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第1章 绪论1

1.1 图像概述1

1.1.1 基本概念和术语1

1.1.2 不同波段的图像示例2

1.1.3 不同类型的图像示例5

1.1.4 图像应用领域9

1.2 图像工程概述10

1.2.1 图像工程的三个层次10

1.2.2 相关学科11

1.2.3 图像处理分析系统的组成12

1.3 图像表示和显示13

1.3.1 图像和像素的表示13

1.3.2 图像显示14

1.4 图像存储与格式16

1.4.1 图像存储器件16

1.4.2 图像文件格式17

1.5 本书内容提要19

1.5.1 图像技术分类和选取19

1.5.2 图像处理和图像分析19

1.5.3 如何学习使用本书21

总结和复习22

第2章 图像采集25

2.1 几何成像模型25

2.1.1 投影成像几何26

2.1.2 基本成像模型27

2.1.3 一般成像模型29

2.2 亮度成像模型31

2.3 采样和量化32

2.3.1 空间分辨率和幅度分辨率32

2.3.2 图像质量与采样和量化34

2.4 像素间联系36

2.4.1 像素邻域36

2.4.2 像素间距离37

2.5 图像坐标变换和应用39

2.5.1 基本坐标变换39

2.5.2 仿射变换41

2.5.3 几何失真校正42

总结和复习45

第3章 空域图像增强48

3.1 灰度映射48

3.1.1 灰度映射原理48

3.1.2 灰度映射示例50

3.2 图像运算51

3.2.1 算术运算52

3.2.2 逻辑运算53

3.3 直方图修正55

3.3.1 直方图均衡化55

3.3.2 直方图规定化58

3.4 空域滤波62

3.4.1 原理和分类62

3.4.2 线性平滑滤波器63

3.4.3 线性锐化滤波器64

3.4.4 非线性平滑滤波器65

3.4.5 非线性锐化滤波器67

总结和复习68

第4章 频域图像增强71

4.1 傅里叶变换72

4.1.1 2-D傅里叶变换72

4.1.2 傅里叶变换定理73

4.1.3 傅里叶变换特性75

4.2 低通滤波器75

4.2.1 理想低通滤波器76

4.2.2 实用低通滤波器77

4.3 高通滤波器79

4.3.1 基本高通滤波器80

4.3.2 特殊高通滤波器81

4.4 带阻带通滤波器83

4.4.1 带阻滤波器83

4.4.2 带通滤波器84

4.4.3 陷波滤波器85

4.4.4 交互消除周期噪声86

4.5 同态滤波器87

4.6 空域技术与频域技术89

4.6.1 空域技术的频域分析89

4.6.2 空域或频域技术的选择90

总结和复习91

第5章 图像恢复94

5.1 图像退化和噪声95

5.1.1 图像退化示例95

5.1.2 基本退化模型96

5.1.3 典型噪声介绍96

5.1.4 噪声概率密度函数98

5.2 空域噪声滤波器100

5.2.1 均值滤波器100

5.2.2 排序统计滤波器102

5.3 组合滤波器103

5.3.1 混合滤波器103

5.3.2 选择性滤波器104

5.4 无约束恢复106

5.4.1 无约束恢复模型106

5.4.2 逆滤波107

5.5 有约束恢复108

5.5.1 有约束恢复模型108

5.5.2 维纳滤波器108

5.6 图像修复109

5.6.1 图像修复原理110

5.6.2 图像修复示例110

5.7 图像超分辨率112

5.7.1 基本模型112

5.7.2 基于单幅图像的超分辨率复原113

5.7.3 基于多幅图像的超分辨率重建114

总结和复习115

第6章 图像投影重建117

6.1 投影重建方式117

6.1.1 透射断层成像117

6.1.2 发射断层成像119

6.1.3 反射断层成像120

6.1.4 电阻抗断层成像121

6.1.5 磁共振成像121

6.2 投影重建原理122

6.2.1 基本模型122

6.2.2 拉东变换123

6.2.3 逆投影124

6.3 傅里叶反变换重建125

6.3.1 基本步骤和定义126

6.3.2 傅里叶反变换重建公式126

6.3.3 头部模型重建128

6.4 卷积逆投影重建130

6.4.1 连续公式推导130

6.4.2 离散计算130

6.4.3 扇束投影重建131

6.5 级数展开重建133

6.5.1 重建模型133

6.5.2 代数重建技术134

6.5.3 级数法的一些特点135

6.6 迭代变换重建135

总结和复习136

第7章 图像编码基础139

7.1 图像压缩和数据冗余139

7.1.1 图像压缩原理140

7.1.2 数据冗余类型140

7.2 图像保真度143

7.2.1 客观保真度准则143

7.2.2 主观保真度准则144

7.3 编码定理144

7.3.1 信息和信源描述144

7.3.2 无失真编码定理145

7.4 变长编码147

7.4.1 哥伦布编码147

7.4.2 香农-法诺编码148

7.4.3 哈夫曼编码149

7.4.4 算术编码152

7.5 位平面编码154

7.5.1 位面分解154

7.5.2 位面编码157

总结和复习158

第8章 图像编码技术和标准161

8.1 预测编码161

8.1.1 无损预测编码161

8.1.2 有损预测编码163

8.2 余弦变换编码167

8.2.1 离散余弦变换167

8.2.2 基于DCT的编码169

8.3 小波变换编码171

8.3.1 小波变换基础171

8.3.2 离散小波变换173

8.3.3 基于DWT的编码174

8.3.4 基于提升小波的编码175

8.4 图像压缩国际标准176

8.4.1 二值图像压缩国际标准176

8.4.2 灰度图像压缩国际标准177

总结和复习181

第9章 基本图像分割技术183

9.1 图像分割定义和技术分类183

9.1.1 图像分割定义183

9.1.2 图像分割技术分类184

9.2 并行边界技术184

9.2.1 边缘及检测原理184

9.2.2 一阶导数算子185

9.2.3 二阶导数算子187

9.2.4 边界闭合190

9.3 串行边界技术191

9.3.1 图搜索191

9.3.2 动态规划192

9.4 并行区域技术193

9.4.1 原理和分类194

9.4.2 全局阈值的选取195

9.4.3 局部阈值的选取197

9.4.4 动态阈值的选取200

9.5 串行区域技术200

9.5.1 区域生长201

9.5.2 分裂合并202

总结和复习203

第10章 典型图像分割算法205

10.1 SUSAN检测算子205

10.1.1 USAN原理205

10.1.2 SUSAN算子边缘检测206

10.2 主动轮廓模型209

10.2.1 主动轮廓209

10.2.2 设计能量函数210

10.3 特色的取阈值技术213

10.3.1 多分辨率阈值选取213

10.3.2 类间最大交叉熵阈值214

10.3.3 类内最小模糊散度阈值216

10.3.4 借助过渡区选择阈值218

10.3.5 特征空间聚类220

10.4 分水岭分割算法221

总结和复习224

第11章 目标表达和描述227

11.1 目标标记227

11.2 基于边界的表达229

11.2.1 技术分类229

11.2.2 链码229

11.2.3 边界段和凸包231

11.2.4 边界标记231

11.2.5 多边形233

11.2.6 地标点234

11.3 基于区域的表达235

11.3.1 技术分类235

11.3.2 空间占有数组235

11.3.3 四叉树236

11.3.4 金字塔236

11.3.5 围绕区域237

11.3.6 骨架238

11.4 基于边界的描述240

11.4.1 简单边界描述符240

11.4.2 形状数242

11.4.3 边界矩243

11.5 基于区域的描述243

11.5.1 简单区域描述符243

11.5.2 拓扑描述符245

11.5.3 不变矩245

总结和复习247

第12章 特征提取和测量误差249

12.1 区域纹理特征及测量249

12.1.1 统计法249

12.1.2 结构法253

12.1.3 频谱法256

12.2 区域形状特征及测量258

12.2.1 形状紧凑性258

12.2.2 形状复杂性262

12.3 拓扑结构描述参数264

12.4 特征测量的准确度265

12.4.1 准确度和精确度265

12.4.2 影响测量准确度的因素267

12.4.3 直线长度测量267

总结和复习268

第13章 彩色图像处理和分析271

13.1 基于物理的彩色模型271

13.1.1 三基色模型272

13.1.2 基于三基色的模型273

13.2 基于感知的彩色模型274

13.2.1 HSI模型275

13.2.2 其他彩色感知模型277

13.3 伪彩色增强279

13.4 真彩色增强281

13.4.1 处理策略281

13.4.2 彩色单分量增强282

13.4.3 全彩色增强284

13.5 彩色图像消噪286

13.6 彩色图像分割289

13.6.1 彩色空间的选择289

13.6.2 彩色图像分割策略290

总结和复习291

第14章 视频图像处理和分析293

14.1 视频表达和格式293

14.2 运动信息检测297

14.2.1 基于摄像机模型的检测297

14.2.2 基于差图像的检测299

14.3 视频滤波301

14.3.1 基于运动检测的滤波301

14.3.2 基于运动补偿的滤波302

14.3.3 消除匀速直线运动模糊304

14.4 视频压缩国际标准305

14.5 背景建模310

14.5.1 基本原理310

14.5.2 典型实用方法311

14.5.3 效果示例312

总结和复习313

第15章 数学形态学方法316

15.1 二值形态学基本运算316

15.1.1 膨胀和腐蚀317

15.1.2 开启和闭合318

15.2 二值形态学组合运算320

15.2.1 击中-击不中变换321

15.2.2 组合运算323

15.3 二值形态学实用算法326

15.4 灰度形态学基本运算328

15.4.1 灰度图像排序328

15.4.2 灰度膨胀和腐蚀329

15.4.3 灰度开启和闭合333

15.5 灰度形态学组合运算334

总结和复习336

部分思考题和练习题的参考解答339

参考文献344

索引352