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1 绪论1

1.1 图像处理1

1.2 数字图像的表示方法2

1.3 数字图像处理3

1.3.1 数字图像处理、识别和理解3

1.3.2 数字图像处理的基本特点5

1.3.3 数字图像处理的主要研究内容5

1.4 数字图像处理的发展和应用6

1.4.1 数字图像处理的发展概况6

1.4.2 数字图像处理的主要应用8

1.5 全书内容简介9

习题10

2.1.1 视觉研究与图像技术的关系11

2.1 图像信息技术中的视觉研究11

2 图像信息的基本知识11

2.1.2 视觉信息的产生、传递与处理13

2.1.3 视觉特性研究15

2.1.4 视觉模型研究18

2.2 数字图像处理与光学图像处理的结合25

2.2.1 概述25

2.2.2 光源和光感26

2.2.3 光学付立叶变换27

2.2.4 图像信息的光学处理29

2.3 图像的噪声分析31

2.3.1 概述31

2.3.2 图像噪声分类32

2.3.3 图像系统噪声特点33

2.4.1 概述34

2.4 图像质量评价34

2.4.2 图像质量的主观评价35

2.4.3 用波形和测试图案进行图像质量评价37

2.4.4 图像逼真度的测量38

习题42

3 图像变换43

3.1 概述43

3.2 图像的线性运算43

3.2.1 二维连续线性系统43

3.2.2 二维连续付立叶变换45

3.3 二维离散付立叶变换及其性质48

3.3.1 概述48

3.3.2 二维离散付立叶变换(DFT)48

3.3.3 二维离散付立叶变换的性质50

3.3.4 应用付立叶变换注意的问题55

3.4 离散图像变换的一般表达式56

3.4.1 图像变换的代数表达式56

3.4.2 图像变换的矩阵表示式57

3.5 离散沃尔什-哈达玛变换(DWT--DHT)57

3.5.1 一维离散沃尔什变换57

3.5.2 二维离散沃尔什变换59

3.5.3 快速沃尔什变换(FWT)61

3.5.4 离散哈达玛变换(DHT)61

3.6 离散余弦变换(DCT)63

3.6.1 一维离散余弦变换63

3.6.2 二维离散余弦变换64

3.6.3 二维快速DCT65

3.7 离散K-L变换65

3.7.1 图像协方差矩阵65

3.7.2 离散K-L变换式66

3.8 小波变换68

3.8.1 概述68

3.8.2 小波分析69

3.8.3 二进小波变换72

3.8.4 多分辨分析和马拉特(Mallat)算法73

3.8.5 图像的正交小波表示77

习题81

4 图像压缩编码84

4.1 概述84

4.2 熵编码方法86

4.2.1 基本概念86

4.2.2 哈夫曼(Huffman)编码方法89

4.2.3 香农(Shannon)编码法90

4.2.4 其他不等长码字的熵编码法91

4.2.5 人造地球卫星图像存储用编码方法92

4.2.6 轮廓编码94

4.2.7 算术编码方法95

4.3 预测法编码96

4.3.1 DPCM的基本原理96

4.3.2 最佳线性预测97

4.3.3 最佳量化器100

4.3.4 DPCM系统中的图像降质103

4.3.5 自适应预测编码104

4.4 变换编码方法105

4.4.1 正交变换压缩图像编码率的物理概念106

4.4.2 变换编码原理框图107

4.4.3 几种常用的变换编码简介107

4.5.1 概述111

4.5 二值图像编码111

4.5.2 跳过白色块编码(WBS)112

4.5.3 游程长度编码(RLC)114

4.5.4 准最佳可变长度码115

4.5.5 预测差值量化编码(PDQ)117

4.5.6 一维修正哈夫曼码(MHC)和改进型READ码118

4.5.7 识别编码119

4.5.8 方块编码119

4.6 图像压缩编码主要国际标准122

4.6.1 支持分层传递的二值图像压缩编码技术标准JBIG122

4.6.2 静止图像压缩编码技术标准JPEG123

4.6.3 活动图像压缩编码技术标准MPEG124

4.6.4 支持通信业务视听视频编解码技术标准H.261和H.263建议127

4.7.2 分形编码130

4.7.1 概述130

4.7 图像压缩编码的开发研究130

4.7.3 三维物体模型参数编码134

4.7.4 自适应网格编码135

4.7.5 小波变换图像压缩编码136

习题137

5 图像增强和复原138

5.1 概述138

5.2 灰度修正139

5.2.1 灰度级修正139

5.2.2 灰度变换140

5.2.3 直方图修正142

5.3 图像的同态增晰148

5.4 平滑150

5.4.1 图像中的噪声150

5.4.2 平均151

5.4.3 中值滤波154

5.5 锐化160

5.5.1 微分法160

5.5.2 高通滤波器165

5.6 几何校正166

5.6.1 已知两坐标系关系h1,h2的校正方法167

5.6.2 不知两坐标系关系h1,h2的校正方法168

5.7 伪彩色处理169

5.7.1 密度分割--不连续的彩色处理169

5.7.2 灰度级--彩色变换170

5.8 图像线性滤波复原171

5.8.1 图像降质模型172

5.8.2 循环矩阵和分块循环矩阵的对角线化178

5.8.3 反向滤波图像复原183

5.8.4 最小二乘方滤波图像复原185

习题188

6 图像分割193

6.1 概述193

6.2 边缘检测194

6.2.1 简单边缘检测算子194

6.2.2 Marr边缘检测方法198

6.2.3 沈俊边缘检测方法204

6.2.4 用Facet模型检测边缘205

6.2.5 模板匹配法207

6.2.6 区域边缘的Hough变换和广义Hough变换211

6.2.7 小波变换检测边缘215

6.3 图像阈值分割218

6.3.1 直方图阈值分割219

6.3.2 类间方差阈值分割222

6.3.3 二维最大熵阈值分割223

6.3.4 模糊阈值分割228

6.3.5 共生矩阵阈值分割229

6.3.6 复杂图像多阈值分割231

6.4 区域增长法和分开-合并区域方法233

6.4.1 区域增长法234

6.4.2 分开-合并区域方法236

6.5 彩色图像分割238

习题240

7 图像描述与量建242

7.1 概述242

7.2 二值图像的几何特性242

7.2.1 简单的几何特性242

7.2.2 柘朴特性245

7.3.1 区域描述249

7.3 二维形状描述249

7.3.2 边界描述259

7.4 二维纹理描述264

7.4.1 纹理特征264

7.4.2 灰度共生矩阵法265

7.4.3 马尔可夫随机场(MRF)模型分析纹理268

7.4.4 付立叶功率谱纹理分析法270

7.4.5 纹理的结构分析271

7.5 三维物体描述274

7.5.1 骨架描述法275

7.5.2 表面描述法275

7.5.3 体积描述法276

7.5.4 广义圆柱体描述法277

7.6 图像重建278

7.6.1 概述278

7.6.2 付立叶变换法280

7.6.3 滤波-逆投影法284

7.6.4 图像重建在CT中的应用291

习题295

8 图像识别297

8.1 图像(模式)识别的基本概念297

8.1.1 模式识别297

8.1.2 模式识别系统298

8.1.3 模式识别的主要理论和方法301

8.2 统计模式识别302

8.2.1 线性决策函数302

8.2.2 距离函数模式分类307

8.2.3 似然函数模式分类311

8.3.1 模式的描述方法317

8.3 结构(或句法)模式识别317

8.3.2 串文法318

8.3.3 语义的使用321

8.3.4 识别322

8.3.5 高维文法323

8.4 模糊模式识别326

8.4.1 引言326

8.4.2 模糊子集的基本概念327

8.4.3 模糊集的运算328

8.4.4 模糊关系330

8.4.5 模糊模式识别332

8.5 人工神经网络在模式识别中的应用339

8.5.1 概述339

8.5.2 反向传播学习算法(B-P算法)339

8.5.3 应用实例342

8.6 模式识别方法的比较343

习题344

9 图像知识表示与应用347

9.1 概述347

9.2 产生式系统347

9.3 语义网络349

9.3.1 语义网络表示方法349

9.3.2 语义网络推理352

9.3.3 连接词在语义网络中的表示方法355

9.3.4 语义网络的应用357

9.4 框架360

9.4.1 框架表示方法简介361

9.4.2 框架推理364

9.5 图匹配364

9.5.1 图匹配基本概念364

9.5.2 图匹配算法366

习题368

10 图像处理和理解系统370

10.1 概述370

10.2 通用数字图像处理系统371

10.2.1 系统基本组成371

10.2.2 图像输入设备371

10.2.3 图像输出设备382

10.2.4 微型计算机图像处理系统384

10.3 多DSP组成的电视跟踪系统388

10.4 典型图像理解系统391

10.4.1 基于规则的景物解释系统392

10.4.2 VISIONS系统393

10.5 图像处理中的关行处理结构397

参考文献400