第1章緒論
1.1序言
1.2圖像處理技術的分類
1.3數字圖像處理的特點
1.4數字圖像處理的主要方法及
主要內容
1.4.1數字圖像處理方法
1.4.2數字圖像處理的主要內容
1.5數字圖像處理的硬件設備
1.6數字圖像處理的應用
1.7數字圖像處理領域的
發展動向
思考題
第2章圖像、圖像系統與視覺系統
2.1圖像
2.1.1有關光學的預備知識
2.1.2圖像的概念
2.1.3圖像信息的分類
2.1.4圖像的統計特性
2.1.5圖像信息的信息量
2.1.6常用圖像格式簡介
2.2圖像處理系統及外圍設備
2.2.1圖像處理系統中常用的
輸入設備
2.2.2飛點掃描設備
2.2.3鼓形掃描器
2.2.4微密度計
2.2.5遙感中常用的圖像獲取設備
2.2.6Kinect RGB-D圖像獲取設備
2.2.7其他圖像輸入設備
2.3圖像處理系統中的輸出設備
2.3.1監視器
2.3.2激光掃描器
2.3.3平板顯示器
2.3.4等離子體PDP顯示技術
2.3.5OLED顯示技術
2.3.6數碼紙顯示技術
2.3.7其他圖像顯示裝置
2.4數字圖像處理的主機系統
2.5視覺系統
2.5.1視覺系統的基本構造
2.5.2光覺和色覺
2.6光度學及色度學原理
2.6.1顏色的表示方法及觀察條件
2.6.2三基色混色及色度表示原理
2.6.3CIE的R、G、B顏色表示系統
2.7亮度和顏色感覺的視覺特征
2.8視覺的空間性質
2.9視覺的時間特性
2.10運動的感覺
2.11形狀感覺與錯視
思考題
第3章圖像處理中的正交變換
3.1傅里葉變換
3.1.1傅里葉變換的定義及
基本概念
3.1.2傅里葉變換的性質
3.1.3離散傅里葉變換
3.1.4快速傅里葉變換
3.1.5用計算機實現快速傅里葉
變換
3.1.6二維離散傅里葉變換
3.2離散余弦變換
3.2.1離散余弦變換的定義
3.2.2離散余弦變換的正交性
3.2.3離散余弦變換的計算
3.3沃爾什變換
3.3.1正交函數的概念
3.3.2拉德梅克函數
3.3.3沃爾什函數
3.3.4沃爾什函數的性質
3.3.5沃爾什變換
3.3.6離散沃爾什―哈達瑪變換
3.3.7離散沃爾什變換的性質
3.3.8快速沃爾什變換
3.3.9多維變換
3.4哈爾函數及哈爾變換
3.4.1哈爾函數的定義
3.4.2哈爾函數的性質
3.4.3哈爾變換及快速算法
3.5斜矩陣與斜變換
3.5.1斜矩陣的構成
3.5.2斜變換
3.6小波變換
3.6.1概述
3.6.2時-頻分析
3.6.3Gabor變換
3.6.4連續小波變換
3.6.5離散小波變換
3.6.6小波包
3.6.7二維小波
3.6.8Mallat算法
思考題
第4章圖像增強
4.1用直方圖修改技術進行
圖像增強
4.1.1直方圖
4.1.2直方圖修改技術的基礎
4.1.3直方圖均衡化處理
4.1.4直方圖規定化處理
4.1.5圖像對比度處理
4.2圖像平滑化處理
4.2.1鄰域平均法
4.2.2低通濾波法
4.2.3多圖像平均法
4.3圖像尖銳化處理
4.3.1微分尖銳化處理
4.3.2邊緣模型
4.3.3零交叉邊緣檢測
4.3.4Canny算子
4.3.5Prewitt算子
4.3.6經典的Kirsch算子
4.3.7基于偏微分方程的邊緣
檢測方法
4.3.8高通濾波法
4.4利用同態系統進行增強
處理
4.5彩色圖像處理
4.5.1關于顏色的基本理論
4.5.2顏色模型
4.5.3偽彩色圖像處理
思考題
第5章圖像編碼
5.1圖像編碼分類
5.2圖像編碼中的保真度準則
5.2.1客觀保真度準則
5.2.2主觀保真度準則
5.3PCM編碼
5.3.1PCM 編碼的基本原理
5.3.2PCM 編碼的量化噪聲
5.3.3編碼器、譯碼器
5.3.4非線性PCM 編碼
5.3.5亞奈奎斯特取樣PCM編碼
5.4統計編碼
5.4.1編碼效率與冗余度
5.4.2三種常用的統計編碼法
5.4.3算術編碼
5.5預測編碼
5.5.1預測編碼的基本原理
5.5.2模停―M)編碼
5.5.3DPCM編碼
5.6變換編碼
5.6.1幾種特殊的映射變換
編碼法
5.6.2正交變換編碼
5.7圖像編碼的國際標準
5.7.1H.261編碼標準
5.7.2H.261解碼原理
5.7.3H.261的圖像復用編碼
5.7.4傳輸緩沖器與傳輸編碼
思考題
第6章圖像復原
6.1退化模型
6.1.1系統H的基本定義
6.1.2連續函數退化模型
6.1.3離散的退化模型
6.2復原的代數方法
6.2.1非約束復原法
6.2.2約束復原法
6.3 逆濾波
6.3.1逆濾波的基本原理
6.3.2去除由均勻直線運動引起
的模糊
6.4*小二乘方濾波
6.4.1*小二乘方濾波的原理
6.4.2用于圖像復原的幾種*小二乘
方濾波器
6.5約束去卷積
6.6中值濾波
6.6.1中值濾波的基本原理
6.6.2加權的中值濾波
6.7幾種其他空間復原技術
6.7.1幾何畸變校正
6.7.2盲目圖像復原
6.7.3遞歸圖像復原技術
6.7.4數字圖像修復技術
思考題
第7章圖像重建
7.1概述
7.2傅里葉變換重建
7.3卷積法重建
7.4代數重建方法
7.5重建的優化問題
7.6圖像重建中的濾波器設計
7.7重建圖像的顯示
7.7.1重建圖像顯示應考慮的
問題
7.7.2單色顯示
7.7.3重建對象的顯示
7.7.4圖像重建的應用及CT的基本
原理
思考題
第8章圖像分析
8.1分割
8.1.1灰度閾值法分割
8.1.2樣板匹配
8.1.3區域生長
8.1.4區域聚合
8.1.5基于聚類的分割方法
8.2描繪
8.2.1區域描繪
8.2.2SIFT方法
8.2.3關系描繪
8.2.4相似性描繪
8.2.5霍夫變換
8.3紋理分析
8.3.1紋理特征
8.3.2用空間自相關函數做
紋理測度
8.3.3傅里葉功率譜法
8.3.4聯合概率矩陣法
8.3.5灰度差分統計法
8.3.6行程長度統計法
8.3.7其他幾種方法
8.3.8紋理的句法結構分析法
8.4形狀分析的細線化
8.5圖像配準
思考題
第9章數學形態學原理
9.1數學形態學的發展
9.2數學形態學的基本概念和
運算
9.2.1數學形態學定量分析原則
9.2.2數學形態學的基本定義及
基本算法
9.3一些基本形態學算法
9.3.1邊緣提取算法
9.3.2區域填充算法
9.3.3連接部分提取算法
9.3.4凸殼算法
9.3.5細化算法
9.3.6粗化運算
9.3.7骨骼化算法
9.3.8裁剪
9.4灰度圖像的形態學處理
9.4.1膨脹
9.4.2腐蝕
9.4.3開運算和閉運算
9.4.4灰度形態學的應用
思考題
第10章模式識別的理論和方法
10.1概述
10.2統計模式識別法
10.2.1決策理論方法
10.2.2統計分類法
10.2.3特征的抽取與選擇
10.2.4決策邊界的擬合問題
10.2.5統計學習理論與支持
向量機
10.3神經網絡與深度學習
10.3.1感知機
10.3.2多層前饋神經網絡
10.3.3深度卷積神經網絡
10.4句法結構模式識別
10.4.1形式語言概述
10.4.2句法結構方法
10.4.3誤差校正句法分析
10.4.4文法推斷
10.5模糊識別法
10.5.1模糊集合及其運算
10.5.2模糊關系及性質
10.5.3模糊模式識別的方法
10.6模式識別的幾種應用
10.6.1生物特征識別
10.6.2模式識別在醫學上的應用
10.6.3模式識別在自動檢測中的
應用
思考題
參考文獻