第1章 绪论

1.1序言

1.2图像处理的基本概念

1.2.1图像表示

1.2.2数字图像处理的目的

1.3数字图像处理的内容和方法类别

1.3.1数字图像处理的主要内容

1.3.2数字图像处理的方法类别

1.3.3数字图像处理的理论框架

1.4数字图像处理系统

1.4.1数字图像采集模块

1.4.2数字图像存储模块

1.4.3数字图像输出模块

1.4.4数字图像传输模块

1.4.5数字图像处理和分析模块

1.5数字图像处理的特点及优越性

1.5.1数字图像处理的特点

1.5.2数字图像处理的优越性

1.6数字图像处理技术的发展方向

1.7习题

第2章 视觉感知与数字图像处理基础

2.1视觉感知

2.1.1人眼的构造机理

2.1.2人的视觉模型

2.1.3视觉特性

2.2图像的数字化与表示

2.2.1图像采样与量化

2.2.2图像分辨率与质量

2.2.3图像的表示

2.3数字图像的存储格式

2.4像素间的基本关系

2.4.1像素邻域

2.4.2像素间的连接和连通

2.4.3像素间的距离

2.5图像的几何变换

2.5.1图像几何变换的一般表达式

2.5.2基本的几何变换

2.5.3仿射变换

2.5.4灰度插值

2.6习题

第3章 空间域图像增强

3.1基本灰度变换

3.1.1灰度线性变换

3.1.2灰度非线性变换

3.2直方图处理

3.2.1灰度直方图的定义

3.2.2直方图均衡化

3.2.3直方图规定化

3.3空域平滑滤波

3.3.1基本原理

3.3.2线性平滑滤波

3.3.3非线性平滑滤波

3.4空域锐化滤波

3.4.1基本原理

3.4.2梯度锐化法

3.4.3拉普拉斯锐化法

3.5习题

第4章 图像变换与频域图像增强

4.1离散傅里叶变换

4.1.1一维和二维离散傅里叶变换

4.1.2二维离散傅里叶变换的性质

4.2离散余弦变换

4.3小波变换

4.3.1小波变换基础

4.3.2离散小波变换

4.3.3二维离散小波变换

4.4频域增强原理

4.5频域平滑滤波

4.5.1理想低通滤波器

4.5.2巴特沃斯低通滤波器

4.5.3指数低通滤波器

4.6频域锐化滤波

4.6.1理想高通滤波器

4.6.2巴特沃斯高通滤波器

4.6.3指数高通滤波器

4.6.4高频提升滤波器

4.7习题

第5章 图像复原

5.1图像复原模型

5.2常见退化模型及辨识方法

5.2.1常见的退化函数模型

5.2.2退化函数的辨识方法

5.3噪声模型

5.3.1噪声及来源

5.3.2噪声概率密度函数

5.4图像的无约束复原

5.4.1无约束复原

5.4.2逆滤波

5.5图像的有约束最小二乘复原

5.5.1有约束最小二乘复原的基本原理

5.5.2维纳滤波器

5.5.3有约束最小平方滤波器

5.6图像超分辨率重建

5.6.1图像超分辨率重建问题概述

5.6.2图像超分辨率重建方法分类

5.6.3基于重建的超分辨率方法

5.6.4基于学习的超分辨率方法

5.7几何失真校正

5.8习题

第6章 彩色图像处理

6.1彩色基础

6.1.1彩色视觉基础

6.1.2彩色描述

6.1.3三基色

6.2常用彩色模型

6.2.1面向硬件设备的彩色模型

6.2.2均匀彩色模型

6.2.3面向应用的彩色模型

6.3伪彩色图像增强

6.3.1密度分割法

6.3.2灰度级-彩色变换法

6.3.3频域滤波法

6.4假彩色图像增强

6.4.1基本原理

6.4.2彩色补偿

6.5真彩色图像增强

6.5.1彩色图像处理基本原理

6.5.2彩色图像对比度增强

6.5.3彩色图像去噪

6.6习题

第7章 图像压缩

7.1图像压缩原理

7.1.1图像压缩的可能性

7.1.2图像冗余

7.1.3图像无损压缩与有损压缩

7.1.4图像保真度

7.1.5性能指标

7.2基本的无损编码

7.2.1哈夫曼编码

7.2.2算术编码

7.2.3行程编码

7.2.4 LZW编码

7.3预测编码

7.3.1无损预测编码

7.3.2有损预测编码

7.4变换编码

7.4.1正交变换编码的基本原理

7.4.2变换编码的数学分析

7.4.3最佳变换——K-L变换

7.5图像压缩国际标准

7.5.1二值图像压缩标准

7.5.2静态图像压缩标准

7.5.3运动图像压缩标准

7.6习题

第8章 图像分割

8.1图像分割的定义与依据

8.1.1图像分割的定义

8.1.2图像分割方法分类

8.2基于边缘的分割方法

8.2.1边缘及检测原理

8.2.2一阶导数算子

8.2.3二阶导数算子

8.2.4边缘闭合

8.2.5 Hough变换

8.2.6 Canny算子

8.3阈值分割方法

8.3.1原理和分类

8.3.2全局阈值分割方法

8.3.3局部阈值分割方法

8.4区域提取方法

8.4.1区域生长法

8.4.2分裂合并法

8.5习题

第9章 形态学图像处理

9.1数学形态学基本概念及定义

9.1.1结构元素

9.1.2基本集合运算定义

9.2腐蚀与膨胀

9.2.1腐蚀

9.2.2膨胀

9.2.3腐蚀、膨胀运算的对偶性

9.3开运算与闭运算

9.3.1开运算

9.3.2闭运算

9.4形态学处理基本算法

9.4.1边缘提取

9.4.2击中-击不中变换

9.4.3细化算法

9.4.4骨架化算法

9.5灰度图像的形态学处理

9.5.1腐蚀与膨胀

9.5.2开运算与闭运算

9.6习题

第10章 图像描述与分析

10.1目标表达与描述

10.2边界描述

10.2.1简单边界描述符

10.2.2链码与形状数

10.2.3傅里叶描述子

10.2.4边界矩

10.3区域描述

10.3.1简单区域描述符

10.3.2四叉树

10.3.3拓扑描述符

10.3.4区域不变矩

10.4几何特征描述

10.5纹理特征描述

10.5.1统计法

10.5.2结构法

10.5.3频谱法

10.6彩色特征描述

10.6.1彩色直方图

10.6.2彩色相关图

10.6.3彩色矩

10.7习题

参考文献