數(shù)字圖像處理原理與實踐

第1章從圖像工程的角度認識圖像處理1
1.1圖像及圖像工程1
1.1.1對圖像的認識1
1.1.2圖像工程及包含的內(nèi)容3
1.2圖像處理概述5
1.2.1圖像處理的分類5
1.2.2數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容6
1.3圖像處理與數(shù)學(xué)的關(guān)系7
1.4圖像處理系統(tǒng)及常用圖像格式9
1.4.1常見的圖像處理系統(tǒng)9
1.4.2常用圖像格式10
1.5數(shù)字圖像處理發(fā)展及應(yīng)用簡介11
1.5.1數(shù)字圖像處理的發(fā)展11
1.5.2數(shù)字圖像處理的應(yīng)用12

第2章圖像處理基礎(chǔ)18
2.1圖像與人類視覺的關(guān)系18
2.1.1人類視覺系統(tǒng)模型18
2.1.2視覺空間分辨率及感知特性20
2.2圖像與數(shù)字圖像20
2.2.1連續(xù)圖像的表示方法21
2.2.2圖像數(shù)字化方法22
2.2.3數(shù)字圖像的表示方法26
2.2.4數(shù)字圖像的基本參數(shù)27
2.3像素之間的聯(lián)系28
2.3.1像素的鄰域28
2.3.2像素之間的連通性29
2.3.3像素之間的距離30
2.4圖像直方圖及其應(yīng)用31
2.4.1圖像直方圖的定義31
2.4.2直方圖的性質(zhì)32
2.4.3直方圖的用途34
2.5圖像間運算36
2.5.1算術(shù)運算36
2.5.2邏輯運算39
2.6圖像二值化40
2.6.1圖像二值化原理40
2.6.2閾值確定方法的比較41

第3章典型圖像變換理論44
3.1傅里葉變換及其性質(zhì)45
3.1.1一維連續(xù)傅里葉變換45
3.1.2一維離散傅里葉變換46
3.1.3快速傅里葉變換47
3.1.4二維連續(xù)傅里葉變換48
3.1.5二維離散傅里葉變換49
3.1.6傅里葉變換的性質(zhì)52
3.1.7傅里葉變換實例53
3.2線性變換53
3.2.1一維離散線性變換54
3.2.2二維離散線性變換55
3.3其他變換56
3.3.1離散余弦變換56
3.3.2沃爾什-哈達瑪變換57
3.3.3小波變換58
3.3.4基于特征向量的變換60

第4章圖像視覺質(zhì)量提升63
4.1卷積與卷積濾波64
4.1.1系統(tǒng)與卷積64
4.1.2卷積濾波67
4.2圖像對比度增強69
4.2.1線性增強法69
4.2.2非線性增強法73
4.3圖像平滑79
4.3.1空間域平滑79
4.3.2頻率域平滑84
4.4圖像銳化87
4.4.1微分算子87
4.4.2拉普拉斯算子92
4.4.3頻率域高通濾波94

第5章圖像復(fù)原與超分辨率重建96
5.1引言96
5.2圖像降質(zhì)的數(shù)學(xué)模型97
5.3噪聲分析99
5.3.1噪聲分類99
5.3.2噪聲模型100
5.4退化函數(shù)辨識102
5.5圖像復(fù)原方法104
5.5.1逆濾波104
5.5.2維納濾波105
5.6幾何畸變校正106
5.6.1空間變換107
5.6.2灰度級插值108
5.6.3幾何變換的實現(xiàn)110
5.7超分辨率重建的概念111
5.7.1圖像的尺寸與分辨率111
5.7.2低分辨率圖像成像的數(shù)學(xué)模型112
5.8超分辨率重建的方法113
5.8.1單幅圖像超分辨率重建113
5.8.2多幅圖像超分辨率重建114

第6章圖像壓縮編碼117
6.1圖像冗余分析118
6.2圖像保真度準則118
6.2.1客觀保真度準則119
6.2.2主觀保真度準則119
6.3無損壓縮編碼120
6.3.1行程編碼120
6.3.2基于統(tǒng)計的編碼120
6.4有損壓縮編碼125
6.4.1預(yù)測編碼126
6.4.2變換編碼原理126
6.4.3正交變換的應(yīng)用127
6.4.4離散余弦變換的應(yīng)用127

第7章彩色和多光譜圖像處理129
7.1引言129
7.2彩色圖像處理130
7.2.1色度學(xué)的基礎(chǔ)知識130
7.2.2色彩空間表示131
7.2.3色彩空間轉(zhuǎn)換133
7.2.4彩色變換137
7.2.5減色與去色處理142
7.3多光譜圖像融合143
7.3.1基于HSL變換的影像信息融合144
7.3.2基于小波變換的影像信息融合144
7.3.3主分量變換144
7.3.4纓帽變換145

第8章圖像形態(tài)學(xué)處理147
8.1引言147
8.2數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本概念148
8.2.1基本集合定義148
8.2.2圖像集合表示及結(jié)構(gòu)元素148
8.2.3二值形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)運算149
8.2.4基礎(chǔ)運算性質(zhì)152
8.2.5組合運算及其作用153
8.2.6組合運算代數(shù)性質(zhì)155
8.2.7灰度形態(tài)學(xué)基本運算156
8.3形態(tài)學(xué)方法在圖像處理中的應(yīng)用158
8.3.1圖像的邊緣提取158
8.3.2圖像的區(qū)域填充159
8.3.3目標(biāo)探測——擊中與否變換160
8.3.4細化和厚化161
8.3.5水域分割162

第9章圖像處理編程基礎(chǔ)及應(yīng)用實例164
9.1Visual C++及MATLAB編程環(huán)境簡介164
9.1.1Visual C++編程環(huán)境與微軟基礎(chǔ)類(Microsoft Foundation Classes，MFC)164
9.1.2MATLAB編程環(huán)境與圖像處理工具箱165
9.2BMP圖像格式介紹166
9.2.1文件結(jié)構(gòu)167
9.2.2結(jié)構(gòu)詳解168
9.3BMP圖像讀取與顯示169
9.4圖像處理算法編程實現(xiàn)171
9.4.1VC++下的圖像讀取與顯示171
9.4.2MATLAB下的圖像讀取與顯示171
9.4.3圖像直方圖統(tǒng)計173
9.4.4圖像直方圖均衡174
9.4.5圖像空間域平滑177
9.4.6圖像空間域銳化182
9.4.7FFT幅值譜和相位譜生成188
9.4.8圖像頻率域濾波197
9.4.9圖像二值形態(tài)學(xué)處理201
9.5圖像處理應(yīng)用實例208
9.5.1OCR文字識別208
9.5.2水印隱藏與識別209

附錄數(shù)字圖像處理詞匯表214

參考文獻218