图书介绍
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- 朱虹编著 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：9787302307907
- 出版时间：2013
- 标注页数：208页
- 文件大小：49MB
- 文件页数：223页
- 主题词：数字图象处理－研究
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图书目录
第1章 引言1
1.1 图像的基本概念1
1.2 数字图像处理系统3
1.2.1 静态数字图像处理3
1.2.2 数字视频处理4
1.3 数字图像处理的主要研究内容5
1.4 本书的结构安排8
习题9
第2章 数字图像的基本概念10
2.1 数字图像的基本概述10
2.1.1 采样10
2.1.2 量化11
2.2 数字图像的数值描述12
2.3 数字图像的位图文件结构14
2.3.1 BMP位图文件的总体结构15
2.3.2 BMP位图文件的各结构的具体数据项16
2.4 数字图像的灰度直方图17
2.4.1 灰度直方图的概念17
2.4.2 灰度直方图的性质18
2.4.3 灰度直方图对图像特性的表征19
习题20
第3章 数字图像增强21
3.1 线性对比度展宽21
3.2 非线性动态范围调整23
3.3 直方图均衡化方法24
3.4 Retinex图像增强方法27
习题28
第4章 数字图像去噪29
4.1 图像噪声29
4.2 均值滤波30
4.2.1 均值滤波的原理30
4.2.2 均值滤波方法31
4.3 中值滤波33
4.3.1 中值滤波的原理33
4.3.2 中值滤波方法33
4.4 边界保持类平滑滤波35
4.4.1 基于灰度最小方差的均值滤波35
4.4.2 K近邻均值滤波37
4.4.3 对称近邻均值滤波38
4.4.4 西格玛（∑）均值滤波40
4.5 灰度图的形态学滤波41
4.5.1 灰值腐蚀滤波41
4.5.2 灰值膨胀滤波42
4.5.3 灰值开运算滤波43
4.5.4 灰值闭运算滤波44
习题46
第5章 数字图像锐化48
5.1 一阶锐化算法48
5.1.1 单方向一阶锐化算子49
5.1.2 任意方向一阶锐化算子50
5.1.3 一阶优化锐化算子54
5.2 二阶锐化算法57
5.2.l Laplacian锐化算子57
5.2.2 Wallis锐化算子58
5.2.3 LOG锐化算子59
习题60
第6章 图像的几何变换62
6.1 图像的位置变换62
6.1.1 图像的平移62
6.1.2 图像的镜像63
6.1.3 图像的旋转64
6.2 图像的形状变换68
6.2.1 图像的缩小68
6.2.2 图像的放大71
6.2.3 图像的错切73
6.3 齐次坐标与图像的仿射变换75
6.4 图像几何畸变的校正76
习题77
第7章 数字图像分割79
7.1 阈值分割方法79
7.1.1 基于灰度直方图的峰谷阈值方法79
7.1.2 p参数阈值方法81
7.1.3 类间、类内最大方差比阈值法82
7.1.4 均值聚类阈值法83
7.1.5 最大熵阈值法83
7.1.6 局部阈值法84
7.1.7 二维熵阈值法85
7.2 边缘检测分割方法86
7.2.1 加权梯度直方图分割方法86
7.2.2 复差分边缘检测分割方法87
7.2.3 综合边缘检测分割方法88
7.3 区域检测分割方法89
7.3.1 基于Hough变换的分割方法89
7.3.2 区域生长法92
7.3.3 区域合并、分裂法93
7.4 基于流形特征的分割方法95
7.4.1 图像流形特征的提取95
7.4.2 目标函数构建与优化95
习题97
第8章 二值图像处理98
8.1 二值图像中的基本概念98
8.1.1 连接关系98
8.1.2 内部点与边界点99
8.1.3 连接数与交叉数99
8.1.4 几何特征101
8.2 贴标签103
8.3 边界跟踪104
8.4 细线化105
8.4.1 距离变换105
8.4.2 骨架线的提取107
8.5 腐蚀与膨胀108
8.5.1 腐蚀108
8.5.2 膨胀110
8.6 开运算与闭运算112
8.6.1 开运算112
8.6.2 闭运算113
习题114
第9章 模糊退化图像的复原116
9.1 图像的模糊退化模型的建立116
9.1.1 运动模糊退化函数116
9.1.2 散焦模糊退化函数118
9.2 图像的模糊退化模型的估计119
9.2.1 运动模糊退化函数的估计119
9.2.2 散焦模糊退化函数的估计123
9.3 图像模糊退化的复原126
9.3.1 逆滤波图像复原方法126
9.3.2 维纳滤波图像复原方法127
9.3.3 Lucy/Richard迭代复原方法130
9.4 振铃效应的抑制131
9.4.1 边界循环方法131
9.4.2 最优窗方法132
习题133
第10章 图像的超分辨率重建134
10.1 图像超分辨率重建的概念134
10.1.1 超分辨率重建方法的设计思想135
10.1.2 超分辨率理论的产生与发展136
10.2 图像超分辨率重建的数学模型137
10.2.1 图像的降质模型137
10.2.2 超分辨率重建的一般模型139
10.2.3 常用的图像先验模型140
10.3 亚像素图像配准方法142
10.3.1 图像配准的概念143
10.3.2 亚像素图像配准143
10.3.3 迭代泰勒级数法144
10.3.4 相位相关法145
10.3.5 基于多峰拟合的扩展相位相关法146
10.4 超分辨率图像重建算法148
10.4.1 最大后验概率估计的超分辨率重建算法148
10.4.2 凸集投影的超分辨率重建算法150
10.5 超分辨率图像重建面临的挑战152
习题153
第11章 彩色图像154
11.1 彩色的形成原理与基本概念154
11.1.1 视觉生理学154
11.1.2 视觉特性154
11.1.3 彩色信息的感知156
11.1.4 彩色成像及其数学模型156
11.2 表色系157
11.2.1 色度学彩色模型157
11.2.2 工业彩色模型159
11.2.3 视觉彩色模型161
11.3 彩色平衡165
11.3.1 灰场白平衡166
11.3.2 最大颜色值平衡166
11.4 彩色补偿167
11.5 多相机间的颜色一致性校正170
11.5.1 颜色直方图匹配方法170
11.5.2 多项式回归建模方法172
11.5.3 基于统计特性的颜色校正方法174
11.6 彩色图像的颜色不变量特征177
11.6.1 基于Kubelka-Munk原理的颜色不变量特征177
11.6.2 基于Diagonal-Offset模型的颜色矩不变量特征178
11.7 本征图像分解180
11.7.1 本征图像分解原理181
11.7.2 基于单幅图像的本征图像分解181
习题182
第12章 图像识别与目标检测跟踪184
12.1 图像的真伪鉴别184
12.1.1 基于相机指纹的真伪鉴别方法185
12.1.2 基于相机响应特性的真伪鉴别方法187
12.2 视频运动目标的检测188
12.2.1 光流法188
12.2.2 帧间差分法189
12.2.3 背景差分法190
12.2.4 单高斯背景建模方法191
12.2.5 混合高斯背景建模方法192
12.2.6 基于码书的背景建模方法192
12.2.7 非参数估计的背景建模方法196
12.3 阴影检测199
12.3.1 阴影产生的机理199
12.3.2 基于RGB颜色空间的阴影检测算法200
12.3.3 基于HSV颜色空间的阴影检测算法201
12.4 运动目标的跟踪202
12.4.1 基于颜色特征的目标跟踪202
12.4.2 目标的运动特征203
12.4.3 目标跟踪过程中粘连、遮挡交叉的处理203
习题206
参考文献207