1 矢量量化碼書的設計279
10.1.2 編碼階段283
10.1.3 解碼階段285
10.1.4 仿真結果285
10.2 人臉圖像自動識別技術的實現286
10.2.1 人臉識別系統基本結構287
10.2.2 人臉圖像的預處理287
10.2.3 人臉圖像的特征提取290
10.2.4 分類過程298
10.2.5 識別結果299
習題與思考題300
附錄A MATLAB圖像處理工具箱函數301
附錄B 圖像處理技術常用英漢術語（詞匯）對照309
參考文獻315