包邮数字图像处理学(第4版高等学校电子信息类精品教材)

第1章绪论 1.1序言 1.2图像处理技术的分类 1.3数字图像处理的特点 1.4数字图像处理的主要方法及 主要内容 1.4.1数字图像处理方法 1.4.2数字图像处理的主要内容 1.5数字图像处理的硬件设备 1.6数字图像处理的应用 1.7数字图像处理领域的 发展动向 思考题 第2章图像、图像系统与视觉系统 2.1图像 2.1.1有关光学的预备知识 2.1.2图像的概念 2.1.3图像信息的分类 2.1.4图像的统计特性 2.1.5图像信息的信息量 2.1.6常用图像格式简介 2.2图像处理系统及外围设备 2.2.1图像处理系统中常用的 输入设备 2.2.2飞点扫描设备 2.2.3鼓形扫描器 2.2.4微密度计 2.2.5遥感中常用的图像获取设备 2.2.6Kinect RGB-D图像获取设备 2.2.7其他图像输入设备 2.3图像处理系统中的输出设备 2.3.1监视器 2.3.2激光扫描器 2.3.3平板显示器 2.3.4等离子体PDP显示技术 2.3.5OLED显示技术 2.3.6数码纸显示技术 2.3.7其他图像显示装置 2.4数字图像处理的主机系统 2.5视觉系统 2.5.1视觉系统的基本构造 2.5.2光觉和色觉 2.6光度学及色度学原理 2.6.1颜色的表示方法及观察条件 2.6.2三基色混色及色度表示原理 2.6.3CIE的R、G、B颜色表示系统 2.7亮度和颜色感觉的视觉特征 2.8视觉的空间性质 2.9视觉的时间特性 2.10运动的感觉 2.11形状感觉与错视 思考题 第3章图像处理中的正交变换 3.1傅里叶变换 3.1.1傅里叶变换的定义及 基本概念 3.1.2傅里叶变换的性质 3.1.3离散傅里叶变换 3.1.4快速傅里叶变换 3.1.5用计算机实现快速傅里叶 变换 3.1.6二维离散傅里叶变换 3.2离散余弦变换 3.2.1离散余弦变换的定义 3.2.2离散余弦变换的正交性 3.2.3离散余弦变换的计算 3.3沃尔什变换 3.3.1正交函数的概念 3.3.2拉德梅克函数 3.3.3沃尔什函数 3.3.4沃尔什函数的性质 3.3.5沃尔什变换 3.3.6离散沃尔什―哈达玛变换 3.3.7离散沃尔什变换的性质 3.3.8快速沃尔什变换 3.3.9多维变换 3.4哈尔函数及哈尔变换 3.4.1哈尔函数的定义 3.4.2哈尔函数的性质 3.4.3哈尔变换及快速算法 3.5斜矩阵与斜变换 3.5.1斜矩阵的构成 3.5.2斜变换 3.6小波变换 3.6.1概述 3.6.2时-频分析 3.6.3Gabor变换 3.6.4连续小波变换 3.6.5离散小波变换 3.6.6小波包 3.6.7二维小波 3.6.8Mallat算法 思考题 第4章图像增强 4.1用直方图修改技术进行 图像增强 4.1.1直方图 4.1.2直方图修改技术的基础 4.1.3直方图均衡化处理 4.1.4直方图规定化处理 4.1.5图像对比度处理 4.2图像平滑化处理 4.2.1邻域平均法 4.2.2低通滤波法 4.2.3多图像平均法 4.3图像尖锐化处理 4.3.1微分尖锐化处理 4.3.2边缘模型 4.3.3零交叉边缘检测 4.3.4Canny算子 4.3.5Prewitt算子 4.3.6经典的Ｋirsch算子 4.3.7基于偏微分方程的边缘 检测方法 4.3.8高通滤波法 4.4利用同态系统进行增强 处理 4.5彩色图像处理 4.5.1关于颜色的基本理论 4.5.2颜色模型 4.5.3伪彩色图像处理 思考题 第5章图像编码 5.1图像编码分类 5.2图像编码中的保真度准则 5.2.1客观保真度准则 5.2.2主观保真度准则 5.3PCM编码 5.3.1PCM 编码的基本原理 5.3.2PCM 编码的量化噪声 5.3.3编码器、译码器 5.3.4非线性PCM 编码 5.3.5亚奈奎斯特取样PCM编码 5.4统计编码 5.4.1编码效率与冗余度 5.4.2三种常用的统计编码法 5.4.3算术编码 5.5预测编码 5.5.1预测编码的基本原理 5.5.2模停―M）编码 5.5.3DPCM编码 5.6变换编码 5.6.1几种特殊的映射变换 编码法 5.6.2正交变换编码 5.7图像编码的国际标准 5.7.1H.261编码标准 5.7.2H.261解码原理 5.7.3H.261的图像复用编码 5.7.4传输缓冲器与传输编码 思考题 第6章图像复原 6.1退化模型 6.1.1系统H的基本定义 6.1.2连续函数退化模型 6.1.3离散的退化模型 6.2复原的代数方法 6.2.1非约束复原法 6.2.2约束复原法 6.3 逆滤波 6.3.1逆滤波的基本原理 6.3.2去除由均匀直线运动引起 的模糊 6.4*小二乘方滤波 6.4.1*小二乘方滤波的原理 6.4.2用于图像复原的几种*小二乘 方滤波器 6.5约束去卷积 6.6中值滤波 6.6.1中值滤波的基本原理 6.6.2加权的中值滤波 6.7几种其他空间复原技术 6.7.1几何畸变校正 6.7.2盲目图像复原 6.7.3递归图像复原技术 6.7.4数字图像修复技术 思考题 第7章图像重建 7.1概述 7.2傅里叶变换重建 7.3卷积法重建 7.4代数重建方法 7.5重建的优化问题 7.6图像重建中的滤波器设计 7.7重建图像的显示 7.7.1重建图像显示应考虑的 问题 7.7.2单色显示 7.7.3重建对象的显示 7.7.4图像重建的应用及CT的基本 原理 思考题 第8章图像分析 8.1分割 8.1.1灰度阈值法分割 8.1.2样板匹配 8.1.3区域生长 8.1.4区域聚合 8.1.5基于聚类的分割方法 8.2描绘 8.2.1区域描绘 8.2.2SIFT方法 8.2.3关系描绘 8.2.4相似性描绘 8.2.5霍夫变换 8.3纹理分析 8.3.1纹理特征 8.3.2用空间自相关函数做 纹理测度 8.3.3傅里叶功率谱法 8.3.4联合概率矩阵法 8.3.5灰度差分统计法 8.3.6行程长度统计法 8.3.7其他几种方法 8.3.8纹理的句法结构分析法 8.4形状分析的细线化 8.5图像配准 思考题 第9章数学形态学原理 9.1数学形态学的发展 9.2数学形态学的基本概念和 运算 9.2.1数学形态学定量分析原则 9.2.2数学形态学的基本定义及 基本算法 9.3一些基本形态学算法 9.3.1边缘提取算法 9.3.2区域填充算法 9.3.3连接部分提取算法 9.3.4凸壳算法 9.3.5细化算法 9.3.6粗化运算 9.3.7骨骼化算法 9.3.8裁剪 9.4灰度图像的形态学处理 9.4.1膨胀 9.4.2腐蚀 9.4.3开运算和闭运算 9.4.4灰度形态学的应用 思考题 第10章模式识别的理论和方法 10.1概述 10.2统计模式识别法 10.2.1决策理论方法 10.2.2统计分类法 10.2.3特征的抽取与选择 10.2.4决策边界的拟合问题 10.2.5统计学习理论与支持 向量机 10.3神经网络与深度学习 10.3.1感知机 10.3.2多层前馈神经网络 10.3.3深度卷积神经网络 10.4句法结构模式识别 10.4.1形式语言概述 10.4.2句法结构方法 10.4.3误差校正句法分析 10.4.4文法推断 10.5模糊识别法 10.5.1模糊集合及其运算 10.5.2模糊关系及性质 10.5.3模糊模式识别的方法 10.6模式识别的几种应用 10.6.1生物特征识别 10.6.2模式识别在医学上的应用 10.6.3模式识别在自动检测中的 应用 思考题 参考文献