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第1章 绪论1

1.1 数字图像处理及发展简史2

1.1.1 数字图像与像素2

1.1.2 图像处理的发展简史2

1.2 图像处理的目的、任务与特点4

1.2.1 图像处理的目的4

1.2.2 图像处理的任务5

1.2.3 数字图像处理的特点7

1.3 基本的图像处理系统9

1.3.1 图像处理硬件9

1.3.2 图像处理软件12

1.4 数字图像处理的应用与发展趋势14

1.4.1 数字图像处理的应用14

1.4.2 数字图像处理的发展趋势16

1.5 实验：计算图像的基本统计指标17

本章小结19

思考题与习题19

第2章 图像的数字化与显示21

2.1 连续图像的数学描述22

2.2 图像场取样22

2.2.1 取样和量化的基本概念22

2.2.2 二维采样24

2.3 图像的量化25

2.3.1 标量量化26

2.3.2 矢量量化27

2.4 图像输入／输出设备29

2.4.1 图像输入设备29

2.4.2 图像输出设备32

2.5 实验：图像的数字化33

本章小结35

思考题与习题35

第3章 图像变换37

3.1 二维离散傅里叶变换（DFT）38

3.1.1 二维连续傅里叶变换38

3.1.2 二维离散傅里叶变换39

3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质39

3.2 二维离散余弦变换（DCT）44

3.2.1 一维离散余弦变换44

3.2.2 二维离散余弦变换45

3.3 二维离散沃尔什-哈达玛变换（DHT）46

3.3.1 哈达玛变换46

3.3.2 沃尔什变换47

3.4 卡胡南-列夫变换（K-L变换）48

3.5 二维离散小波变换49

3.5.1 小波分析的思想来源49

3.5.2 连续小波变换50

3.5.3 离散小波变换51

3.5.4 二维小波变换51

3.6 实验：图像的离散余弦变换53

本章小结54

思考题与习题54

第4章 图像增强55

4.1 图像增强概述56

4.1.1 图像增强的定义56

4.1.2 图像增强研究的内容56

4.2 空间域单点增强56

4.2.1 灰度级校正57

4.2.2 灰度变换57

4.2.3 灰度直方图变换60

4.3 平滑63

4.3.1 邻域平均法63

4.3.2 中值滤波65

4.3.3 边界保持类滤波66

4.4 锐化68

4.4.1 梯度锐化法68

4.4.2 拉普拉斯算子（Laplacian）71

4.4.3 高通滤波72

4.4.4 其他锐化算子72

4.5 实验：图像增强73

本章小结75

思考题与习题75

第5章 图像编码与压缩77

5.1 概述78

5.1.1 数据压缩的基本概念78

5.1.2 图像编码压缩的必要性79

5.1.3 图像编码压缩的可能性79

5.1.4 图像编码压缩的技术指标80

5.1.5 数据压缩方法的分类82

5.2 统计编码83

5.2.1 Huffman编码83

5.2.2 Shannon编码与Pano编码85

5.2.3 算术编码86

5.3 预测编码88

5.3.1 预测编码基本原理89

5.3.2 线性预测编码89

5.3.3 自适应预测编码90

5.4 变换编码91

5.4.1 变换编码的基本原理91

5.4.2 变换编码的系统结构92

5.4.3 变换编码方案的选取92

5.4.4 整数小波变换与图像压缩93

5.5 二值图像编码97

5.5.1 跳跃空白编码97

5.5.2 游程长度编码97

5.6 新型的图像压缩编码方法98

5.6.1 分形的基本概念99

5.6.2 分形压缩的基本方法99

5.6.3 分形压缩的步骤100

5.6.4 分形编码的特点101

5.7 图像压缩编码标准101

5.7.1 彩色与灰度图像压缩标准JPEG101

5.7.2 二值图像压缩标准JBIG103

5.7.3 JPEG2000静态图像压缩标准105

5.8 实验：图像编码与压缩106

本章小结108

思考题与习题108

第6章 图像复原111

6.1 图像退化原因与复原技术分类112

6.1.1 连续图像退化的数学模型112

6.1.2 离散图像退化的数学模型114

6.2 逆滤波复原115

6.3 约束复原116

6.3.1 约束复原的基本原理116

6.3.2 维纳滤波方法116

6.3.3 平滑度约束最小平方滤波119

6.4 非线性复原方法121

6.4.1 最大后验复原121

6.4.2 最大熵复原122

6.4.3 投影复原123

6.4.4 同态滤波复原124

6.5 盲图像复原125

6.5.1 直接测量法125

6.5.2 间接估计法125

6.6 几何失真校正128

6.6.1 典型的几何失真128

6.6.2 空间几何坐标变换128

6.6.3 校正空间像素点灰度值的确定129

6.7 实验：图像复原130

本章小结131

思考题与习题132

第7章 图像分割133

7.1 概述134

7.2 像素的邻域和连通性135

7.2.1 4邻域135

7.2.2 8邻域136

7.3 图像的阈值分割技术137

7.3.1 全局阈值分割138

7.3.2 自适应阈值的选取139

7.4 图像的边缘检测139

7.4.1 梯度算子140

7.4.2 拉普拉斯算子141

7.4.3 方向算子141

7.4.4 Canny边缘检测算子141

7.4.5 边缘跟踪142

7.5 霍夫变换144

7.5.1 基本原理144

7.5.2 霍夫变换的实现145

7.6 区域生长法145

7.6.1 原理和步骤145

7.6.2 生长准则和过程146

7.7 实验：图像的边缘检测147

本章小结149

思考题和习题149

第8章 彩色图像处理151

8.1 人类视觉与色度学基础152

8.1.1 人类的基本视觉特性152

8.1.2 三基色原理152

8.1.3 光度学基本知识153

8.2 颜色空间的表示及其转换154

8.2.1 RGB模型154

8.2.2 Munsell模型155

8.2.3 HSV模型155

8.2.4 HSI模型156

8.2.5 YUV模型156

8.2.6 RGB与HSV空间的相互转换157

8.2.7 RGB与YUV空间的相互转换159

8.2.8 RGB与HSI空间的相互转换159

8.3 颜色空间的量化161

8.4 抖动技术162

8.5 假彩色处理163

8.6 彩色图像增强163

8.6.1 真彩色增强163

8.6.2 伪彩色增强165

8.7 实验：彩色空间的表示和转换166

本章小结168

思考题和习题168

第9章 数学形态学及其应用169

9.1 概述170

9.1.1 数学形态学的发展简史及基本思想170

9.1.2 几个基本概念171

9.2 二值形态学171

9.2.1 二值腐蚀172

9.2.2 二值膨胀172

9.2.3 二值开运算173

9.2.4 二值闭运算173

9.3 灰值形态学174

9.3.1 灰值腐蚀174

9.3.2 灰值膨胀174

9.3.3 灰值开运算175

9.3.4 灰值闭运算176

9.3.5 灰值形态学梯度177

9.3.6 高帽变换和低帽变换177

9.3.7 开—闭运算和闭—开运算178

9.4 彩色形态学178

9.4.1 彩色形态学的基本方法179

9.4.2 基于数学形态学的彩色图像滤波179

9.5 实验：数学形态学及其应用182

本章小结184

思考题与习题184

第10章 数字图像处理的应用185

10.1 图像处理在数字水印上的应用186

10.1.1 概述186

10.1.2 数字水印的衡量标准186

10.1.3 数字水印的分类186

10.1.4 实现数字水印的一般步骤187

10.1.5 图像水印举例187

10.2 基于数学形态学的图像颗粒度分析系统188

10.2.1 概述188

10.2.2 求图像中目标的面积和颗粒度189

10.2.3 实验结果与分析190

10.2.4 小结191

10.3 基于内容的图像检索（CBIR）192

10.3.1 概述192

10.3.2 基于内容图像检索的发展192

10.3.3 图像特征的概念193

10.3.4 基于内容图像检索系统的框架193

10.3.5 相似度测量公式196

10.3.6 基于内容的图像检索系统简介197

10.3.7 基于内容图像检索技术的研究热点198

10.3.8 一种基于颜色和纹理特征的彩色图像检索算法198

10.4 数字化医院中的图像存档与通信系统（PACS）201

10.4.1 概述201

10.4.2 国内外发展现状202

10.4.3 主要解决的问题和技术要点203

10.4.4 DICOM图像格式205

10.4.5 DICOM 3.0标准及其面向对象的实现206

10.4.6 小结209

10.5 Photoshop图像处理软件简介209

10.6 实验：Photoshop图像处理214

本章小结216

思考题与习题216

附录A 常用词汇中英文对照表217

附录B 常用MATLAB图像处理Toolbox函数227

参考文献231