数字图像处理

第1章 概论
1.1 数字图像基本概念
1.1.1 图像及其特点
1.1.2 模拟图像与数字图像
1.2 图像处理目的、内容和特点
1.2.1 什么是数字图像处理
1.2.2 图像处理的目的和意义
1.2.3 图像处理的主要内容
1.2.4 数字图像处理的特点
1.3 图像工程与相关学科
1.3.1 图像工程的内涵
1.3.2 相关学科和领域
1.4 数字图像处理系统
1.4.1 数字图像处理系统硬件
1.4.2 高速图像处理卡
1.4.3 图像处理系统软件
1.5 数字图像处理的应用
1.6 数字图像处理的发展动向
习题
第2章 数字图像处理基础
2.1 图像数字化技术
2.1.1 采样
2.1.2 量化
2.1.3 采样与量化参数的选择
2.1.4 图像数字化设备
2.2 数字图像类型
2.2.1 位图
2.2.2 位图的有关术语
2.3 图像文件格式
2.3.1 BMP图像文件格式
2.3.2 其它文件格式
习题
第3章 VC++图像编程基础
3.1 Visual C++可视化编程
3.1.1 概述
3.1.2 用户界面
3.1.3 框架和文档-视结构
3.1.4 编程基本流程
3.2 设计CDibObject类
3.2.1 公用方法的设计
3.2.2 类属性的设计
3.3 使用CDibObject类
3.4 CDibObject类应用实例
3.4.1 建立应用程序框架
3.4.2 添加消息映射函数
3.4.3 改写OnFileOpen函数以打开图像文件
3.4.4 添加CDibObject类对象成员变量
3.4.5 为CDipDoc文档类映射消息处理函数
3.4.6 绘制读入的图像
习题
第4章 图像增强
4.1 灰度变换
4.1.1 灰度线性变换
4.1.2 分段线性变换
4.1.3 非线性变换
4.2 直方图修正
4.2.1 直方图
4.2.2 直方图均衡化
4.2.3 直方图规定化
4.3 图像平滑
4.3.1 图像噪声
4.3.2 模板卷积
4.3.3 邻域平均法
4.3.4 中值滤波
4.3.5 多幅图像平均法
4.4 图像锐化
4.4.1 微分法
4.4.2 非锐化滤波和高增滤波
4.5 伪彩色处理
4.5.1 灰度分层法
4.5.2 灰度变换法
4.5.3 频域滤波法
4.6 图像增强实例
4.7 编程实例
4.7.1 编程绘制灰度直方图
4.7.2 中值滤波的VC++编程实现
4.7.3 图像平滑的VC++编程实现
习题
第5章 图像分割与边缘检测
5.1 阈值分割
5.1.1 概述
5.1.2 全局阈值
5.1.3 局部阈值
5.1.4 动态阈值
5.2 基于区域的分割
5.2.1 区域生长
5.2.2 区域分裂与合并
5.3 边缘检测
5.3.1 微分算子
5.3.2 边界连接
5.3.3 哈夫变换
5.4 区域标记与轮廓跟踪
5.4.1 区域标记
5.4.2 轮廓提取
5.4.3 轮廓跟踪
5.5 分水岭分割
5.6 投影法与差影法
5.6.1 投影法
5.6.2 差影法
5.7 图像分割实例
习题
第6章 图像的几何变换
6.1 几何变换基础
6.1.1 概述
6.1.2 齐次坐标
6.1.3 二维图像几何变换的矩阵
6.2 图像比例缩放
6.2.1 图像比例缩放变换
6.2.2 比例缩放的实现
6.3 图像平移
6.3.1 图像平移变换
6.3.2 图像平移的算法
6.4 图像镜像
6.4.1 图像镜像变换
6.4.2 图像镜像的算法
6.5 图像旋转
6.5.1 图像旋转变换
6.5.2 图像旋转的实现
6.6 图像复合变换
6.6.1 图像的复合变换
6.6.2 图像复合变换示例
6.7 图像透视变换
6.7.1 透视变换
6.7.2 其他变换
6.8 应用实例——几何畸变的校正
习题
第7章 频域处理
7.1 频域与频域变换
7.2 傅立叶变换
7.2.1 连续函数的傅立叶变换
7.2.2 离散傅立叶变换
7.2.3 离散傅立叶变换的性质
7.2.4 快速离散傅立叶变换
7.3 频域变换的一般表达式
7.3.1 可分离变换
7.3.2 图像变换的矩阵表示
7.4 离散余弦变换(DCT)
7.4.1 一维离散余弦变换
7.4.2 二维离散余弦变换
7.5 离散沃尔什-哈达玛变换(WHT)
7.5.1 一维离散沃尔什-哈达玛变换
7.5.2 二维离散沃尔什变换
7.5.3 快速沃尔什变换(FWHT)
7.6 频域中图像处理的实现
7.6.1 理解数字图像的频谱图
7.6.2 频域图像处理步骤
7.6.3 频域滤波
7.7 用 MatrixC++库实现图像变换的Visual C++编程
7.7.1 Matrix简介及其与Visual C++工程的集成
7.7.2 创建图像数据矩阵
7.7.3 将矩阵数据赋给图像数据区
7.7.4 利用矩阵运算进行图像变换
7.8 小波变换简介
7.8.1 小波变换的理论基础
7.8.2 离散小波变换在图像处理中的应用简介
习题
第8章 数学形态学及其应用
8.1 引言
8.1.1 数学形态学
8.1.2 基本符号和术语
8.2 二值形态学
8.2.1 腐蚀
8.2.2 膨胀
8.2.3 开、闭运算
8.2.4 击中/击不中(Hit/Miss)变换
8.3 灰值形态学
8.3.1 灰值腐蚀
8.3.2 灰值膨胀
8.3.3 灰值开、闭运算
8.4 形态学的应用
8.4.1 形态学滤波
8.4.2 骨架抽取
8.5 应用实例——细化
习题
第9章 彩色图像处理
9.1 色度学基础与颜色模型
9.1.1 色度学基础
9.1.2 颜色模型
9.2 颜色变换
9.2.1 基本变换
9.2.2 彩色切片
9.2.3 直方图处理
9.3 平滑与锐化
9.3.1 彩色图像平滑
9.3.2 彩色图像锐化
9.4 彩色图像处理的应用
9.4.1 去红眼
9.4.2 肤色检测
习题
第10章 图像特征与理解
10.1 图像的几何特征
10.1.1 位置与方向
10.1.2 周长
10.1.3 面积
10.1.4 长轴和短轴
10.1.5 距离
10.2 形状特征
10.2.1 矩形度
10.2.2 圆形度
10.2.3 球状性
10.2.4 不变矩
10.2.5 偏心率
10.2.6 形状描述子
10.3 纹理分析
10.3.1 统计法
10.3.2 用空间自相关函数作纹理测度
10.3.3 频谱法
10.3.4 联合概率矩阵法
10.3.5 纹理的句法结构分析法
10.4 中轴变换与骨架提取
10.5 其它特征或描述
10.5.1 标记
10.5.2 欧拉数与孔洞数
10.5.3 四叉树
10.6 图像匹配
10.6.1 模板匹配
10.6.2 直方图匹配
10.6.3 形状匹配
10.7 编程实例
习题
第11章 图像编码
11.1 图像编码概述
11.1.1 图像编码基本原理
11.1.2 图像编码方法
11.1.3 图像编码新技术
11.1.4 图像编码评价
11.2 哈夫曼编码
11.2.1 哈夫曼编码的理论基础
11.2.2 哈夫曼编码算法
11.3 香农-范诺编码
11.4 行程编码
11.4.1 行程编码基本方法
11.4.2 PCX文件中的行程编码
11.5 LZW编码
11.5.1 LZW编码方法
11.5.2 LZW编码实例
11.6 算术编码
11.7 JPEG编码
11.7.1 JPEG编码简介
11.7.2 JPEG基本系统编码
11.8 编码实例
11.8.1 颜色转换和采样
11.8.2 多点控制单元(MCU)
11.8.3 DCT变换
11.8.4 编码实例
习题
第12章 图像复原
12.1 图像退化与复原
12.1.1 图像降质的数学模型
12.1.2 离散图像退化的数学模型
12.2 非约束复原
12.2.1 逆滤波
12.2.2 非约束图像复原的病态性质
12.3 最小二乘类约束复原
12.3.1 维纳滤波
12.3.2 约束最小平方滤波
12.4 非线性复原方法
12.4.1 最大后验复原
12.4.2 最大熵复原
12.4.3 投影复原
12.5 其他图像复原技术
12.5.1 几何畸变校正
12.5.2 盲目图像复原
12.6 编程实例
习题
第13章 工程实例
13.1 实例一——水果图像的个体识别
13.1.1 亮度调整
13.1.2 边缘提取
13.1.3 图像分割
13.1.4 区域标记
13.1.5 轮廓跟踪
13.1.6 特征提取
13.1.7 个体识别
13.2 实例二——细胞计数
13.2.1 图像预处理
13.2.2 阈值分割
13.2.3 形态学处理
13.2.4 填充孔洞
13.2.5 细胞计数及面积计算
13.3 实例三——蝴蝶与蛾的分类
13.3.1 图像预处理
13.3.2 图像分割
13.3.3 轮廓跟踪
13.3.4 特征提取
13.3.5 特征参数测量及特征筛选
13.3.6 图像分类
附录A 图像处理的数学基础
A.1 线性代数
A.1.1 向量和矩阵
A.1.2 特征值与特征向量
A.1.3 矩阵的奇异值分解
A.1.4 线性方程组
A.1.5 最小二乘法求解
A.1.6 线性变换
A.2 概率论与数理统计
A.2.1 正态分布
A.2.2 随机过程
附录B 用OpenCV设计图像处理程序
B.1 OpenCV概述
B.2 OpenCV的图像数据结构
B.3 配置OpenCV应用程序
B.4 OpenCV应用程序实例
参考文献