前言教学建议第一篇　数字图像处理基础理论第1章　概论21.1　基本概念21.1.1　数字图像21.1.2　数字图像处理31.2　数字图像处理技术的发展历程及其应用31.3　数字图像处理的主要方法41.4　数字图像处理系统的构成4习题4第2章　数字图像基础52.1　图像的采样和量化52.1.1　图像的采样52.1.2　图像的量化62.2　图像的表示及实例62.2.1　图像的表示62.2.2　图像的类型及实例72.3　影响数字图像质量的因素92.3.1　空间分辨率92.3.2　强度等级分辨率92.3.3　对比度102.3.4　清晰度102.4　人眼的结构与视觉特性112.4.1　人眼的结构112.4.2　人眼的视觉特性112.5　常见的图像格式132.5.1　JPEG132.5.2　GIF132.5.3　TIFF132.5.4　PCX132.5.5　BMP13习题14第3章　图像的基本运算163.1　代数运算163.1.1　加运算163.1.2　减运算183.1.3　乘运算203.1.4　除运算223.2　逻辑运算233.2.1　与运算253.2.2　或运算273.2.3　补运算293.3　几何变换303.3.1　平移变换303.3.2　镜像变换323.3.3　旋转变换363.4　图像的缩放403.4.1　图像的缩小403.4.2　图像的放大413.5　插值运算413.5.1　前向映射法和后向映射法413.5.2　灰度重采样423.5.3　常用的插值法423.6　图像缩放及插值运算的实现方法433.6.1　图像缩放功能的Matlab实现方法433.6.2　前向映射法实现缩放功能443.6.3　后向映射法实现缩放功能453.7　图像的控制点变换与图像的变形处理493.7.1　三角形区域的变换方法503.7.2　四边形区域的变换方法51习题51第4章　频域处理基础534.1　时域与频域表示534.2　傅里叶变换534.2.1　连续傅里叶变换534.2.2　离散傅里叶变换544.3　快速傅里叶变换564.4　傅里叶变换的性质564.5　利用傅里叶变换进行图像处理584.5.1　图像傅里叶变换基础584.5.2　图像傅里叶变换的实现方法604.6　离散余弦变换及实现方法634.6.1　离散余弦变换634.6.2　离散余弦变换的实现方法63习题67第5章　空域点处理方法685.1　点运算685.1.1　点运算基础685.1.2　点运算的实现方法745.2　直方图处理775.2.1　直方图处理基础775.2.2　直方图处理的实现方法815.3　伪彩色处理845.3.1　伪彩色处理基础845.3.2　伪彩色处理的实现方法85习题89第6章　图像增强906.1　空域的平滑与锐化906.1.1　邻域操作906.1.2　空域的平滑技术916.1.3　空域的锐化技术996.1.4　平滑与锐化相结合的滤波技术1146.2　频域的平滑与锐化1146.2.1　数字图像的频域处理基础1146.2.2　低通滤波器与图像的平滑处理1156.2.3　高通滤波器与图像的锐化处理132习题147第7章　图像复原1487.1　图像复原基础1487.2　图像退化与数学模型1487.3　典型的图像复原方法1497.4　退化函数估计方法1507.4.1　图像观察估计法1507.4.2　试验估计法1507.4.3　模型估计法1507.5　逆滤波复原及其实现方法1507.5.1　逆滤波复原基础1507.5.2　逆滤波复原的实现方法1517.6　维纳滤波复原及其实现方法1577.6.1　维纳滤波复原基础1577.6.2　维纳滤波复原的实现方法1587.7　噪声模型1647.8　空域滤波复原1657.8.1　均值滤波器1657.8.2　统计滤波器1667.8.3　自适应滤波器166习题167第8章　图像分割1688.1　图像分割基础1688.1.1　图像分割的概念1688.1.2　图像分割的基本方法1688.1.3　图像分割系统的构成1698.2　非连续性检测1698.2.1　孤立点的检测1698.2.2　线的检测1708.2.3　边缘检测1718.3　边缘连接1738.3.1　局部处理方法1738.3.2　Hough变换及实现方法1738.4　阈值分割法1798.4.1　单阈值分割与多阈值分割1798.4.2　均值迭代阈值分割法1818.4.3　最大类间方差分割法1858.4.4　常见的多阈值分割法1918.5　基于区域的分割方法1938.5.1　区域生长算法1938.5.2　区域分裂合并算法1988.6　基于能量的分割方法2018.6.1　主动轮廓模型2018.6.2　主动轮廓线演化的实例2038.6.3　主动轮廓分割方法的实现2058.6.4　水平集方法210习题211第9章　彩色图像处理2139.1　色彩模型基础2139.1.1　RGB色彩模型2139.1.2　CMY色彩模型2149.1.3　HSV与HSI色彩模型2149.1.4　各种色彩空间之间的转换2159.2　RGB彩色图像的处理2169.3　彩色图像的处理2179.3.1　彩色图像的平滑2189.3.2　彩色图像的锐化2189.3.3　彩色图像的分割2189.3.4　彩色图像的边缘提取2199.4　假彩色图像的处理2209.5　彩色图像处理的实现方法221习题227第10章　数学形态学方法22810.1　集合论基础知识22810.1.1　元素和集合22810.1.2　平移和反射22910.1.3　结构元22910.2　形态学基本运算23010.2.1　腐蚀23010.2.2　膨胀23010.2.3　开运算23110.2.4　闭运算23210.3　形态学基本运算的实现23210.4　利用形态学处理图像24010.4.1　形态学算子的图像处理功能24010.4.2　形态学图像处理功能的实现方法242习题248第11章　图像压缩24911.1　图像压缩技术基础24911.1.1　编码与解码24911.1.2　图像压缩的必要性和可能性24911.1.3　信源编码25011.1.4　性能指标25011.2　无损压缩编码25111.2.1　赫夫曼编码25111.2.2　香农费诺编码25411.2.3　游程编码25511.2.4　无损预测编码25611.2.5　算术编码257习题258第12章　图像处理实例25912.1　动画中人脸变形实例25912.2　医学图像增强应用实例267第二篇　数字图像处理实践第13章　图像处理实践基础27413.1　Matlab图像处理软件27413.1.1　Matlab简介27413.1.2　Matlab图像处理基础27513.2　OpenCV软件包27813.2.1　OpenCV简介27813.2.2　OpenCV软件包的安装与配置27913.2.3　OpenCV读取与显示图像28113.3　利用CDib类处理图像的方法28313.3.1　CDib类的创建与使用28313.3.2　利用CDib类处理图像28513.4　图像处理实例28513.4.1　利用Matlab打开与显示图像28513.4.2　利用OpenCV打开与显示图像28613.4.3　利用CDib类打开与显示图像289第14章　图像处理实践29414.1　实践一：图像处理基础29414.2　实践二：图像基本操作29514.3　实践三：图像的代数及逻辑运算29614.4　实践四：图像几何变换29814.5　实践五：图像旋转变换及缩放29914.6　实践六：图像傅里叶变换30114.7　实践七：利用空域点运算对图像增强30214.8　实践八：利用直方图均衡化对图像增强30314.9　实践九：图像伪彩色处理30414.10　实践十：图像在空域的平滑处理30514.11　实践十一：图像在空域的锐化处理30714.12　实践十二：图像在频域的平滑处理30814.13　实践十三：图像在频域的锐化处理30914.14　实践十四：图像分割实践——Hough变换及区域生长方法31114.15　实践十五：图像分割实践——阈值分割方法31214.16　实践十六：图像分割实践——主动轮廓模型方法31314.17　实践十七：彩色图像处理31414.18　实践十八：数学形态学方法处理图像实践31514.19　实践十九：图像的复原316参考文献319