数字图像处理

　　本书较全面地介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本方法。全书正文有10章，内容包括绪论、数字图像处理基础、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像分割及特征提取、形态学图像处理、彩色与多光谱图像处理以及目标表示与描述等。内容基本上覆盖了数字图像处理技术知识专题及发展动向。本书内容新颖，语言精练，表述通俗，图文并茂，注重实践，系统性强。本书可作为高等院校信息工程、电子工程、通信工程、信号与信息处理、模式识别与智能系统、生物医学工程、计算机科学与技术、遥感等学科硕士研究生和大学本科高年级学生的专业基础课教材，也可供军事侦察、地理信息系统和机器人等相关领域的高等院校师生和科技工作人员参考。

暂缺《数字图像处理》作者简介

第1章绪论
1.1数字图像与数字图像处理
1.2数字图像处理系统的组成
1.3图像处理技术研究的基本内容
1.4图像处理技术的应用领域
习题1
第2章数字图像处理基础
2.1电磁波谱与可见光谱
2.2人眼的亮度视觉特性
2.2.1视觉适应性
2.2.2同时对比效应
2.2.3马赫带效应
2.2.4视觉错觉
2.3图像的表示
2.3.1简单的图像成像模型
2.3.2数字图像的表示
2.4空间分辨率和灰度级分辨率
2.4.1空间分辨率和灰度级分辨率
2.4.2空间分辨率和灰度级分辨率对图像视觉效果的影响
2.5像素间的关系
2.5.1像素的相邻和邻域
2.5.2像素的邻接性与连通性
2.5.3距离的量度
2.6图像的代数运算
2.7灰度直方图
2.7.1灰度直方图
2.7.2二维直方图
2.7.3灰度直方图的特征
2.8图像的显示
2.8.1显示分辨率与图像分辨率
2.8.2光度分辨率与灰度分辨率
2.8.3彩色模型
2.8.4位图
2.8.5调色板
2.9图像文件格式
2.9.1位图文件头
2.9.2位图信息头
2.9.3位图调色板
2.9.4图像的位图数据
习题2
第3章图像变换
3.1线性系统的基本理论与运算
3.1.1线性系统与非线性系统
3.1.2冲击函数
3.1.3二维线性移不变系统
3.2离散傅里叶变换
3.2.1一维离散傅里叶变换
3.2.2二维离散傅里叶变换
3.2.3二维离散傅里叶变换的若干重要性质
3.2.4图像的傅里叶频谱特性分析
3.3快速离散傅里叶变换
3.3.1按时间提取的基2一维FFT算法
3.3.2串行计算二维DFT的方法
3.4离散余弦变换
3.4.1一维DCT
3.4.2二维偶DCT
3.4.3DCT变换的基函数与基图像
3.5小波变换
3.5.1预备知识
3.5.2小波变换原理
3.5.3图像的小波变换
习题3
第4章图像增强
4.1灰度变换
4.1.1灰度反转
4.1.2对数变换
4.1.3对比度拉伸
4.1.4窗切片
4.2直方图增强处理
4.2.1直方图均衡
4.2.2直方图规定化
4.3图像锐化
4.3.1梯度法
4.3.2拉普拉斯锐化算子
4.3.3Sobel锐化算子及其他锐化算子
4.3.4模板运算原理
4.4图像噪声消除
4.4.1邻域平均
4.4.2中值滤波
4.5频率域图像增强
4.5.1基本实现思想和实现方法
4.5.2频率域低通滤波
4.5.3频率域高通滤波
4.5.4带阻滤波和带通滤波
习题4
第5章图像恢复
5.1图像的退化模型
5.1.1常见退化现象的物理模型
5.1.2图像退化模型的表示
5.1.3离散退化模型
5.1.4图像的离散退化模型
5.2空间域图像的恢复
5.2.1基于最小二乘方的代数恢复方法
5.2.2匀速直线运动模糊的恢复方法
5.3图像噪声与被噪声污染图像的恢复
5.3.1常见的噪声及其概率密度函数
5.3.2被噪声污染图像的恢复
5.4几何失真的校正
5.4.1坐标的几何校正
5.4.2灰度值恢复
习题5
第6章图像压缩编码
6.1数字图像压缩编码基础
6.1.1图像压缩的基本概念
6.1.2保真度准则
6.1.3图像编码模型
6.1.4独立信源与信息量
6.2最基本的编码方法
6.2.1变长编码
6.2.2位平面编码
6.2.3游程编码
6.3变换编码
6.3.1变换编码的过程
6.3.2子图像尺寸选择
6.3.3变换的选择
6.3.4变换系数的量化和编码
6.3.5变换解码
6.4基于图像小波变换的嵌入式零树编码
6.4.1基于小波变换的图像压缩基本思想
6.4.2基于图像小波变换的嵌入式零树编码
习题6
第7章图像分割及特征提取
7.1图像分割的概念
7.2基于边缘检测的图像分割
7.2.1图像边缘
7.2.2梯度边缘检测
7.2.3二阶微分边缘检测
7.2.4Hough变换
7.3基于阈值的图像分割
7.3.1基于阈值的分割方法
7.3.2基于双峰形直方图的阈值选取
7.3.3其他阈值选取方法
7.4基于跟踪的图像分割
7.4.1轮廓跟踪法
7.4.2光栅跟踪法
7.5基于区域的图像分割
7.5.1区域生长法
7.5.2分裂合并法
7.6图像特征提取
7.6.1图像的统计特征
7.6.2图像的点、线、边界特征
7.6.3图像的纹理特征
7.6.4图像的形状特征
7.7图像分类的概念
7.7.1图像分类的技术层次
7.7.2图像分类的有关概念
习题7
第8章形态学图像处理
8.1集合论基础
8.1.1集合的概念
8.1.2集合间的关系和运算
8.2二值形态学的基本运算
8.2.1腐蚀
8.2.2膨胀
8.2.3开运算和闭运算
8.2.4二值形态学基本运算性质
8.3二值图像的形态学处理
8.3.1形态滤波
8.3.2边界提取
8.3.3区域填充
8.3.4骨架提取
8.3.5物体识别
8.4灰度形态学基本运算
8.4.1灰度腐蚀
8.4.2灰度膨胀
8.4.3灰度开运算和灰度闭运算
8.4.4灰度形态学基本运算的性质
8.5灰度形态学处理算法
8.5.1形态学平滑
8.5.2形态学梯度
8.5.3tophat变换
习题8
第9章彩色与多光谱图像处理
9.1彩色视觉
9.1.1三基色原理
9.1.2CIE色度图
9.2彩色模型
9.2.1RGB彩色模型
9.2.2HSI彩色模型
9.2.3RGB彩色模型到HSI彩色模型的转换
9.2.4HSI彩色模型到RGB彩色模型的转换
9.3彩色变换
9.3.1反色变换
9.3.2彩色图像的灰度化
9.3.3真彩色转变为256色
9.3.4彩色平衡
9.4彩色图像增强
9.4.1真彩色增强
9.4.2伪彩色增强
9.4.3假彩色增强
9.5彩色图像的平滑
9.5.1基于RGB彩色模型的彩色图像平滑
9.5.2基于HSI彩色模型的彩色图像平滑
9.6彩色图像的锐化
9.7彩色图像的边缘检测
9.8彩色图像的分割
9.8.1HSI模型的彩色图像分割
9.8.2RGB模型的彩色图像分割
9.9多光谱图像处理
9.9.1多光谱图像的基本概念
9.9.2多光谱图像的处理
9.10高光谱图像处理
习题9
第10章目标表示与描述
10.1边界表示
10.1.1链码
10.1.2多边形
10.1.3标记
10.1.4边界线段
10.2边界描述
10.2.1简单的边界描述子
10.2.2形状数
10.2.3傅里叶描述子
10.2.4统计矩
10.3区域表示
10.3.1区域标示
10.3.2四叉树表示
10.3.3骨架表示
10.4区域描述
10.4.1几种简单的区域描述子
10.4.2拓扑描述子
10.4.3纹理描述子
10.4.4不变矩
10.5关系描述
10.5.1串描述子
10.5.2树描述子
习题10附录AN