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圖像工程——上冊:圖像處理(第5版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302662884
- 條形碼：9787302662884 ; 978-7-302-66288-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
圖像工程——上冊:圖像處理(第5版) 本書特色
本書內(nèi)容體系連續(xù)貫通，依次學習能幫助讀者全面、深入、系統(tǒng)地學習圖像處理技術(shù)。相比于國內(nèi)外同類教材，本書與*新科研成果結(jié)合比較緊密，每次再版均充實了*新研究成果和得到廣泛使用的典型技術(shù)，新內(nèi)容的引進比較早。在教材所引用和參考的文獻中，作者自己發(fā)表的就有100多篇，科研成果的引入提高了內(nèi)容的先進性。
從教學的角度考慮，本書具有以下特點：
（1）盡快進入主題：把先修或預備內(nèi)容安排在需先修部分的同一章之前，沒有安排專門的基礎(chǔ)知識章，更加實用，也突出了課程主線的內(nèi)容。
（2）內(nèi)容模塊化：正式內(nèi)容分別結(jié)合進4個相關(guān)的學習單元，每個單元都圍繞一個主題（自成體系），既加強了全書的系統(tǒng)性和結(jié)構(gòu)性，也有利于復習考核。
（3）配套資源豐富：每章配套PPT課件、微課視頻、隨堂測試、擴展閱讀等內(nèi)容，便于課堂學習和課后自學。
（4）資源開放共享：總結(jié)和復習、部分思考題和練習題解答、參考文獻、PPT課件、微課視頻、隨堂測試等資源均已電子化，掃描對應二維碼即可下載。
圖像工程——上冊:圖像處理(第5版) 內(nèi)容簡介
本書為《圖像工程》第5版的上冊，主要介紹圖像工程的**層次———圖像處理的基本概念、基本原理、典型方法、實用技術(shù)以及國際上有關(guān)研究的新成果。 本書第1章是緒論，介紹圖像基礎(chǔ)知識并概述全書。圖像處理的主要內(nèi)容分別在4個單元中介紹。第1單元（包含第2~5章）介紹圖像增強技術(shù)；其中第2章介紹基于像素點操作的空域增強技術(shù)，第3章介紹基于模板操作的空域增強技術(shù)，第4章介紹頻域增強技術(shù)，第5章介紹消除圖像中噪聲的增強技術(shù)。第2單元（包含第6~9章）介紹圖像恢復技術(shù)，其中第6章介紹圖像退化模型和恢復技術(shù)，第7章介紹圖像校正和修補技術(shù)，第8章介紹圖像去霧及評價技術(shù)，第9章介紹圖像投影重建技術(shù)。第3單元（包含第10~12章）介紹圖像編碼技術(shù)，其中第10章介紹圖像編碼基礎(chǔ)，第11章介紹變換編碼技術(shù)，第12章介紹其他各種編碼技術(shù)。 第4單元（包含第13~16章）介紹（圖像）拓展技術(shù)，其中第13章介紹圖像信息安全技術(shù)，第14章介紹彩色圖像處理技術(shù)，第15章介紹視頻圖像處理技術(shù)，第16章介紹多尺度/多分辨率圖像處理技術(shù)。書中的附錄 A介紹了圖像方面的一些國際標準，主要與第3單元相關(guān)。 本書可作為高等院校信號與信息處理、通信與信息系統(tǒng)、電子與通信工程、模式識別與智能系統(tǒng)、計算機視覺等本科和研究生專業(yè)基礎(chǔ)課或?qū)I(yè)課教材，也可供信息與通信工程、電子科學與技術(shù)、計算機科學與技術(shù)、測控技術(shù)與儀器、機器人自動化、生物醫(yī)學工程、光學、電子醫(yī)療設(shè)備研制、遙感、測繪和軍事偵察等領(lǐng)域的科技工作者參考。
圖像工程——上冊:圖像處理(第5版) 目錄
第1章緒論
1．1圖像基本概念
1．1．1圖像表示和顯示
1．1．2空間分辨率和幅度
分辨率 1．1．3圖像質(zhì)量 1．2圖像工程簡介 1．2．1圖像技術(shù)和圖像
工程 1．2．2圖像工程的3個
層次 1．2．3圖像工程相關(guān)學科
和領(lǐng)域 1．2．4圖像工程的技術(shù)
應用 1．2．5圖像工程文獻統(tǒng)計
分類 1．3圖像處理系統(tǒng) 1．3．1系統(tǒng)構(gòu)成框圖 1．3．2圖像采集 1．3．3圖像顯示和打印 1．3．4圖像存儲 1．3．5圖像處理 1．4內(nèi)容框架和特點 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第1單元圖 像 增 強 第2章點操作空域增強 2．1圖像坐標變換 2．1．1基本坐標變換 2．1．2坐標變換擴展 2．2圖像間運算 2．2．1算術(shù)和邏輯運算 2．2．2圖像間算術(shù)運算的
應用 2．3圖像灰度映射 2．3．1灰度映射原理 2．3．2典型灰度映射
函數(shù) 2．3．3針對性灰度映射 2．4直方圖變換 2．4．1直方圖均衡化 2．4．2直方圖規(guī)定化 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第3章模板操作空域增強 3．1像素間聯(lián)系 3．1．1像素的鄰域和
鄰接 3．1．2像素間的連接和
連通 3．1．3像素間距離 3．2模板運算 3．3線性濾波 3．3．1線性平滑濾波 3．3．2線性銳化濾波 3．4非線性濾波 3．4．1非線性平滑濾波 3．4．2非線性銳化濾波 3．4．3線性和非線性混合
濾波 3．5局部增強 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第4章頻域圖像增強 4．1頻域技術(shù)原理 4．2傅里葉變換 4．2．12D傅里葉變換 4．2．2傅里葉變換定理 4．2．3快速傅里葉變換 4．3低通和高通濾波 4．3．1低通濾波 4．3．2高通濾波 4．4帶通和帶阻濾波 4．5同態(tài)濾波 4．5．1亮度成像模型 4．5．2同態(tài)濾波增強 4．5．3同態(tài)濾波改進 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第5章圖像噪聲消除 5．1噪聲概述 5．1．1噪聲描述 5．1．2噪聲概率密度
函數(shù) 5．2典型噪聲濾波器 5．2．1均值類濾波器 5．2．2排序類統(tǒng)計濾
波器 5．2．3選擇性濾波器 5．3開關(guān)中值濾波器 5．3．1開關(guān)中值濾波
原理 5．3．2基于開關(guān)的自適應
加權(quán)均值濾波器 5．3．3進一步的改進 5．4結(jié)合深度學習的圖像去噪 5．4．1非開關(guān)隨機值脈沖
噪聲消除 5．4．2強噪聲圖像去噪 5．4．3基于多通道GAN的
圖像去噪 5．4．4地震圖像中噪聲濾波
結(jié)果的分類 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第2單元圖 像 恢 復 第6章圖像退化和恢復 6．1圖像退化及模型 6．1．1圖像退化示例 6．1．2圖像退化模型 6．2無約束恢復 6．2．1無約束恢復公式 6．2．2逆濾波 6．3有約束恢復 6．3．1有約束恢復公式 6．3．2維納濾波器 6．3．3有約束*小平方
恢復 6．4交互式恢復 6．5估計運動模糊核 6．5．1快速盲反卷積 6．5．2基于CNN的方法 6．6低分辨率圖像去模糊 6．6．1生成對抗網(wǎng)絡(luò)
結(jié)構(gòu) 6．6．2損失函數(shù)設(shè)計 6．6．3多類生成對抗
網(wǎng)絡(luò) 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第7章圖像校正和修補 7．1圖像仿射變換 7．1．1一般仿射變換 7．1．2特殊仿射變換 7．1．3變換間的聯(lián)系 7．2幾何失真校正 7．2．1空間變換 7．2．2灰度插值 7．3圖像修補 7．3．1圖像修補原理 7．3．2圖像修補技術(shù)的
分類 7．4圖像修復 7．4．1全變分模型 7．4．2混合模型 7．5圖像補全 7．5．1基于范例的方法 7．5．2結(jié)合稀疏表達的
方法 7．6加權(quán)稀疏非負矩陣分解
算法 7．6．1加權(quán)非負矩陣
分解 7．6．2區(qū)域填充 7．6．3基于EM算法的
WSNMF 7．7上下文驅(qū)動的混合方法 7．7．1總體流圖 7．7．2預處理步驟 7．7．3基于范例修補
步驟 7．7．4結(jié)合擴散修補 7．8圖像修補中的AE和
GAN 7．8．1基于AE的技術(shù) 7．8．2基于GAN的技術(shù) 7．8．3上下文編碼器 7．8．4技術(shù)比較 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第8章圖像去霧 8．1圖像去霧方法分類 8．1．1非學習型圖像
去霧 8．1．2學習型圖像去霧 8．2暗通道先驗去霧算法及
改進 8．2．1基本方法 8．2．2尺度自適應 8．2．3透射率估計 8．2．4大氣光區(qū)域確定 8．2．5大氣光值校正 8．2．6濃霧圖像去霧 8．3改善失真的綜合去霧算法 8．3．1算法流程框圖 8．3．2T空間轉(zhuǎn)換 8．3．3透射率空間的大氣
散射圖 8．3．4天空區(qū)域檢測 8．3．5對比度增強 8．4夜間圖像去霧 8．4．1受攝影負片成像啟發(fā)
的方法 8．4．2結(jié)合亮通道和暗通道
先驗 8．4．3基于深度學習
網(wǎng)絡(luò) 8．5去霧效果評價 8．5．1可見邊緣梯度法 8．5．2基于視覺感知的
評價 8．5．3主客觀結(jié)合的評價
實例 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第9章圖像投影重建 9．1投影重建方式 9．1．1透射斷層成像 9．1．2發(fā)射斷層成像 9．1．3反射斷層成像 9．1．4電阻抗斷層成像 9．1．5磁共振成像 9．2投影重建原理 9．2．1基本模型 9．2．2拉東變換 9．3傅里葉反變換重建 9．4逆投影重建 9．4．1逆投影重建原理 9．4．2卷積逆投影重建 9．4．3其他逆投影重建
方法 9．5迭代重建 9．5．1迭代重建模型 9．5．2代數(shù)重建技術(shù) 9．5．3*大似然*大期望
重建算法 9．6綜合重建方法 9．74D錐束CT重建 9．7．1錐束CT重建 9．7．2從3D到4D錐束
CT 9．7．3基于深度學習的
重建 9．8金屬偽影消除 9．8．1金屬偽影失真 9．8．2經(jīng)典的MAR方法 9．8．3基于深度學習的MAR
方法 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第3單元圖 像 編 碼 第10章圖像編碼基礎(chǔ) 10．1圖像壓縮原理 10．1．1數(shù)據(jù)冗余 10．1．2圖像編解碼 10．1．3圖像保真度和
質(zhì)量 10．2編碼定理 10．2．1信息單位和信源
描述 10．2．2無失真編碼
定理 10．2．3率失真編碼
定理 10．3位平面編碼 10．3．1位平面分解
方法 10．3．2位平面編碼
方法 10．4變長編碼 10．4．1哥倫布編碼 10．4．2哈夫曼編碼 10．4．3香農(nóng)法諾編碼 10．4．4算術(shù)編碼 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第11章圖像變換編碼 11．1可分離和正交圖像變換 11．2離散余弦變換 11．3正交變換編碼 11．3．1正交變換編碼
系統(tǒng) 11．3．2子圖像尺寸
選擇 11．3．3變換選擇 11．3．4比特分配 11．4小波變換 11．4．1小波變換基礎(chǔ) 11．4．21D小波變換 11．4．3快速小波變換 11．4．42D小波變換 11．5小波變換編碼 11．5．1小波變換編解碼
系統(tǒng) 11．5．2基于提升小波的
編碼 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第12章更多圖像編碼方法 12．1基于符號的編碼 12．2LZW編碼 12．3預測編碼 12．3．1無損預測編碼 12．3．2有損預測編碼 12．4矢量量化 12．5準無損編碼 12．6比較和評述 12．6．1不同方法特性的
比較 12．6．2其他編碼方法 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第4單元拓 展 技 術(shù) 第13章圖像信息安全 13．1水印原理和特性 13．1．1水印的嵌入和
檢測 13．1．2水印特性 13．1．3水印分類 13．2DCT域圖像水印 13．2．1無意義水印
算法 13．2．2有意義水印
算法 13．3DWT域圖像水印 13．3．1人眼視覺特性 13．3．2小波水印算法 13．4零水印 13．4．1原理和步驟 13．4．2特征提取 13．5水印性能評判 13．5．1失真測度 13．5．2基準測量和
攻擊 13．5．3水印性能測試
示例 13．6特定媒體和領(lǐng)域的水印 13．6．1數(shù)據(jù)庫水印 13．6．23D網(wǎng)格水印 13．6．3生物醫(yī)學數(shù)據(jù)
水印 13．6．4特殊應用領(lǐng)域中
的水印 13．7圖像認證和取證 13．7．1基本概念 13．7．2圖像被動取證 13．7．3圖像可逆認證 13．7．4圖像取證示例 13．7．5圖像反取證 13．8圖像信息隱藏 13．8．1信息隱藏技術(shù)
分類 13．8．2基于迭代混合的
圖像隱藏 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第14章彩色圖像處理 14．1彩色視覺和色度圖 14．1．1彩色視覺基礎(chǔ) 14．1．2三基色與色
匹配 14．1．3色度圖 14．2彩色模型 14．2．1面向硬設(shè)備的彩色
模型 14．2．2面向視覺感知的彩
色模型 14．3偽彩色增強 14．4真彩色處理 14．4．1處理策略 14．4．2單分量變換
增強 14．4．3全彩色增強 14．4．4全彩色濾波和
消噪 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第15章視頻圖像處理 15．1視頻表達和格式 15．1．1視頻基礎(chǔ) 15．1．2彩色電視制式 15．2運動分類和表達 15．3運動檢測 15．3．1利用圖像差的運動
檢測 15．3．2基于模型的運動
檢測 15．3．3頻域運動檢測 15．4視頻濾波 15．4．1基于運動檢測的
濾波 15．4．2基于運動補償?shù)?br />濾波 15．4．3消除勻速直線運動
模糊
15．5視頻編碼 15．5．1視頻預測編碼 15．5．23D立體視頻可
擴展編碼 15．5．3基于深度學習的
視頻編碼 15．5．4多視點視頻
編碼 15．6視頻水印 15．6．1視頻水印與版權(quán)
保護 15．6．2視頻零水印 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第16章多尺度圖像處理 16．1多尺度表達 16．2高斯和拉普拉斯金字塔 16．2．1高斯金字塔 16．2．2拉普拉斯金
字塔 16．2．3重建原始圖像 16．3多尺度變換技術(shù) 16．3．1三類多尺度變換
技術(shù) 16．3．2多尺度變換技術(shù)
比較 16．4基于多尺度小波的處理 16．5超分辨率技術(shù)基礎(chǔ) 16．5．1基本模型和技術(shù)
分類 16．5．2基于單幅圖像的超
分辨率復原 16．5．3基于多幅圖像的超
分辨率重建 16．6典型超分辨率方法 16．6．1傳統(tǒng)超分辨率
方法 16．6．2基于示例的學習
方法 16．6．3結(jié)合全變分正則化
的超分辨率 16．6．4基于稀疏表達的超
分辨率重建 16．6．5基于局部約束線性
編碼的超分辨率
重建 16．7基于深度學習的超分辨率
研究概況 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 附錄A圖像國際標準 A．1國際標準 A．2二值圖像壓縮國際標準 A．3靜止圖像壓縮國際標準 A．4運動圖像壓縮國際標準 A．5多媒體國際標準
主題索引 部分思考題和練習題解答* 參考文獻*
分辨率 1．1．3圖像質(zhì)量 1．2圖像工程簡介 1．2．1圖像技術(shù)和圖像
工程 1．2．2圖像工程的3個
層次 1．2．3圖像工程相關(guān)學科
和領(lǐng)域 1．2．4圖像工程的技術(shù)
應用 1．2．5圖像工程文獻統(tǒng)計
分類 1．3圖像處理系統(tǒng) 1．3．1系統(tǒng)構(gòu)成框圖 1．3．2圖像采集 1．3．3圖像顯示和打印 1．3．4圖像存儲 1．3．5圖像處理 1．4內(nèi)容框架和特點 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第1單元圖 像 增 強 第2章點操作空域增強 2．1圖像坐標變換 2．1．1基本坐標變換 2．1．2坐標變換擴展 2．2圖像間運算 2．2．1算術(shù)和邏輯運算 2．2．2圖像間算術(shù)運算的
應用 2．3圖像灰度映射 2．3．1灰度映射原理 2．3．2典型灰度映射
函數(shù) 2．3．3針對性灰度映射 2．4直方圖變換 2．4．1直方圖均衡化 2．4．2直方圖規(guī)定化 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第3章模板操作空域增強 3．1像素間聯(lián)系 3．1．1像素的鄰域和
鄰接 3．1．2像素間的連接和
連通 3．1．3像素間距離 3．2模板運算 3．3線性濾波 3．3．1線性平滑濾波 3．3．2線性銳化濾波 3．4非線性濾波 3．4．1非線性平滑濾波 3．4．2非線性銳化濾波 3．4．3線性和非線性混合
濾波 3．5局部增強 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第4章頻域圖像增強 4．1頻域技術(shù)原理 4．2傅里葉變換 4．2．12D傅里葉變換 4．2．2傅里葉變換定理 4．2．3快速傅里葉變換 4．3低通和高通濾波 4．3．1低通濾波 4．3．2高通濾波 4．4帶通和帶阻濾波 4．5同態(tài)濾波 4．5．1亮度成像模型 4．5．2同態(tài)濾波增強 4．5．3同態(tài)濾波改進 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第5章圖像噪聲消除 5．1噪聲概述 5．1．1噪聲描述 5．1．2噪聲概率密度
函數(shù) 5．2典型噪聲濾波器 5．2．1均值類濾波器 5．2．2排序類統(tǒng)計濾
波器 5．2．3選擇性濾波器 5．3開關(guān)中值濾波器 5．3．1開關(guān)中值濾波
原理 5．3．2基于開關(guān)的自適應
加權(quán)均值濾波器 5．3．3進一步的改進 5．4結(jié)合深度學習的圖像去噪 5．4．1非開關(guān)隨機值脈沖
噪聲消除 5．4．2強噪聲圖像去噪 5．4．3基于多通道GAN的
圖像去噪 5．4．4地震圖像中噪聲濾波
結(jié)果的分類 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第2單元圖 像 恢 復 第6章圖像退化和恢復 6．1圖像退化及模型 6．1．1圖像退化示例 6．1．2圖像退化模型 6．2無約束恢復 6．2．1無約束恢復公式 6．2．2逆濾波 6．3有約束恢復 6．3．1有約束恢復公式 6．3．2維納濾波器 6．3．3有約束*小平方
恢復 6．4交互式恢復 6．5估計運動模糊核 6．5．1快速盲反卷積 6．5．2基于CNN的方法 6．6低分辨率圖像去模糊 6．6．1生成對抗網(wǎng)絡(luò)
結(jié)構(gòu) 6．6．2損失函數(shù)設(shè)計 6．6．3多類生成對抗
網(wǎng)絡(luò) 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第7章圖像校正和修補 7．1圖像仿射變換 7．1．1一般仿射變換 7．1．2特殊仿射變換 7．1．3變換間的聯(lián)系 7．2幾何失真校正 7．2．1空間變換 7．2．2灰度插值 7．3圖像修補 7．3．1圖像修補原理 7．3．2圖像修補技術(shù)的
分類 7．4圖像修復 7．4．1全變分模型 7．4．2混合模型 7．5圖像補全 7．5．1基于范例的方法 7．5．2結(jié)合稀疏表達的
方法 7．6加權(quán)稀疏非負矩陣分解
算法 7．6．1加權(quán)非負矩陣
分解 7．6．2區(qū)域填充 7．6．3基于EM算法的
WSNMF 7．7上下文驅(qū)動的混合方法 7．7．1總體流圖 7．7．2預處理步驟 7．7．3基于范例修補
步驟 7．7．4結(jié)合擴散修補 7．8圖像修補中的AE和
GAN 7．8．1基于AE的技術(shù) 7．8．2基于GAN的技術(shù) 7．8．3上下文編碼器 7．8．4技術(shù)比較 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第8章圖像去霧 8．1圖像去霧方法分類 8．1．1非學習型圖像
去霧 8．1．2學習型圖像去霧 8．2暗通道先驗去霧算法及
改進 8．2．1基本方法 8．2．2尺度自適應 8．2．3透射率估計 8．2．4大氣光區(qū)域確定 8．2．5大氣光值校正 8．2．6濃霧圖像去霧 8．3改善失真的綜合去霧算法 8．3．1算法流程框圖 8．3．2T空間轉(zhuǎn)換 8．3．3透射率空間的大氣
散射圖 8．3．4天空區(qū)域檢測 8．3．5對比度增強 8．4夜間圖像去霧 8．4．1受攝影負片成像啟發(fā)
的方法 8．4．2結(jié)合亮通道和暗通道
先驗 8．4．3基于深度學習
網(wǎng)絡(luò) 8．5去霧效果評價 8．5．1可見邊緣梯度法 8．5．2基于視覺感知的
評價 8．5．3主客觀結(jié)合的評價
實例 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第9章圖像投影重建 9．1投影重建方式 9．1．1透射斷層成像 9．1．2發(fā)射斷層成像 9．1．3反射斷層成像 9．1．4電阻抗斷層成像 9．1．5磁共振成像 9．2投影重建原理 9．2．1基本模型 9．2．2拉東變換 9．3傅里葉反變換重建 9．4逆投影重建 9．4．1逆投影重建原理 9．4．2卷積逆投影重建 9．4．3其他逆投影重建
方法 9．5迭代重建 9．5．1迭代重建模型 9．5．2代數(shù)重建技術(shù) 9．5．3*大似然*大期望
重建算法 9．6綜合重建方法 9．74D錐束CT重建 9．7．1錐束CT重建 9．7．2從3D到4D錐束
CT 9．7．3基于深度學習的
重建 9．8金屬偽影消除 9．8．1金屬偽影失真 9．8．2經(jīng)典的MAR方法 9．8．3基于深度學習的MAR
方法 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第3單元圖 像 編 碼 第10章圖像編碼基礎(chǔ) 10．1圖像壓縮原理 10．1．1數(shù)據(jù)冗余 10．1．2圖像編解碼 10．1．3圖像保真度和
質(zhì)量 10．2編碼定理 10．2．1信息單位和信源
描述 10．2．2無失真編碼
定理 10．2．3率失真編碼
定理 10．3位平面編碼 10．3．1位平面分解
方法 10．3．2位平面編碼
方法 10．4變長編碼 10．4．1哥倫布編碼 10．4．2哈夫曼編碼 10．4．3香農(nóng)法諾編碼 10．4．4算術(shù)編碼 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第11章圖像變換編碼 11．1可分離和正交圖像變換 11．2離散余弦變換 11．3正交變換編碼 11．3．1正交變換編碼
系統(tǒng) 11．3．2子圖像尺寸
選擇 11．3．3變換選擇 11．3．4比特分配 11．4小波變換 11．4．1小波變換基礎(chǔ) 11．4．21D小波變換 11．4．3快速小波變換 11．4．42D小波變換 11．5小波變換編碼 11．5．1小波變換編解碼
系統(tǒng) 11．5．2基于提升小波的
編碼 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第12章更多圖像編碼方法 12．1基于符號的編碼 12．2LZW編碼 12．3預測編碼 12．3．1無損預測編碼 12．3．2有損預測編碼 12．4矢量量化 12．5準無損編碼 12．6比較和評述 12．6．1不同方法特性的
比較 12．6．2其他編碼方法 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第4單元拓 展 技 術(shù) 第13章圖像信息安全 13．1水印原理和特性 13．1．1水印的嵌入和
檢測 13．1．2水印特性 13．1．3水印分類 13．2DCT域圖像水印 13．2．1無意義水印
算法 13．2．2有意義水印
算法 13．3DWT域圖像水印 13．3．1人眼視覺特性 13．3．2小波水印算法 13．4零水印 13．4．1原理和步驟 13．4．2特征提取 13．5水印性能評判 13．5．1失真測度 13．5．2基準測量和
攻擊 13．5．3水印性能測試
示例 13．6特定媒體和領(lǐng)域的水印 13．6．1數(shù)據(jù)庫水印 13．6．23D網(wǎng)格水印 13．6．3生物醫(yī)學數(shù)據(jù)
水印 13．6．4特殊應用領(lǐng)域中
的水印 13．7圖像認證和取證 13．7．1基本概念 13．7．2圖像被動取證 13．7．3圖像可逆認證 13．7．4圖像取證示例 13．7．5圖像反取證 13．8圖像信息隱藏 13．8．1信息隱藏技術(shù)
分類 13．8．2基于迭代混合的
圖像隱藏 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第14章彩色圖像處理 14．1彩色視覺和色度圖 14．1．1彩色視覺基礎(chǔ) 14．1．2三基色與色
匹配 14．1．3色度圖 14．2彩色模型 14．2．1面向硬設(shè)備的彩色
模型 14．2．2面向視覺感知的彩
色模型 14．3偽彩色增強 14．4真彩色處理 14．4．1處理策略 14．4．2單分量變換
增強 14．4．3全彩色增強 14．4．4全彩色濾波和
消噪 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第15章視頻圖像處理 15．1視頻表達和格式 15．1．1視頻基礎(chǔ) 15．1．2彩色電視制式 15．2運動分類和表達 15．3運動檢測 15．3．1利用圖像差的運動
檢測 15．3．2基于模型的運動
檢測 15．3．3頻域運動檢測 15．4視頻濾波 15．4．1基于運動檢測的
濾波 15．4．2基于運動補償?shù)?br />濾波 15．4．3消除勻速直線運動
模糊
15．5視頻編碼 15．5．1視頻預測編碼 15．5．23D立體視頻可
擴展編碼 15．5．3基于深度學習的
視頻編碼 15．5．4多視點視頻
編碼 15．6視頻水印 15．6．1視頻水印與版權(quán)
保護 15．6．2視頻零水印 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 第16章多尺度圖像處理 16．1多尺度表達 16．2高斯和拉普拉斯金字塔 16．2．1高斯金字塔 16．2．2拉普拉斯金
字塔 16．2．3重建原始圖像 16．3多尺度變換技術(shù) 16．3．1三類多尺度變換
技術(shù) 16．3．2多尺度變換技術(shù)
比較 16．4基于多尺度小波的處理 16．5超分辨率技術(shù)基礎(chǔ) 16．5．1基本模型和技術(shù)
分類 16．5．2基于單幅圖像的超
分辨率復原 16．5．3基于多幅圖像的超
分辨率重建 16．6典型超分辨率方法 16．6．1傳統(tǒng)超分辨率
方法 16．6．2基于示例的學習
方法 16．6．3結(jié)合全變分正則化
的超分辨率 16．6．4基于稀疏表達的超
分辨率重建 16．6．5基于局部約束線性
編碼的超分辨率
重建 16．7基于深度學習的超分辨率
研究概況 總結(jié)和復習* 隨堂測試* 附錄A圖像國際標準 A．1國際標準 A．2二值圖像壓縮國際標準 A．3靜止圖像壓縮國際標準 A．4運動圖像壓縮國際標準 A．5多媒體國際標準
主題索引 部分思考題和練習題解答* 參考文獻*
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圖像工程——上冊:圖像處理(第5版) 作者簡介
章毓晉，1989年獲比利時列日大學應用科學博士學位。1989—1993年為荷蘭德爾夫特大學博士后及研究人員。1993年到中國北京清華大學工作，1997年被聘為教授，1998年被評為博士生導師。2014年成為教學科研系列長聘教授。2003年學術(shù)休假期間同時被聘為新加坡南洋理工大學訪問教授。 在清華大學，先后開出并講授10多門本科生和研究生課程。在南洋理工大學，開出并講授過研究生課程：“現(xiàn)代圖像分析（英語）”。已編寫出版了圖像工程系列教材第1版、第2版、第3版和第4版，以及其他中英文圖像工程教材約20本，還翻譯出版了多本國外圖像工程教材。已在國內(nèi)外發(fā)表了30多篇教學研究論文。 主要科學研究領(lǐng)域為其積極倡導的圖像工程（圖像處理、圖像分析、圖像理解及其技術(shù)應用）和相關(guān)學科。從1996年起已連續(xù)二十八年對中國圖像工程的研究及主要文獻進行了系統(tǒng)的年度分類總結(jié)綜述。已在國內(nèi)外發(fā)表了500多篇圖像工程研究論文，出版了專著《圖象分割》，《基于內(nèi)容的視覺信息檢索》，《基于子空間的人臉識別》，編著了《英漢圖像工程辭典》（第1版和第2版）和《圖像工程技術(shù)選編》，主編了《Advances in Image and Video Segmentation》，《Semantic-Based Visual Information Retrieval》，《Advances in Face Image Analysis: Techniques and Technologies》。
現(xiàn)為中國圖象圖形學學會名譽監(jiān)事長，會士；國際光學工程協(xié)會（SPIE）會士（因在圖像工程方面的成就）。
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