图像处理中的模糊逻辑：基于Java的导论

第1部分  模糊图像处理基础知识
第1章  基于Java的图像表示 3
1.1  引言 3
1.2  灰度图像 4
1.3  颜色模型 5
1.4  基于Java的彩色图像表示 9
参考文献 13
第2章  低级图像处理 15
2.1  引言 15
2.2  对比度增强 18
2.2.1  灰度图像变换 20
2.2.2  阈值化 28
2.2.3  直方图变换 29
2.3  图像平滑 29
2.4  边缘检测 32
2.4.1  Canny算子 35
2.4.2  基于优化的算子 36
参考文献 37
第3章  模糊逻辑基础 39
3.1  引言 39
3.2  模糊集理论 39
3.3  模糊规则系统 41
3.3.1  模糊化 42
3.3.2  模糊规则库以及推理机 43
3.3.3  去模糊化 43
3.4  模糊模型 44
3.4.1  模糊规则系统的设计 45
3.4.2  模糊-神经模型 47
参考文献 49
第4章  模糊图像处理 53
4.1  引言 53
4.2  图像模糊化 54
4.3  图像去模糊化 58
4.4  模糊性测度 60
参考文献 62
第5章  用于图像处理的Java 63
5.1  基础概念 63
5.2  基于Java的图像处理 66
5.3  小应用程序（Applet） 68
5.4  ImageJ 72
5.4.1  宏 72
5.4.2  插件 73
5.5  基于Java的模糊系统 74
参考文献 79
第2部分  模糊图像处理的应用
第6章  彩色对比度增强 83
6.1  引言 83
6.2  多通道图像处理 83
6.3  针对图像增强的模糊技术 84
6.4  一个针对图像增强的模糊规则系统 84
6.5  应用实例：自然图像增强 85
参考文献 88
第7章  图像分割 91
7.1  引言 91
7.2  分割问题 91
7.3  分割方法 93
7.3.1  “干脆”聚类 93
7.3.2  模糊聚类 94
7.3.3  空间模糊聚类 95
7.4  应用实例：彩色分割 96
7.5  应用实例：纹理分割 99
参考文献 101
第8章  形态学分析 105
8.1  数学形态学 105
8.2  模糊形态学 108
8.3  应用实例：生物图像分割 110
参考文献 116
第9章  图像阈值化 117
9.1  引言 117
9.2  Otsu法 118
9.3  模糊阈值化 120
9.4  应用实例：文档图像分析 122
9.4.1  文件分割 123
9.4.2  区域分类 124
参考文献 126
附录A  Java代码参考 129