数字图像处理基础与应用

第1章引言
1.1图像的基本概念
1.2数字图像处理系统
1.2.1静态数字图像处理
1.2.2数字视频处理
1.3数字图像处理的主要研究内容
1.4本书的结构安排
习题
第2章数字图像的基本概念
2.1数字图像的基本概述
2.1.1采样
2.1.2量化
2.2数字图像的数值描述
2.3数字图像的位图文件结构
2.3.1 BMP位图文件的总体结构
2.3.2 BMP位图文件的各结构的具体数据项
2.4数字图像的灰度直方图
2.4.1灰度直方图的概念
2.4.2灰度直方图的性质
2.4.3灰度直方图对图像特性的表征
习题
第3章数字图像增强
3.1线性对比度展宽
3.2非线性动态范围调整
3.3直方图均衡化方法
3.4 Retinex图像增强方法
习题
第4章数字图像去噪
4.1图像噪声
4.2均值滤波
4.2.1均值滤波的原理
4.2.2均值滤波方法
4.3 中值滤波
4.3.1中值滤波的原理
4.3.2中值滤波方法
4.4边界保持类平滑滤波
4.4.1基于灰度最小方差的均值滤波
4.4.2 K近邻均值滤波
4.4.3对称近邻均值滤波
4.4.4西格玛（∑）均值滤波
4.5灰度图的形态学滤波
4.5.1灰值腐蚀滤波
4.5.2灰值膨胀滤波
4.5.3灰值开运算滤波一
4.5.4灰值闭运算滤波
习题
第5章数字图像锐化
5.1一阶锐化算法
5.1.1单方向一阶锐化算子
5.1.2任意方向一阶锐化算子
5.1.3一阶优化锐化算子
5.2二阶锐化算法
5.2.1 Laplacian锐化算子
5.2.2 Wallis锐化算子
5.2.3 LOG锐化算子
习题
第6章图像的几何变换
6.1图像的位置变换
6.1.1图像的平移
6.1.2图像的镜像
6.1.3图像的旋转
6.2图像的形状变换
6.2.1图像的缩小
6.2.2图像的放大
6.2.3图像的错切
6.3齐次坐标与图像的仿射变换
6.4图像几何畸变的校正
习题
第7章数字图像分割
7.1阈值分割方法
7.1.1基于灰度直方图的峰谷阈值方法
7.1.2 P参数阈值方法
7.1.3类间、类内最大方差比阈值法
7.1.4均值聚类阈值法
7.1.5最大熵阈值法
7.1.6局部阈值法
7.1.7二维熵阈值法
7.2边缘检测分割方法
7.2.1加权梯度直方图分割方法
7.2.2复差分边缘检测分割方法
7.2.3综合边缘检测分割方法
7.3区域检测分割方法
7.3.1基于Hough变换的分割方法
7.3.2区域生长法
7.3.3区域合并、分裂法
7.4基于流形特征的分割方法
7.4.1图像流形特征的提取
7.4.2 目标函数构建与优化
习题
第8章二值图像处理
8.1二值图像中的基本概念
8.1.1连接关系
8.1.2内部点与边界点
8.1.3连接数与交叉数
8.1.4几何特征
8.2贴标签
8.3边界跟踪
8.4细线化
8.4.1距离变换
8.4.2骨架线的提取
8.5腐蚀与膨胀
8.5.1腐蚀
8.5.2膨胀
8.6开运算与闭运算
8.6.1开运算
8.6.2闭运算
习题
第9章模糊退化图像的复原
9.1图像的模糊退化模型的建立
9.1.1运动模糊退化函数
9.1.2散焦模糊退化函数
9.2图像的模糊退化模型的估计
9.2.1运动模糊退化函数的估计
9.2.2散焦模糊退化函数的估计
9.3图像模糊退化的复原
9.3.1逆滤波图像复原方法
9.3.2维纳滤波图像复原方法
9.3.3 Lucy—Richard迭代复原方法
9.4振铃效应的抑制
9.4.1边界循环方法
9.4.2最优窗方法
习题
第10章图像的超分辨率重建
10.1图像超分辨率重建的概念
10.1.1超分辨率重建方法的设计思想
10.1.2超分辨率理论的产生与发展
10.2图像超分辨率重建的数学模型
10.2.1图像的降质模型
10.2.2超分辨率重建的一般模型
10.2.3常用的图像先验模型
10.3亚像素图像配准方法
10.3.1图像配准的概念
10.3.2亚像素图像配准
10.3.3迭代泰勒级数法
10.3.4相位相关法
10.3.5基于多峰拟合的扩展相位相关法
10.4超分辨率图像重建算法
10.4.1 最大后验概率估计的超分辨率重建算法
10.4.2凸集投影的超分辨率重建算法
10.5超分辨率图像重建面临的挑战
……
第11章彩色图像
第12章 图像识别与目标检测跟踪
参考文献