數字圖像處理

本書詳細介紹數字圖像處理的基本理論和主要技術，內容包括數字處理基礎、空域圖像增強、頻域變換、頻域圖像增強、圖像復原、彩色圖像處理、數學形態學圖像處理、圖像分割、小波變換與多分辨率分析、圖像壓縮編碼、特徵提取等。本書對圖像復原、數學形態學圖像處理、小波變換與多分辨率分析等難點內容進行精心梳理，融入作者多年研究與教學成果，使得初學者更加容易入門。 本書理論和實踐相結合，理論分析深入淺出，方法介紹詳細具體，實例演示清晰明瞭，同時提供實例的MATLAB實現程序和教輔資源，可作為高等院校計算機類、自動化類、電子信息類等專業高年級本科生和研究生的教材，也可供相關工程技術人員參考。 ^[1] 

第1章緒論

1.1數字圖像處理的概念

1.2數字圖像處理發展簡史

1.3數字圖像處理研究內容

1.4數字圖像處理的應用領域

1.5小結

第2章數字圖像基礎

2.1數字圖像的概況

2.1.1數字圖像的基本概念

2.1.2數字圖像的多樣性

2.1.3數字圖像的類型

2.1.4數字圖像的矩陣表示

2.2圖像生成

2.2.1凸透鏡成像原理

2.2.2數字照相機的結構和特性

2.2.3人眼視覺模型

2.3圖像數字化

2.3.1採樣與量化

2.3.2空間分辨率和灰度級分辨率

2.4像素的空間關係

2.4.1相鄰像素

2.4.2鄰接性、連通性、區域和邊界

2.4.3距離度量

2.5保真度準則

2.5.1主觀保真度準則

2.5.2客觀保真度準則

2.6小結

第3章空域圖像增強

3.1背景知識

3.2直方圖概念

3.2.1直方圖

3.2.2累積直方圖

3.3灰度級變換

3.3.1對數變換

3.3.2指數變換

3.3.3冪次變換

3.3.4灰度反轉

3.3.5分段線性變換

3.3.6灰度切片

3.3.7閾值增強

3.4直方圖處理

3.4.1直方圖均衡化

3.4.2直方圖規定化

3.5算術運算

3.5.1圖像相減

3.5.2圖像相加

3.6空域濾波基礎

3.6.1卷積與相關

3.6.2線性濾波原理

3.6.3可分離卷積

3.6.4其他問題

3.7空域平滑濾波

3.7.1加權均值濾波

3.7.2中值濾波相關

3.8空域鋭化濾波

3.8.1微分與差分

3.8.2拉普拉斯算子

3.9小結

第4章頻域變換

4.1背景

4.2傅里葉級數與連續傅里葉變換

4.2.1傅里葉級數

4.2.2連續傅里葉變換及其逆變換

4.2.3傅里葉變換的解釋

4.3離散時間傅里葉變換

4.3.1離散時間傅里葉變換及其逆變換

4.3.2離散時間傅里葉變換的卷積定理和相關定理

4.3.3信號採樣與採樣定理

4.4離散傅里葉變換

4.4.1一維離散傅里葉變換及其逆變換

4.4.2二維離散傅里葉變換及其逆變換

4.4.3離散傅里葉變換的矩陣形式

4.4.4頻譜分佈與統計特性

4.4.5二維離散傅里葉變換的性質

4.5快速傅里葉變換

4.5.1基2 FFT算法

4.5.2利用正變換的算法計算傅里葉逆變換

4.6小結

第5章頻域圖像增強

5.1濾波基礎

5.2低通濾波器

5.2.1理想低通濾波器

5.2.2巴特沃斯低通濾波器

5.2.3指數低通濾波器

5.3高通濾波器

5.3.1理想高通濾波器

5.3.2巴特沃斯高通濾波器

5.3.3指數高通濾波器

5.4拉普拉斯頻域濾波器

5.5高頻增強濾波器

5.6帶通、帶阻與陷波濾波器

5.6.1帶通濾波器

5.6.2帶阻濾波器

5.6.3陷波濾波器

5.7空域濾波與頻域濾波的對應關係

5.7.1空域到頻域

5.7.2頻域到空域

5.8同態濾波

5.9小結

第6章圖像復原

6.1圖像降質模型

6.1.1圖像降質/復原過程

6.1.2線性移不變降質模型

6.1.3降質模型的頻域表示

6.1.4降質模型的矩陣向量表示

6.1.5典型點擴散函數類型

6.1.6典型噪聲類型

6.2圖像去噪

6.2.1噪聲參數的估計

6.2.2自適應維納去噪濾波

6.2.3圖像去噪的正則化方法

6.2.4圖像去噪的低秩正則化方法

6.3頻域復原

6.3.1逆濾波

6.3.2維納濾波

6.4ML/MAP復原

6.4.1ML/MAP復原模型

6.4.2RichardsonLucy(RL)方法

6.5正則化復原

6.5.1逆問題病態性分析

6.5.2正則化復原的基本模型

6.5.3Tikhonov正則化

6.5.4全變分正則化

6.5.5盲復原

6.6小結

第7章彩色圖像處理

7.1顏色基礎

7.1.1顏色的形成

7.1.2混色法

7.2顏色空間

7.2.1CIE設備無關的顏色空間

7.2.2設備依賴的顏色空間

7.3偽彩色映射

7.3.1灰度級分層

7.3.2偽彩色變換

7.4真彩色處理

7.4.1真彩色處理基礎

7.4.2彩色插值

7.4.3彩色圖像增強

7.4.4彩色圖像分割

7.4.5彩色邊緣檢測

7.4.6白平衡

7.5小結

第8章數學形態學圖像處理

8.1背景

8.2基礎

8.2.1集合運算

8.2.2二值圖像的邏輯運算

8.2.3結構元素

8.3二值圖像形態學基本運算

8.3.1膨脹與腐蝕

8.3.2開運算與閉運算

8.3.3擊中/擊不中運算

8.4二值圖像形態學實用算法

8.4.1去噪

8.4.2邊界提取

8.4.3孔洞填充

8.4.4連通分量提取

8.4.5骨架

8.4.6凸包

8.4.7細化

8.4.8粗化

8.4.9剪枝

8.5二值圖像形態學運算及其性質總結

8.6灰度圖像形態學算法

8.6.1灰度膨脹與腐蝕

8.6.2灰度開運算與閉運算

8.6.3頂帽與底帽變換

8.6.4灰度形態學重構

8.7小結

第9章圖像分割

9.1圖像分割基礎

9.2基於邊界的分割

9.2.1邊緣檢測

9.2.2局部邊緣連接

9.2.3Hough變換

9.2.4邊界跟蹤

9.3基於閾值的圖像分割

9.3.1直方圖基礎

9.3.2全局單閾值法

9.3.3全局多閾值法

9.3.4局部閾值法

9.4基於區域的圖像分割

9.4.1區域生長法與區域標記

9.4.2區域分裂合併法

9.5分水嶺分割

9.5.1基本概念

9.5.2分水嶺算法

9.5.3形態學膨脹水壩算法

9.5.4控制標記的分水嶺分割

9.6小結

第10章小波變換與多分辨率分析

10.1小波分析的發展簡史

10.2連續小波變換

10.2.1小波與連續小波變換

10.2.2小波函數的傅里葉分析

10.2.3小波與連續小波變換的時頻分析與性質

10.2.4小波變換與傅里葉變換、短時傅里葉變換的比較

10.2.5常用小波

10.3離散小波變換

10.3.1二進小波變換

10.3.2小波框架

10.3.3時頻分辨率

10.4多分辨率分析與Mallat算法

10.4.1多分辨率分析

10.4.2小波函數與小波空間

10.4.3雙尺度方程與多分辨率分析

10.4.4正交小波分解與重建

10.4.5正交濾波器組

10.5二維離散小波分析

10.5.1二維離散小波變換

10.5.2二維離散小波多尺度分析

10.6小波包變換

10.6.1小波包變換與一維小波包分解

10.6.2二維小波包分解

10.6.3最優小波包的選取

10.7小波變換在圖像處理中的應用

10.7.1邊緣檢測

10.7.2圖像降噪

10.7.3圖像壓縮

10.7.4漸進傳輸

10.8小結

第11章圖像壓縮編碼

11.1信息論基礎

11.1.1信息熵

11.1.2香農定理

11.2圖像壓縮基本概念與模型

11.2.1圖像熵與編碼效率

11.2.2圖像信息的冗餘

11.2.3圖像壓縮系統

11.3統計編碼

11.3.1香農費諾編碼

11.3.2霍夫曼編碼

11.3.3算術編碼

11.3.4行程編碼

11.4變換編碼

11.4.1變換編碼的原理

11.4.2正交變換

11.4.3離散餘弦變換

11.5預測編碼

11.5.1無損預測編碼

11.5.2有損預測編碼

11.5.3最優線性預測

11.5.4自適應預測編碼

11.5.5幀間預測編碼

11.6子帶編碼

11.7圖像壓縮編碼國際標準

11.7.1靜止圖像壓縮編碼國際標準

11.7.2運動圖像壓縮編碼國際標準

11.8小結

第12章特徵提取

12.1概述

12.2邊界表示

12.2.1鏈碼

12.2.2多邊形近似

12.2.3邊界標記曲線

12.2.4邊界分段

12.3邊界描述

12.3.1簡單描述

12.3.2形狀數

12.3.3邊界矩

12.3.4曲線擬合

12.3.5傅里葉描述子

12.4區域表示

12.4.1區域標記

12.4.2中心投影變換

12.4.3骨架

12.5區域描述

12.5.1簡單區域描述

12.5.2拓撲描述

12.5.3形狀描述

12.5.4紋理描述

12.5.5Hu不變矩

12.6主成分描述

12.6.1PCA的基本原理

12.6.2主成分分析的性質

12.7小結

參考文獻 ^{[1]  [3]}