数字图像处理

目录

第1章绪论

1.1数字图像处理的概念

1.2数字图像处理发展简史

1.3数字图像处理研究内容

1.4数字图像处理的应用领域

1.5小结

第2章数字图像基础

2.1数字图像的概况

2.1.1数字图像的基本
概念

2.1.2数字图像的多
样性

2.1.3数字图像的类型

2.1.4数字图像的矩阵
表示

2.2图像生成

2.2.1凸透镜成像原理

2.2.2数字照相机的结构
和特性

2.2.3人眼视觉模型

2.3图像数字化

2.3.1采样与量化

2.3.2空间分辨率和灰度
级分辨率

2.4像素的空间关系

2.4.1相邻像素

2.4.2邻接性、连通性、区域
和边界

2.4.3距离度量

2.5保真度准则

2.5.1主观保真度准则

2.5.2客观保真度准则

2.6小结

第3章空域图像增强

3.1背景知识

3.2直方图概念

3.2.1直方图

3.2.2累积直方图

3.3灰度级变换

3.3.1对数变换

3.3.2指数变换

3.3.3幂次变换

3.3.4灰度反转

3.3.5分段线性变换

3.3.6灰度切片

3.3.7阈值增强

3.4直方图处理

3.4.1直方图均衡化

3.4.2直方图规定化

3.5算术运算

3.5.1图像相减

3.5.2图像相加

3.6空域滤波基础

3.6.1卷积与相关

3.6.2线性滤波原理

3.6.3可分离卷积

3.6.4其他问题

3.7空域平滑滤波

3.7.1加权均值滤波

3.7.2中值滤波相关

3.8空域锐化滤波

3.8.1微分与差分

3.8.2拉普拉斯算子

3.9小结

第4章频域变换

4.1背景

4.2傅里叶级数与连续傅里叶
变换

4.2.1傅里叶级数

4.2.2连续傅里叶变换及
其逆变换

4.2.3傅里叶变换的
解释





4.3离散时间傅里叶变换

4.3.1离散时间傅里叶变
换及其逆变换

4.3.2离散时间傅里叶变
换的卷积定理和相关
定理

4.3.3信号采样与采样
定理

4.4离散傅里叶变换

4.4.1一维离散傅里叶变换
及其逆变换

4.4.2二维离散傅里叶变换
及其逆变换

4.4.3离散傅里叶变换的矩
阵形式

4.4.4频谱分布与统计
特性

4.4.5二维离散傅里叶变
换的性质

4.5快速傅里叶变换

4.5.1基2 FFT算法

4.5.2利用正变换的算法计
算傅里叶逆变换

4.6小结

第5章频域图像增强

5.1滤波基础

5.2低通滤波器

5.2.1理想低通滤波器

5.2.2巴特沃斯低通滤
波器

5.2.3指数低通滤波器

5.3高通滤波器

5.3.1理想高通滤波器

5.3.2巴特沃斯高通滤
波器

5.3.3指数高通滤波器

5.4拉普拉斯频域滤波器

5.5高频增强滤波器

5.6带通、带阻与陷波滤波器

5.6.1带通滤波器

5.6.2带阻滤波器

5.6.3陷波滤波器

5.7空域滤波与频域滤波的对应
关系

5.7.1空域到频域

5.7.2频域到空域

5.8同态滤波

5.9小结

第6章图像复原

6.1图像降质模型

6.1.1图像降质/复原
过程

6.1.2线性移不变降质
模型

6.1.3降质模型的频域
表示

6.1.4降质模型的矩阵向
量表示

6.1.5典型点扩散函数
类型

6.1.6典型噪声类型

6.2图像去噪

6.2.1噪声参数的估计

6.2.2自适应维纳去噪
滤波

6.2.3图像去噪的正则化
方法


6.2.4图像去噪的低秩正则化
方法

6.3频域复原

6.3.1逆滤波

6.3.2维纳滤波

6.4ML/MAP复原

6.4.1ML/MAP复原
模型

6.4.2RichardsonLucy
(RL)方法

6.5正则化复原

6.5.1逆问题病态性
分析

6.5.2正则化复原的基本
模型

6.5.3Tikhonov正则化

6.5.4全变分正则化

6.5.5盲复原

6.6小结

第7章彩色图像处理

7.1颜色基础

7.1.1颜色的形成

7.1.2混色法

7.2颜色空间

7.2.1CIE设备无关的颜
色空间

7.2.2设备依赖的颜色
空间

7.3伪彩色映射

7.3.1灰度级分层

7.3.2伪彩色变换

7.4真彩色处理

7.4.1真彩色处理基础

7.4.2彩色插值

7.4.3彩色图像增强

7.4.4彩色图像分割

7.4.5彩色边缘检测

7.4.6白平衡

7.5小结

第8章数学形态学图像处理

8.1背景

8.2基础

8.2.1集合运算

8.2.2二值图像的逻辑
运算

8.2.3结构元素

8.3二值图像形态学基本
运算

8.3.1膨胀与腐蚀

8.3.2开运算与闭运算

8.3.3击中/击不中
运算

8.4二值图像形态学实用
算法

8.4.1去噪

8.4.2边界提取

8.4.3孔洞填充

8.4.4连通分量提取

8.4.5骨架

8.4.6凸包

8.4.7细化

8.4.8粗化

8.4.9剪枝

8.5二值图像形态学运算及其性
质总结

8.6灰度图像形态学算法

8.6.1灰度膨胀与腐蚀

8.6.2灰度开运算与闭
运算

8.6.3顶帽与底帽变换

8.6.4灰度形态学重构

8.7小结

第9章图像分割

9.1图像分割基础

9.2基于边界的分割

9.2.1边缘检测

9.2.2局部边缘连接

9.2.3Hough变换

9.2.4边界跟踪

9.3基于阈值的图像分割

9.3.1直方图基础

9.3.2全局单阈值法

9.3.3全局多阈值法

9.3.4局部阈值法

9.4基于区域的图像分割

9.4.1区域生长法与区域
标记

9.4.2区域分裂合并法

9.5分水岭分割

9.5.1基本概念

9.5.2分水岭算法

9.5.3形态学膨胀水坝
算法

9.5.4控制标记的分水岭
分割

9.6小结

第10章小波变换与多分辨率分析

10.1小波分析的发展简史

10.2连续小波变换

10.2.1小波与连续小波
变换

10.2.2小波函数的傅里
叶分析

10.2.3小波与连续小波变
换的时频分析与
性质

10.2.4小波变换与傅里叶
变换、短时傅里叶
变换的比较

10.2.5常用小波

10.3离散小波变换

10.3.1二进小波
变换

10.3.2小波框架

10.3.3时频分辨率

10.4多分辨率分析与Mallat
算法

10.4.1多分辨率
分析

10.4.2小波函数与小波
空间

10.4.3双尺度方程与多分
辨率分析

10.4.4正交小波分解与
重建

10.4.5正交滤波
器组

10.5二维离散小波分析

10.5.1二维离散小波
变换

10.5.2二维离散小波多尺
度分析

10.6小波包变换

10.6.1小波包变换与一维
小波包分解

10.6.2二维小波包
分解

10.6.3最优小波包的
选取

10.7小波变换在图像处理中的
应用

10.7.1边缘检测

10.7.2图像降噪

10.7.3图像压缩

10.7.4渐进传输

10.8小结


第11章图像压缩编码

11.1信息论基础

11.1.1信息熵

11.1.2香农定理

11.2图像压缩基本概念与
模型

11.2.1图像熵与编码
效率

11.2.2图像信息的
冗余

11.2.3图像压缩
系统

11.3统计编码

11.3.1香农费诺
编码

11.3.2霍夫曼编码

11.3.3算术编码

11.3.4行程编码

11.4变换编码

11.4.1变换编码的
原理

11.4.2正交变换

11.4.3离散余弦
变换

11.5预测编码

11.5.1无损预测
编码

11.5.2有损预测
编码

11.5.3最优线性
预测

11.5.4自适应预测
编码

11.5.5帧间预测
编码

11.6子带编码

11.7图像压缩编码国际
标准

11.7.1静止图像压缩编码
国际标准

11.7.2运动图像压缩编码
国际标准

11.8小结

第12章特征提取

12.1概述

12.2边界表示

12.2.1链码

12.2.2多边形近似

12.2.3边界标记
曲线

12.2.4边界分段

12.3边界描述

12.3.1简单描述

12.3.2形状数

12.3.3边界矩

12.3.4曲线拟合

12.3.5傅里叶描
述子

12.4区域表示

12.4.1区域标记

12.4.2中心投影
变换

12.4.3骨架

12.5区域描述

12.5.1简单区域
描述

12.5.2拓扑描述

12.5.3形状描述

12.5.4纹理描述

12.5.5Hu不变矩

12.6主成分描述

12.6.1PCA的基本
原理

12.6.2主成分分析
的性质

12.7小结


参考文献