數(shù)字圖像處理

第1章 緒論 1.1 序言 1.2 數(shù)字圖像處理的目的及特點 1.2.1 數(shù)字圖像處理的目的 1.2.2 數(shù)字圖像處理的特點 1.3 數(shù)字圖像處理的技術(shù)及應(yīng)用 1.3.1 數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容 1.3.2 數(shù)字圖像處理方法 1.3.3 數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用 l.4 數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 1.4.1 圖像采集系統(tǒng) 1.4.2 計算機 1.4.3 圖像輸出設(shè)備 1.5 數(shù)字圖像處理的發(fā)展動向 本章小結(jié) 習(xí)題一第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 2.1 色度學(xué)基礎(chǔ) 2.1.1 三基色原理 2.1.2 彩色模型 2.2 人眼的視覺特性 2.2.1 人眼的構(gòu)造 2.2.2 圖像在人眼中的形成過程 2.2.3 亮度范圍和分辨率 2.2.4 視覺適應(yīng)性 2.2.5 人眼視覺的時間特性 2.2.6 亮度對比效應(yīng) 2.3 圖像的數(shù)字化 2.3.1 采樣 2.3.2 量化 2.3.3 數(shù)字化參數(shù)的選擇及其對圖像的影響 2.4 圖像的代數(shù)運算 2.5 灰度直方圖 2.5.1 概念 2.5.2 性質(zhì) 2.5.3 應(yīng)用 2.6 圖像文件格式及類型 2.6.1 圖像文件格式 2.6.2 數(shù)字圖像類型 本章小結(jié) 習(xí)題二第3章 圖像的幾何變換 3.1 幾何變換基礎(chǔ) 3.1.1 齊次坐標(biāo) 3.1.2 齊次坐標(biāo)的一般表現(xiàn)形式及意義 3.2 圖像的位置變換 3.2.1 圖像平移變換 3.2.2 圖像鏡像變換 3.2.3 圖像旋轉(zhuǎn)變換 3.3 圖像形狀變換 3.3.1 圖像比例縮放變換 3.3.2 圖像的錯切變換 3.4 圖像復(fù)合變換 3.4.1 復(fù)合平移 3.4.2 復(fù)合比例 3.4.3 復(fù)合旋轉(zhuǎn) 3.5 三維幾何變換的透視變換簡介 3.5.1 透視變換 3.5.2 其他變換 本章小結(jié) 習(xí)題三第4章 圖像的頻域變換 4.1 傅里葉變換 4.1.1 連續(xù)函數(shù)的傅里葉變換 4.1.2 離散函數(shù)的傅里葉變換 4.1.3 快速傅里葉變換 4.1.4 傅里葉變換在圖像處理中的應(yīng)用 4.2 離散余弦變換 4.2.1 一維離散余弦變換 4.2.2 二維離散余弦變換 4.3 離散沃爾什一哈達(dá)瑪變換 4.3.1 離散沃爾什變換 4.3.2 離散哈達(dá)瑪變換 4.4 小波變換 4.4.1 基本概念 4.4.2 連續(xù)小波變換 4.4.3 離散小波變換 4.4.4 小波變換在圖像處理中的應(yīng)用 本章小結(jié) 習(xí)題四第5章 圖像增強 5.1 圖像噪聲 5.1.1 圖像噪聲的產(chǎn)生 5.1.2 圖像噪聲分類 5.1.3 圖像噪聲特點 5.2 空間域的點運算 5.2.1 灰度變換 5.2.2 直方圖修正 5.3 空域濾波增強 5.3.1 線性平滑濾波器 5.3.2 非線性平滑濾波器 5.3.3 線性銳化濾波器 5.3.4 非線性銳化濾波器 5.4 頻域濾波增強 5.4.1 低通濾波器 5.4.2 高通濾波器 5.4.3 帶阻帶通濾波器 5.4.4 同態(tài)濾波器 5.5 空域技術(shù)與頻域技術(shù) 本章小結(jié) 習(xí)題五第6章 圖像復(fù)原 6.1 圖像退化 6.1.1 圖像的退化 6.1.2 退化模型 6.1.3 循環(huán)矩陣H的對角化運算 6.2 常見退化函數(shù)模型及辨別方法 6.2.1 常見的退化函數(shù)模型 6.2.2 退化函數(shù)的辨識方法 6.3 圖像代數(shù)復(fù)原法 6.3.1 無約束復(fù)原法 6.3.2 約束最小二乘濾波法 6.4 圖像頻率域的復(fù)原法 6.4.1 逆流波復(fù)原法 6.4.2 維納濾波法 6.4.3 運動模糊圖像的復(fù)原 6.5 圖像的幾何校正 6.5.1 幾何畸變的描述 6.5.2 圖像空間變換 6.5.3 幾何坐標(biāo)變換 6.5.4 圖像灰度插值 6.6 圖像復(fù)原技術(shù)的實現(xiàn) 6.6.1 維納濾波復(fù)原 6.6.2 約束最小二乘濾波復(fù)原 本章小結(jié) 習(xí)題六第7章 圖像分割 7.1 圖像分割 7.2 基于閾值選取的圖像分割方法 7.2.1 灰度閾值分割 7.2.2 直方圖閾值 7.2.3 最大熵閾值 7.2.4 二維直方圖閾值 7.2.5 全局閾值和局部閾值 7.3 基于區(qū)域的圖像分割方法 7.3.1 區(qū)域生長法 7.3.2 分裂一合并 7.4 基于邊緣檢測的圖像分割 7.4.1 邊緣檢測的基本原理 7.4.2 邊緣檢測算子 7.5 H0ugh變換檢測法 本章小結(jié) 習(xí)題七第8章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及其應(yīng)用 8.1 引言 8.1.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 8.1.2 基本符號和定義 8.2 二值形態(tài)學(xué) 8.2.1 腐蝕 8.2.2 膨脹 8.2.3 開運算與閉運算 8.3 灰度形態(tài)學(xué) 8.3.1 灰度腐蝕 8.3.2 灰度膨脹 8.3.3 灰度開運算和灰度閉運算 8.4 形態(tài)學(xué)的應(yīng)用 8.4.1 形態(tài)學(xué)濾波 8.4.2 骨架抽取 8.5 形態(tài)學(xué)濾波及骨架抽取的MATLAB實現(xiàn) 本章小結(jié) 習(xí)題八第9章 彩色圖像處理 9.1 三基色與色度圖 9.1.1 三基色 9.1.2 色度圖 9.2 彩色模型及轉(zhuǎn)換 9.2.1 面向硬設(shè)備的彩色模型 9.2.2 面向視覺感知的彩色模型 9.3 顏色空間的量化 9.4 抖動技術(shù) 9.5 偽彩色增強 9.5.1 亮度切割 9.5.2 從灰度到彩色的變換 9.5.3 頻域濾波 9.6 真彩色增強 9.6.1 處理策略 9.6.2 彩色分量增強 9.6.3 全彩色增強 本章小結(jié) 習(xí)題九第10章 圖像壓縮編碼 10.1 圖像壓縮編碼基礎(chǔ) 10.1.1 圖像壓縮編碼的必要性 10.1.2 圖像壓縮編碼的可能性 lO.1.3 圖像壓縮編碼的分類 10.1.4 圖像壓縮效率的評估 10.2 圖像的熵編碼 10.2.1 行程編碼 10.2.2 哈夫曼編碼 lO.2.3 算術(shù)編碼 10.3 圖像的變換壓縮編碼 10.3.1 變換的選擇 10.3.2 子圖像尺寸的選擇 10.3.3 變換系數(shù)的選擇 10.4 圖像的量化壓縮編碼 10.5 圖像的預(yù)測編碼 10.6 混合壓縮編碼 10.6.1 JPEG 10.6.2 MPEG 10.6.3 H.2 6x 本章小結(jié) 習(xí)題十附錄A MATLAB圖像處理工具箱函數(shù)附錄B 圖像處理技術(shù)常用英漢術(shù)語對照附錄C 圖像處理數(shù)學(xué)基礎(chǔ)參考文獻(xiàn)