第 1章　数字图像的相关论述　1
1.1　数字图像处理的发展　1
1.2　数字图像的相关概念　2
1.2.1　图像及其类型　2
1.2.2　图像与数字图像　3
1.2.3　数字图像的表示法　4
1.3　数字图像处理的内容　5
1.4　数字图像处理的方法　6
1.4.1　空域处理法　6
1.4.2　变换域处理法　7
1.5　图像数字化技术　7
1.5.1　图像的采样　8
1.5.2　图像的量化　8
1.6　图像的统计特征　9
1.6.1　图像的统计量　10
1.6.2　图像的直方图　10
1.6.3　图像的统计特性　11
1.7　数字图像的应用　11
1.8　MATLAB领略　12
1.8.1　MATLAB的优势　12
1.8.2　MATLAB的特点　12
1.8.3　MATLAB R2014新功能　13
1.8.4　MATLAB R2014b安装与激活　14
1.8.5　MATLAB R2014b的工作环境　18
1.8.6　MATLAB R2014b工具项　21
1.8.7　MATLAB R2014b帮助系统　24
1.9　MATLAB图像处理应用实例　26
小结　27
习题　28
第 2章　数字图像处理的数学基础及运算　29
2.1　图像类型的转换　29
2.1.1　转换为真彩色图像　30
2.1.2　转换为索引图像　31
2.1.3　转换为灰度图像　33
2.1.4　转换为二值图像　34
2.2　线性系统　35
2.2.1　线性系统分析　35
2.2.2　移不变系统分析　36
2.3　调谐信号　36
2.3.1　调谐信号分析　36
2.3.2　调谐信号的响应分析　36
2.3.3　系统传递函数分析　37
2.4　卷积与滤波　38
2.4.1　连续卷积分析　38
2.4.2　离散卷积分析　38
2.4.3　滤波分析　39
2.5　运算类型　39
2.6　点运算　40
2.6.1　线性点运算　40
2.6.2　分段线性点运算　42
2.6.3　非线性点运算　43
2.6.4　直方图修正　44
2.7　代数运算　49
2.7.1　加法运算　49
2.7.2　减法运算　53
2.7.3　乘法运算　54
2.7.4　除法运算　55
2.7.5　求补运算　56
2.8　特定区域处理　57
2.8.1　指定感兴趣区域　57
2.8.2　图像的邻域操作　59
2.8.3　特定区域填充　63
小结　64
习题　64
第3章　图像编码　65
3.1　图像编码基础　65
3.1.1　图像压缩编码的必要性　65
3.1.2　图像压缩编码的可能性　65
3.1.3　图像压缩编码的分类　66
3.1.4　图像压缩编码的评价　67
3.2　熵编码　70
3.2.1　信息论基础　70
3.2.2　赫夫曼编码　71
3.2.3　算术编码　73
3.2.4　行程编码　76
3.3　预测编码　78
3.3.1　预测编码原理　78
3.3.2　**佳线性预测编码　80
3.4　变换编码　82
3.4.1　变换选择　83
3.4.2　尺寸选择　91
3.4.3　比特分配　91
3.4.4　DCT编码的实现　94
3.4.5　图像压缩编码标准　97
小结　100
习题　100
第4章　图像复原　102
4.1　图像复原概述　102
4.2　图像从退化到复原　102
4.2.1　图像退化的模型　103
4.2.2　连续的退化模型　103
4.2.3　离散的退化模型　104
4.2.4　循环矩阵对角化　106
4.2.5　模型估计法　108
4.3　图像噪声　110
4.3.1　噪声概率密度　111
4.3.2　函数添加噪声　113
4.4　空域滤波复原　115
4.4.1　均值滤波　115
4.4.2　顺序统计滤波　117
4.4.3　自适应滤波　120
4.5　图像复原法　121
4.5.1　逆滤波法　121
4.5.2　维纳滤波法　124
4.5.3　Lucy-Richardson滤波法　126
4.5.4　约束**小二乘方滤波法　127
4.5.5　盲解卷积法　132
4.6　图像复原实现　134
小结　137
习题　137
第5章　图像几何变换　139
5.1　几何校正　139
5.1.1　几何畸变描述　139
5.1.2　图像几何校正　140
5.2　齐次坐标　144
5.3　插值　145
5.4　图像的形变与位变　146
5.4.1　平移变换　146
5.4.2　裁剪变换　148
5.4.3　缩放变换　149
5.4.4　旋转变换　151
5.4.5　错切变换　153
5.4.6　镜像变换　155
5.4.7　转置变换　160
5.5　图像复合变换　161
5.6　图像的二维变换　163
5.6.1　二维仿射变换　163
5.6.2　二维投影变换　164
小结　166
习题　166
第6章　图像频域变换　168
6.1　傅里叶变换　168
6.1.1　连续傅里叶变换　168
6.1.2　离散傅里叶变换　169
6.1.3　离散傅里叶变换的性质　170
6.1.4　快速傅里叶变换　173
6.1.5　傅里叶变换的应用　176
6.2　离散余弦变换　182
6.3　沃尔什-哈达玛变换　183
6.3.1　沃尔什变换　183
6.3.2　离散哈达玛变换　184
6.3.3　快速哈达玛变换　185
6.3.4　沃尔什-哈达玛的应用　186
6.4　Hough变换　187
6.4.1　Hough变换的原理　187
6.4.2　Hough变换的扩展　188
6.4.3　Hough变换的应用　188
6.5　Radon变换　191
6.5.1　平行数据Radon变换　191
6.5.2　扇形数据Radon变换　194
6.5.3　Radon逆变换　196
小结　198
习题　199
第7章　小波变换　200
7.1　小波定义　200
7.2　小波分解和重构算法　202
7.2.1　小波分解与重构　202
7.2.2　小波变换的实现　206
7.3　数字水印技术　215
7.3.1　水印技术需要解决的问题　215
7.3.2　水印技术的方法　215
7.3.3　水印技术的应用　216
7.4　小波包分析的应用　219
7.4.1　小波包基本理论　219
7.4.2　小波包算法　220
7.4.3　小波包的消噪处理　220
7.5　小波分析用于图像增强　223
7.6　小波分析用于图像融合　224
7.7　小波包分析用于图像压缩　226
7.8　小波包分析用于图像边缘检测　227
小结　231
习题　232
第8章　图像增强　233
8.1　图像质量评价　233
8.2　图像噪声　234
8.2.1　图像噪声的产生　234
8.2.2　图像噪声分类　234
8.2.3　图像噪声特点　234
8.3　图像增强处理分类　235
8.3.1　空域增强法　235
8.3.2　频域增强法　236
8.3.3　图像增强效果评价　236
8.4　图像的统计特性　236
8.4.1　图像的均值　236
8.4.2　图像的标准差　237
8.4.3　图像的相关系数　238
8.4.4　图像的等高线　239
8.5　空间域滤波　239
8.5.1　空间域滤波的定义　239
8.5.2　边界处理　241
8.5.3　空间域滤波的实现　241
8.6　图像平滑　242
8.6.1　平滑分析　242
8.6.2　邻域平均法　245
8.6.3　中值滤波　247
8.6.4　多图像平均法　249
8.6.5　自适应滤波　250
8.7　图像锐化　251
8.7.1　线性锐化　252
8.7.2　锐化滤波器　253
8.7.3　图像锐化的技术　256
8.8　频域滤波　260
8.8.1　低通滤波　260
8.8.2　频域高通滤波　264
8.8.3　带阻滤波　267
8.8.4　同态滤波　268
8.9　伪色彩增强　271
8.9.1　密度分割法　271
8.9.2　彩色变换法　272
8.9.3　频域伪彩色处理法　274
小结　275
习题　275
第9章　图像分割与边缘检测　276
9.1　点与线检测　277
9.1.1　点检测　277
9.1.2　线检测　279
9.2　边缘检测　281
9.2.1　边缘检测算子　281
9.2.2　边缘检测算子的实现　284
9.2.3　各种边缘检测算子的比较　287
9.3　阈值化技术　288
9.3.1　灰度阈值法　288
9.3.2　Otsu阈值分割法　290
9.3.3　迭代式阈值分割法　292
9.3.4　分水岭算法　293
9.4　边界跟踪　297
9.4.1　边界跟踪的方法　297
9.4.2　霍夫变换　301
9.5　区域分割　306
9.5.1　区域生长的基本概念　306
9.5.2　四叉树分解的分割法　307
9.5.3　平均灰度的分割法　310
9.5.4　基于相似统计特性的分割法　312
9.6　运动分割　312
9.6.1　背景差值法　312
9.6.2　图像差分法　314
9.6.3　光流分割法　315
9.6.4　块分割法　317
9.6.5　聚类分割法　318
小结　320
习题　321
第 10章　图像特征描述　322
10.1　图像特征概述　322
10.2　颜色特征分析　323
10.2.1　颜色直方图　323
10.2.2　颜色矩　325
10.2.3　颜色集　327
10.3　几何描述　328
10.3.1　位置　328
10.3.2　方向　328
10.3.3　周长　329
10.3.4　面积　329
10.4　形状描述　331
10.4.1　矩形度　331
10.4.2　宽长比　332
10.4.3　圆形度　332
10.4.4　球状度　333
10.4.5　偏心率　333
10.5　边界表示　334
10.5.1　链码　334
10.5.2　边界分段　336
10.5.3　多边形近似　337
10.5.4　标记图　338
10.5.5　骨架　339
10.6　区域描述　339
10.6.1　纹理　340
10.6.2　不变矩　346
10.7　膨胀与腐蚀　349
10.7.1　结构元素的创建　350
10.7.2　膨胀与腐蚀的实现　352
10.7.3　膨胀与腐蚀共操作　353
10.7.4　形态学的实现　354
10.8　形态学重建　359
10.8.1　掩膜图像　360
10.8.2　填充图像　360
10.8.3　峰值与谷值　362
10.9　特征度量　364
10.9.1　连通　365
10.9.2　选择对象　367
10.9.3　图像的面积　367
10.9.4　图像的欧拉数　368
10.10　查表操作　368
小结　369
习题　370
参考文献　371