数字图像处理:MATLAB算法设计与解译

第1章绪论 1.1数字图像与数字图像处理 1.2数字图像处理系统的组成 1.3图像处理技术的应用领域 1.4MATLAB及其应用基础 1.4.1MATLAB系统组成 1.4.2MATLAB系统环境 1.5基于MATLAB的图像处理程序设计与解译 1.5.1基于MATLAB环境的程序设计 1.5.2MATLAB常用编程方法解译 习题1 第2章数字图像处理基础 2.1电磁波谱与可见光谱 2.2人眼的亮度视觉特性 2.2.1视觉适应性 2.2.2同时对比效应 2.2.3马赫带效应 2.2.4视觉错觉 2.3图像的表示 2.3.1简单的图像成像模型 2.3.2数字图像的表示 2.4空间分辨率和灰度级分辨率 2.4.1空间分辨率和灰度分辨率的概念 2.4.2采样数变化对图像视觉效果的影响 2.4.3空间分辨率变化对图像视觉效果的影响 2.4.4灰度分辨率变化对图像视觉效果的影响 2.5像素间的关系 2.5.1像素的相邻和邻域 2.5.2距离的度量 2.6图像的显示 2.6.1显示分辨率与图像分辨率 2.6.2彩色模型 2.6.3位图 2.6.4调色板 2.7图像文件格式 2.7.1位图文件头 2.7.2位图信息头 2.7.3位图调色板 2.7.4图像的位图数据 习题2 第3章数字图像的基本运算 3.1灰度反转 3.2对数变换 3.3灰度直方图 3.3.1灰度图像直方图与灰度图像的对比度 3.3.2灰度直方图的特征 3.3.3归一化灰度图像直方图 3.4图像的代数运算 3.4.1图像的相加运算 3.4.2图像的相减运算 3.5图像的几何运算 3.5.1图像平移变换 3.5.2图像旋转变换 3.5.3图像镜像变换 3.5.4图像转置变换 3.5.5图像缩小与放大 习题3 第4章空间域图像增强 4.1基于点运算的图像增强方法 4.1.1对比度增强 4.1.2窗切片 4.2基于直方图的图像增强方法 4.2.1直方图均衡 4.2.2直方图规定化 4.3基于空间平滑滤波的图像增强方法 4.3.1线性平滑滤波图像增强方法——邻域平均法和均值滤波法 4.3.2非线性平滑滤波图像增强方法——中值滤波法 4.4基于空间锐化滤波的图像增强方法 4.4.1基于一阶微分算子的图像增强方法 4.4.2基于二阶微分算子的图像增强方法 习题4 第5章频率域图像处理 5.1二维离散傅里叶变换 5.1.1二维离散傅里叶变换的定义和傅里叶频谱 5.1.2二维离散傅里叶变换的重要性质 5.1.3图像的傅里叶频谱特性分析 5.2频率域图像处理的基本实现思路 5.2.1基本实现思想 5.2.2转移函数的设计 5.3基于频率域的图像噪声消除——频率域低通滤波 5.3.1理想低通滤波器 5.3.2巴特沃斯低通滤波器 5.3.3高斯低通滤波器 5.4基于频率域的图像增强——频率域高通滤波 5.4.1理想高通滤波器 5.4.2巴特沃斯高通滤波器 5.4.3高斯高通滤波器 5.5带阻滤波和带通滤波 5.5.1带阻滤波器 5.5.2带通滤波器 习题5 第6章图像恢复 6.1图像的退化模型 6.1.1常见退化现象的物理模型 6.1.2图像退化模型的表示 6.2逆滤波图像恢复 6.2.1无约束小二乘方恢复 6.2.2逆滤波图像恢复方法 6.2.3无约束图像恢复的病态性 6.3维纳滤波图像恢复 6.3.1有约束小二乘方恢复 6.3.2维纳滤波图像恢复方法 6.3.3图像恢复的病态性和奇异性 6.4匀速直线运动模糊的恢复 6.5图像噪声与被噪声污染图像的恢复 6.5.1图像噪声 6.5.2被噪声污染图像的恢复 6.6图像几何失真校正 6.6.1坐标的几何校正 6.6.2灰度值恢复 习题6 第7章图像压缩编码 7.1DCT变换 7.1.1一维DCT 7.1.2二维偶DCT 7.1.3DCT变换的基函数与基图像 7.2数字图像压缩编码基础 7.2.1图像压缩的基本概念 7.2.2图像编码模型 7.2.3数字图像的信息熵 7.3几种基本的变长编码方法 7.3.1费诺码 7.3.2霍夫曼编码 7.3.3几种接近的变长编码 7.3.4算术编码 7.4位平面编码 7.4.1位平面分解 7.4.2位平面的格雷码分解编码 7.5游程编码 7.6变换编码 7.6.1变换编码的过程 7.6.2子图像尺寸的选择 7.6.3变换的选择 7.6.4变换系数的量化和编码 7.6.5变换解码 7.7图像质量评价——保真度准则 7.7.1主观保真度准则 7.7.2客观保真度准则 习题7 第8章图像分割 8.1图像分割的概念 8.2基于边缘检测的图像分割 8.2.1图像边缘的概念 8.2.2Hough变换 8.3基于阈值的图像分割 8.3.1基于阈值的分割方法 8.3.2阈值选取方法 8.4基于跟踪的图像分割 8.4.1轮廓跟踪法 8.4.2光栅跟踪法 8.5基于区域的图像分割 8.5.1区域生长法 8.5.2分裂合并法 习题8 第9章图像特征提取 9.1图像的边缘特征及其检测方法 9.1.1图像的边缘特征 9.1.2梯度边缘检测 9.1.3二阶微分边缘检测 9.1.4Marr边缘检测算法 9.2图像的点与角点特征及其检测方法 9.2.1图像点特征及其检测方法 9.2.2图像角点的概念 9.2.3SUSAN角点检测算法 9.3图像的纹理特征及其描述和提取方法 9.3.1图像纹理的概念和分类 9.3.2图像纹理的主要特性及描述与提取方法 9.3.3基于灰度直方图统计矩的纹理特征描述与提取方法 9.3.4基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法 9.3.5基于结构方法的纹理描述 9.3.6基于频谱方法的纹理描述 9.4图像的形状特征 9.4.1矩形度 9.4.2圆形度 9.4.3球状性 9.5图像的统计特征 习题9 第10章彩色图像处理 10.1彩色视觉 10.1.1三基色原理与混色 10.1.2CIE色度图/颜色系统 10.2彩色模型 10.2.1RGB彩色模型 10.2.2HSI彩色模型 10.2.3RGB彩色模型向HSI彩色模型的转换 10.2.4HSI彩色模型向RGB彩色模型的转换 10.3彩色变换 10.3.1反色变换 10.3.2彩色图像的灰度化 10.3.3真彩色转变为256色 10.3.4彩色平衡 10.4彩色图像增强 10.4.1真彩色增强 10.4.2伪彩色增强 10.4.3假彩色增强 10.5彩色图像的平滑 10.5.1基于RGB彩色模型的彩色图像平滑 10.5.2基于HSI彩色模型的彩色图像平滑 10.6彩色图像的锐化 10.7彩色图像的边缘检测 10.8彩色图像的分割 10.8.1HSI模型的彩色图像分割 10.8.2RGB模型的彩色图像分割 习题10 第11章形态学图像处理 11.1集合论基础 11.1.1集合的概念 11.1.2集合间的关系和运算 11.2二值形态学图像处理方法 11.2.1腐蚀运算 11.2.2膨胀运算 11.2.3开运算 11.2.4闭运算 11.2.5二值形态学四种基本运算的性质 11.3二值图像的形态学处理 11.3.1形态滤波 11.3.2边界提取 11.3.3区域填充 11.3.4骨架提取 11.3.5物体识别 习题11 第12章目标表示与描述 12.1边界表示 12.1.1链码 12.1.2多边形近似 12.1.3边界分段 12.1.4标记图 12.2边界描述 12.2.1简单的边界描述子 12.2.2形状数 12.2.3傅里叶描述子 12.2.4统计矩 12.3区域表示 12.3.1区域标示 12.3.2四叉树表示 12.3.3骨架表示 12.4区域描述 12.4.1几种简单的区域描述子 12.4.2拓扑描述子 12.4.3不变矩 12.5关系描述 12.5.1串描述子 12.5.2树描述子 习题12 附录 参考文献