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第1章 绪论1

1．1引言1

1．1．1图像的概念1

1．1．2图像处理技术的发展2

1．2图像处理技术的分类、特点和应用3

1．2．1图像处理技术的分类3

1．2．2数字图像处理的特点4

1．2．3数字图像处理的应用4

1．3数字图像处理概述6

1．3．1数字图像处理系统6

1．3．2数字图像处理的空域和频域方法7

1．3．3数字图像处理的主要内容7

1．3．4数字图像处理中的若干术语9

1．3．5与数字图像处理相关的学科领域10

第2章 正交变换及其在图像处理中的应用11

2．1引言11

2．2酉矩阵和正交矩阵的变换11

2．2．1一维变换11

2．2．2二维变换13

2．2．3酉变换的若干性质16

2．3 Fourier变换18

2．3．1一维连续Fourier变换18

2．3．2二维连续Fourier变换20

2．3．3一维离散Fourier变换21

2．3．4二维离散Fourier变换29

2．4余弦变换36

2．4．1离散余弦变换37

2．4．2 DCT的正交性37

2．4．3 DCT的计算38

2．4．4离散正弦变换39

2．5 Walsh变换39

2．5．1 Walsh函数40

2．5．2 Walsh函数的性质47

2．5．3离散Walsh变换48

2．5．4离散Walsh-Hadamard变换51

2．5．5快速Walsh算法52

2．6图像处理中其他几种常用正交变换55

2．6．1 Haar变换55

2．6．2斜变换58

2．6．3 Hotelling变换59

第3章 图像增强62

3．1概述62

3．2图像的空域增强方法63

3．2．1点处理63

3．2．2空域滤波增强74

3．3图像的频域增强方法85

3．3．1频域增强的一般方法85

3．3．2图像频域平滑86

3．3．3图像频域锐化88

3．3．4同态滤波增强89

3．4彩色图像增强90

3．4．1伪彩色增强90

3．4．2假彩色增强92

第4章 图像恢复94

4．1图像退化模型94

4．1．1图像退化与图像恢复的概念94

4．1．2图像退化的数学模型94

4．1．3循环矩阵和分块循环矩阵的对角化98

4．2代数图像恢复方法103

4．2．1无约束最小二乘方恢复103

4．2．2有约束最小二乘方恢复104

4．3频域图像恢复方法109

4．3．1逆滤波法109

4．3．2代数恢复方法中若干频域恢复方法109

4．4运动模糊图像的恢复111

4．5图像的几何校正114

4．5．1图像空间坐标变换115

4．5．2像素灰度值的内插方法117

第5章 图像压缩与编码119

5．1概述119

5．1．1图像压缩与编码的意义119

5．1．2图像数据的相关性和冗余度119

5．1．3图像保真度准则121

5．1．4关于编码器的若干基本知识121

5．1．5图像编码的分类及方法123

5．2统计编码124

5．2．1 Huffman编码124

5．2．2 Fano-Shannon编码124

5．2．3 B码125

5．2．4移位码Sn编码126

5．2．5算术编码126

5．2．6图像编码的几个概念129

5．3空间域编码130

5．3．1线性预测编码130

5．3．2行程编码135

5．3．3活动图像编码135

5．3．4自适应线性预测编码136

5．4变换编码138

5．4．1变换编码原理138

5．4．2 K-L变换图像压缩140

5．4．3其他常用变换编码144

5．5量化及其量化编码146

5．5．1标量量化147

5．5．2矢量量化148

第6章 图像分割151

6．1概述151

6．1．1图像分割的概念151

6．1．2图像分割算法分类152

6．2阀值分割152

6．2．1阀值分割方法152

6．2．2直方图阀值分割154

6．2．3类间方差阀值分割156

6．2．4最大熵阀值分割157

6．2．5共生矩阵阀值分割160

6．3边缘检测163

6．3．1孤立点的检测163

6．3．2直线的检测164

6．3．3边缘检测的基本思想164

6．3．4边缘检测算子165

6．3．5 Marr边缘检测171

6．3．6最佳曲面拟合边缘检测172

6．4边缘跟踪174

6．4．1轮廓跟踪174

6．4．2光栅跟踪175

6．4．3全向跟踪177

6．5图搜索方法边缘检测177

6．5．1图的概念177

6．5．2图像的有权图定义及其边缘检测178

6．6 Hough变换179

6．6．1 Hough变换的基本原理179

6．6．2 Hough变换的极坐标形式181

6．6．3 Hough变换用于圆、椭圆、抛物线等规则曲线的检测182

6．6．4广义Hough变换183

6．7区域分割法185

6．7．1模板匹配185

6．7．2像素凝聚的区域生长法185

6．7．3分裂—合并区域法186

第7章 图像描述与分析189

7．1概述189

7．2图像的几何特征189

7．2．1简单的几何特征189

7．2．2图像的拓扑特征193

7．3区域描述199

7．3．1简单区域描述199

7．3．2矩描述子201

7．3．3图像的区域几何特征204

7．4边界描述207

7．4．1链码207

7．4．2曲线拟合210

7．4．3 Fourier描述子212

7．4．4边界矩描述法214

7．4．5自回归模型边界描述215

7．5直方图特征与统计特征217

7．5．1直方图特征217

7．5．2统计特征217

7．6纹理描述与分析219

7．6．1概述219

7．6．2纹理分析的直方图方法220

7．6．3纹理分析的自相关函数方法221

7．6．4灰度共生矩阵法222

7．6．5灰度行程长纹理分析法226

7．6．6 Fourier功率谱纹理分析227

第8章 彩色图像处理229

8．1概述229

8．2彩色的感知230

8．3彩色模型及其彩色坐标变换231

8．3．1 RGB基色系231

8．3．2 XYZ计色系231

8．3．3均匀色度坐标系UCS系统232

8．3．4工业彩色模型233

8．3．5视觉彩色模型HSI彩色系统及其与RNGNBN系统间的转换234

第9章 小波变换及其在图像处理中的应用237

9．1概述237

9．1．1小波变换的特点237

9．1．2小波变换的发展237

9．2小波分析的引入238

9．2．1波与小波238

9．2．2变换239

9．3连续小波变换240

9．3．1一维连续小波变换242

9．3．2二维连续小波变换242

9．3．3小波变换与滤波器组243

9．4小波级数展开245

9．4．1正交小波与小波系数245

9．4．2二进小波245

9．4．3紧支二进小波246

9．4．4连续小波变换性质247

9．5一维离散小波变换247

9．5．1离散二进小波变换247

9．5．2离散小波变换之小波框架249

9．6多分辨率分析249

9．6．1多分辨率分析的基本概念250

9．6．2正交小波变换与多分辨率分析251

9．7正交小波变换的快速算法252

9．7．1 Mallat算法252

9．7．2多分辨率分解254

9．7．3信号重建255

9．8离散小波变换的设计255

9．8．1尺度向量255

9．8．2小波向量257

9．8．3小波变换的计算257

9．8．4几个常用的小波变换258

9．9二维离散小波变换259

9．10小波变换在图像处理中的应用261

9．10．1二维图像信号的小波分解262

9．10．2二维图像信号的小波重建264

第10章 分形与图像压缩编码265

10．1概述265

10．1．1分形与分维265

10．1．2分形的几何特征265

10．2分形的理论基础267

10．2．1度量空间267

10．2．2紧集和Hausdroff空间268

10．2．3分形的维数268

10．2．4压缩映射理论269

10．2．5仿射变换271

10．3迭代函数系统IFS273

10．3．1引言273

10．3．2迭代函数系统IFS274

10．3．3拼贴定理275

10．3．4 IFS的实现276

10．3．5绘制IFS吸引子的两种算法277

10．4灰度图像的分形编码279

10．4．1分块迭代函数系统PIFS279

10．4．2灰度图像的仿射变换280

10．4．3灰度图像的压缩映射281

10．4．4灰度图像的拼贴定理283

10．4．5分形图像压缩283

参考文献287