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第一篇图象预处理3

第一章理论基础3

1-1 图象的形成及其数学表示3

1-2 图象函数与线性系统8

1-3 空间频率响应与二维傅里叶变换11

1-4 二维离散序列及其傅里叶变换16

1-5 离散傅里叶级数和离散傅里叶变换19

1-6 二维离散序列的卷积23

1-7 二维离散序列的线性变换27

1-8 二维图象函数的展开31

1-9 用随机过程表示图象35

1-10 三维序列简介37

第二章人视觉系统模型41

2-1 视觉系统的构造41

2-2 视觉系统对外界光刺激的响应43

2-3 视觉系统的图形识别能力45

2-4 视觉系统的频率特性46

2-5 关于视觉系统等效模型的一些研究结果48

第三章图象数字化51

3-1 二维采样理论51

3-2 正交函数展开采样59

3-3 K-L变换采样62

3-4 图象样本的量化63

3-5 关于采样与量化的补充说明69

第四章图象信息的压缩73

4-1 图象空间域压缩编码74

4-2 变换域压缩技术82

4-3 混合压缩方法86

4-4 图象信息的基本概念88

4-5 图象压缩的进一步讨论94

第五章图象增强98

5-1 图象降质函数98

5-2 灰度变换技术104

5-3 伪彩色（Psudo-Color）增强技术110

5-4 微分运算增强技术112

5-5 图象噪声的清除115

5-6 图象增强综论118

第六章图象恢复技术120

6-1 概述120

6-2 几何失真和灰度失真的校正122

6-3 运动模糊的等效降质函数及其校正124

6-4 空间频率域滤波法128

6-5 代数解卷——空间域解卷法133

6-6 代数解卷——正交投影迭代法137

6-7 线性预测图象恢复算法143

6-8 二维同态解卷技术147

6-9 图象恢复其他方法综述148

第二篇图象分析157

第七章图象检测157

7-1 图象二值化157

7-2 界线（或边沿）的检测162

7-3 结构特性突变的检测167

7-4 图形匹配检测技术169

7-5 线条的检测与跟踪178

7-6 图象中物体的检测181

第八章图象几何特征分析186

8-1 邻接与连通关系186

8-2 边沿（界线）跟踪188

8-3 图象的几何参数测量191

8-4 图形骨架的提取194

8-5 线条的分析196

8-6 形状的分析202

8-7 纹理分析207

第三篇模式识别215

第九章初等模式识别理论215

9-1 引言215

9-2 基本数学方法216

9-3 基本概念和研究路线219

9-4 一个简单的统计模式分类器221

9-5 判别函数及其在特征空间的分类223

9-6 类别分界面和类别距离227

9-7 统计分类238

9-8 分类器的训练242

第十章类聚分析260

10-1 特征选择和特征参量简化理论260

10-2 非监督分类的参量估计274

10-3 基本类聚算法276

10-4 类聚的数学模型和物理模型283

10-5 树形类聚法289

10-6 动态类聚296

第十一章句法模式识别298

11-1 引言298

11-2 源模式及其选择300

11-3 模式文法302

11-4 等价文法——文法的化简307

11-5 执行上下文无关文法的自动机313

11-6 从给定训练模式样本集推导模式文法320

11-7 其他325

第四篇模式分析与应用329

第十二章模式分析329

12-1 引言329

12-2 系统的一般结构329

12-3 控制模块的工作333

12-4 搜索的策略343

12-5 知识模块的结构349

12-6 知识的产生与获得355

第十三章图象处理与模式识别的典型应用359

13-1 引言359

13-2 图象处理基本设备362

13-3 本学科在医学领域中的典型应用364

13-4 指纹图象的计算机分析与存贮376

13-5 汉字图形识别380

13-6 结语382