目录第1章绪论1.1图像的基本概念1.1.1视觉与图像1.1.2图像的表示1.2数字图像处理1.2.1数字图像处理的主要内容1.2.2数字图像处理技术的分类1.2.3数字图像处理的应用1.3数字图像处理面临的问题1.4相关术语1.5图像处理仿真习题第2章数字图像处理基础2.1人眼视觉系统2.1.1人眼基本构造2.1.2视觉过程2.1.3明暗视觉2.1.4颜色视觉2.1.5立体视觉2.1.6视觉暂留2.2色度学基础与颜色模型2.2.1颜色匹配2.2.2CIE 1931RGB系统2.2.3CIE 1931标准色度系统2.2.4CIE 1976 L*a*b*均匀颜色空间2.2.5孟塞尔表色系统2.2.6常用颜色模型2.3数字图像的生成与表示2.3.1图像信号的数字化2.3.2数字图像类型2.4数字图像的数值描述2.4.1常用的坐标系2.4.2数字图像的数据结构2.4.3常见数字图像格式2.4.4BMP位图文件2.4.5读取并显示图像2.5综合实例习题第3章图像基本运算3.1图像几何变换3.1.1图像的几何变换基础3.1.2图像的位置变换3.1.3图像的形状变换3.2图像代数运算3.3邻域及模板运算3.4综合实例习题第4章图像的正交变换4.1离散傅里叶变换4.1.1一维离散傅里叶变换4.1.2一维快速傅里叶变换4.1.3二维离散傅里叶变换4.1.4二维离散傅里叶变换的性质4.1.5离散傅里叶变换在图像处理中的应用4.2离散余弦变换4.2.1一维离散余弦变换4.2.2二维离散余弦变换4.2.3离散余弦变换在图像处理中的应用4.3KL变换4.3.1KL变换原理4.3.2图像KL变换4.4Radon变换4.4.1Radon变换的原理4.4.2Radon变换的实现4.4.3Radon变换的性质4.4.4Radon变换的应用4.5小波变换4.5.1概述4.5.2小波4.5.3连续小波变换4.5.4离散小波变换4.5.5正交小波与多分辨分析4.5.6二维小波变换4.5.7小波变换在图像处理中的应用习题第5章图像增强5.1基于灰度级变换的图像增强5.1.1线性灰度级变换5.1.2非线性灰度级变换5.2基于直方图修正的图像增强5.2.1灰度直方图5.2.2直方图修正法理论5.2.3直方图均衡化5.2.4局部直方图均衡化5.3基于照度反射模型的图像增强5.3.1基于同态滤波的增强5.3.2基于Retinex理论的增强5.4基于模糊技术的图像增强5.4.1图像的模糊特征平面5.4.2图像的模糊增强5.5基于伪彩色处理的图像增强5.5.1密度分割法5.5.2空间域灰度级彩色变换5.5.3频域伪彩色增强5.6其他图像增强方法5.6.1基于对数图像处理模型的图像增强5.6.2图像去雾增强习题第6章图像平滑6.1图像中的噪声6.1.1图像噪声的分类6.1.2图像噪声的数学模型6.2空间域平滑滤波6.2.1均值滤波6.2.2高斯滤波6.2.3中值滤波6.2.4双边滤波6.3频域平滑滤波6.3.1理想低通滤波6.3.2巴特沃斯低通滤波6.3.3指数低通滤波6.3.4梯形低通滤波6.4其他图像平滑方法6.4.1基于模糊技术的平滑滤波6.4.2基于偏微分方程的平滑滤波习题第7章图像锐化7.1图像边缘分析7.2一阶微分算子7.2.1梯度算子7.2.2Robert算子7.2.3Sobel算子7.2.4Prewitt算子7.3二阶微分算子7.4高斯滤波与边缘检测7.4.1高斯函数7.4.2LOG算子7.4.3Canny算子7.5频域高通滤波7.6基于小波变换的边缘检测7.7综合实例7.7.1设计思路7.7.2各模块设计7.7.3分析习题第8章图像复原8.1图像退化模型8.1.1连续退化模型8.1.2离散退化模型8.1.3图像复原8.2图像退化函数的估计8.2.1基于模型的估计法8.2.2基于退化图像本身特性的估计法8.3图像复原的代数方法8.3.1无约束最小二乘方复原8.3.2约束复原8.4典型图像复原方法8.4.1逆滤波复原8.4.2维纳滤波复原8.4.3等功率谱滤波8.4.4几何均值滤波8.4.5约束最小二乘方滤波8.4.6RichardsonLucy算法8.5盲去卷积复原8.6几何失真校正习题第9章图像的数学形态学处理9.1形态学基础9.2二值形态学的基础运算9.2.1基本形态变换9.2.2复合形态变换9.3二值图像的形态学处理9.3.1形态滤波9.3.2图像的平滑处理9.3.3图像的边缘提取9.3.4区域填充9.3.5目标探测——击中与否变换9.3.6细化9.4灰度形态学的基础运算9.4.1膨胀运算和腐蚀运算9.4.2开运算和闭运算9.5灰度图像的形态学处理9.5.1形态学平滑9.5.2形态学梯度9.5.3Tophat和Bottomhat变换习题第10章图像分割10.1阈值分割10.1.1基于灰度直方图的阈值选择10.1.2基于模式分类思路的阈值选择10.1.3其他阈值分割方法10.2边界分割10.2.1基于梯度的边界闭合10.2.2Hough变换10.2.3边界跟踪10.3区域分割10.3.1区域生长10.3.2区域合并10.3.3区域分裂10.3.4区域分裂合并10.4基于聚类的图像分割10.5分水岭分割10.6综合实例10.6.1设计思路10.6.2各模块设计10.6.3分析习题第11章图像描述与分析11.1特征点11.1.1Moravec角点检测11.1.2Harris角点检测11.1.3SUSAN角点检测11.2几何描述11.2.1像素间的几何关系11.2.2区域的几何特征11.3形状描述11.3.1矩形度11.3.2圆形度11.3.3中轴变换11.4边界描述11.4.1边界链码11.4.2傅里叶描绘子11.5矩描述11.5.1矩11.5.2与矩相关的特征11.6纹理描述11.6.1联合概率矩阵法11.6.2灰度差分统计法11.6.3行程长度统计法11.6.4LBP特征11.7其他描述11.7.1梯度方向直方图11.7.2Haarlike特征习题第12章图像编码12.1图像编码的基本理论12.1.1图像压缩的必要性12.1.2图像压缩的可能性12.1.3图像编码方法的分类12.1.4图像编码压缩术语简介12.2图像的无损压缩编码12.2.1无损编码理论12.2.2Huffman编码12.2.3算术编码12.2.4LZW编码12.3图像的有损压缩编码12.3.1预测编码12.3.2变换编码12.4JPEG标准和JPEG200012.4.1JPEG基本系统12.4.2JPEG2000习题参考文献