数字图像处理

第１章 绪论11．1 图像、像素及数字图像处理21．2 数字图像处理发展简史21．3 图像处理的目的、任务与特点61．3．1 图像处理的目的61．3．2 图像处理的任务71．3．3 数字图像处理的特点111．4 数字图像处理的应用12本章小结15思考题与习题15第2章 图像处理基本知识162．1 人类视觉与色度学基础172．1．1 人类的基本视觉特性172．1．2 三基色原理172．1．3 光度学基本知识182．2 连续图像的数学描述192．3 基本的图像处理系统202．3．1 图像处理硬件202．3．2 图像处理软件232．4 图像的统计特征282．5 实验：图像的基本操作和基本统计指标计算30本章小结32思考题与习题33第3章 图像的数字化与显示343．1 图像数字化的基本过程353．1．1 图像的采样和量化353．1．2 数字图像的数据量373．1．3 采样和量化参数的选择373．1．4 二维采样定理393．2 图像的量化方法403．2．1 量化方法分类403．2．2 标量量化403．2．3 向量量化413．3 图像输入/输出设备423．3．1 图像输入设备423．3．2 图像输出设备473．4 实验：图像的数字化49本章小结50思考题与习题50第4章 图像变换与二维数字滤波514．1 二维离散傅里叶变换（DFT）524．1．1 二维连续傅里叶变换524．1．2 二维离散傅里叶变换534．1．3 二维离散傅里叶变换的性质544．2 二维离散余弦变换（DCT）574．2．1 一维离散余弦变换574．2．2 二维离散余弦变换584．2．3 二维DCT的应用584．3 二维离散沃尔什-哈达玛变换（DHT）594．3．1 沃尔什变换594．3．2 哈达玛变换614．4 卡胡南-列夫变换（K-L变换）634．5 二维离散小波变换644．5．1 小波分析的思想来源654．5．2 连续小波变换664．5．3 一维离散小波变换674．5．4 二维离散小波变换674．6 二维数字滤波器714．7 实验：图像变换与二维数字滤波72本章小结74思考题与习题74第5章 图像编码与压缩765．1 概述775．1．1 数据压缩的基本概念775．1．2 图像编码压缩的必要性785．1．3 图像编码压缩的可能性785．1．4 图像编码压缩的技术指标795．1．5 数据压缩方法的分类815．2 统计编码815．2．1 Huffman编码815．2．2 算术编码835．3 预测编码855．3．1 预测编码基本原理855．3．2 线性预测编码865．3．3 自适应预测编码875．4 变换编码875．4．1 变换编码的基本原理875．4．2 变换编码的系统结构885．4．3 变换编码方案的选取885．4．4 整数小波变换与图像压缩905．5 二值图像编码925．5．1 跳跃空白编码925．5．2 游程长度编码925．6 图像压缩编码标准935．6．1 彩色与灰度图像压缩标准JPEG935．6．2 二值图像压缩标准JBIG955．6．3 JPEG2000静态图像压缩标准975．7 实验：图像编码与压缩98本章小结100思考题与习题101第6章 图像增强1026．1 概述1036．1．1 图像增强的目的1036．1．2 图像增强技术的分类1036．1．3 直方图的概念1046．2 灰度修正1056．2．1 灰度级校正1066．2．2 灰度变换1076．2．3 灰度直方图变换1106．3 同态增晰1136．3．1 问题的由来1136．3．2 增晰原理1136．3．3 增晰算法1136．4 平滑1146．4．1 图像噪声1146．4．2 邻域平均法1156．4．3 中值滤波1186．4．4 边界保持类滤波1196．5 锐化1206．5．1 空间域差分法1206．5．2 频率域高通滤波法1256．6 实验：图像增强125本章小结127思考题与习题128第7章 图像复原1307．1 图像退化原因与复原技术分类1317．1．1 连续图像退化的数学模型1317．1．2 离散图像退化的数学模型1337．2 逆滤波复原1347．3 约束复原1357．3．1 约束复原的基本原理1357．3．2 维纳滤波方法1357．3．3 平滑度约束最小平方滤波1377．4 非线性复原方法1397．4．1 最大后验复原1407．4．2 最大熵复原1407．4．3 投影复原1417．4．4 同态滤波复原1427．5 盲图像复原1437．5．1 直接测量法1437．5．2 间接估计法1437．6 几何失真校正1467．6．1 典型的几何失真1467．6．2 空间几何坐标变换1467．6．3 校正空间像素点灰度值的确定1477．6．4 鱼眼图像校正方法简介1507．7 图像修复技术简介1517．8 实验：图像复原152本章小结153思考题与习题154第8章 图像分割1558．1 概述1568．1．1 图像分割的目的和任务1568．1．2 图像分割的集合定义1568．1．3 图像分割的分类1578．2 像素的邻域和连通性1578．3 图像的阈值分割技术1598．3．1 基本原理1598．3．2 全局阈值分割1608．3．3 局部阈值分割1638．4 图像的边缘检测1638．4．1 边缘检测的基本原理1638．4．2 梯度算子1648．4．3 拉普拉斯算子1658．4．4 拉普拉斯-高斯算子1668．4．5 坎尼边缘检测算子1668．4．6 方向算子1678．4．7 边缘跟踪1678．5 霍夫变换1698．5．1 直角坐标系中的霍夫变换1708．5．2 极坐标系中的霍夫变换1718．6 区域生长法1718．7 图像分割方法的比较1738．7．1 边缘检测的优缺点1738．7．2 区域分割的优缺点1748．8 实验：图像分割174本章小结175思考题与习题175第9章 形态学图像处理1779．1 概述1789．1．1 数学形态学的发展简史及基本思想1789．1．2 几个基本概念1799．2 二值形态学1809．2．1 二值腐蚀1819．2．2 二值膨胀1819．2．3 二值开运算1839．2．4 二值闭运算1849．3 灰值形态学1849．3．1 灰值腐蚀1849．3．2 灰值膨胀1869．3．3 灰值开运算1869．3．4 灰值闭运算1869．3．5 灰值形态学梯度1879．3．6 高帽变换和低帽变换1889．3．7 开-闭运算和闭-开运算1889．4 实验：形态学图像处理188本章小结190思考题与习题190第10章 彩色图像处理19110．1 彩色图像处理的基本问题19210．2 颜色空间的表示及其转换19210．2．1 RGB模型19210．2．2 Munsell模型19310．2．3 HSV模型19310．2．4 HSI模型19410．2．5 YUV模型19410．2．6 CMYK模型19510．2．7 L*a*b*模型19510．2．8 RGB与HSV空间的相互转换19610．2．9 RGB与YUV空间的相互转换19710．2．10 RGB与HSI空间的相互转换19810．2．11 真彩色、索引色和灰度图像转换成二值图像19910．3 颜色空间的量化20010．4 抖动技术20110．5 假彩色处理20110．6 彩色图像增强20210．6．1 真彩色增强20210．6．2 伪彩色增强20310．7 彩色图像形态学20510．7．1 彩色图像形态学的基本方法20510．7．2 基于数学形态学的彩色图像滤波20610．8 实验：彩色图像处理207本章小结209思考题与习题210第11章 数字图像处理的应用21111．1 图像处理在数字水印上的应用21211．1．1 概述21211．1．2 数字水印的衡量标准21211．1．3 数字水印的分类21211．1．4 实现数字水印的一般步骤21311．1．5 图像水印举例21311．2 基于数学形态学的图像颗粒度分析系统21511．2．1 概述21511．2．2 求图像中目标的面积和颗粒度21511．2．3 实验结果与分析21711．2．4 小结21811．3 基于内容的图像检索（CBIR）21811．3．1 概述21811．3．2 基于内容图像检索的发展21911．3．3 图像特征的概念21911．3．4 基于内容的图像检索系统的框架22011．3．5 相似度测量公式22211．3．6 基于内容的图像检索系统简介22311．3．7 基于内容的图像检索技术的研究热点22411．3．8 一种基于颜色和纹理特征的彩色图像检索算法22411．4 数字化医院中的图像存档与通信系统（PACS）22711．4．1 概述22711．4．2 国内外发展现状22811．4．3 主要解决的问题和技术要点22911．4．4 DICOM图像格式23111．4．5 DICOM 3．0标准及其面向对象的实现23111．4．6 小结23411．5 基于多分辨率分析的图像融合方法23411．5．1 图像融合的层次23411．5．2 图像融合的方法23511．6 数字图像处理的发展趋势23711．7 基于MATLAB GUI图像处理软件的开发23911．7．1 GUIDE基本操作23911．7．2 GUIDE图像处理软件设计实例23911．8 实验：基于GUIDE的图像处理软件开发243本章小结244思考题与习题244附录A 常用词汇中英文对照表245附录B 常用MATLAB图像处理工具箱函数251参考文献256

本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材、全国电子信息类优秀教材一等奖、江苏省精品教材、 “十二五” 江苏省重点教材、江苏省研究生优秀课程的参考书。共11章，主要内容：数字图像的发展简史、基本图像处理系统、图像数字化与显示、图像变换与二维数字滤波、图像编码与压缩、图像增强、图像复原、图像分割、数学形态学图像处理、彩色图像处理、图像的数字水印、图像分析系统、图像数据库与基于内容的检索、图像存档与通信系统、图像融合、图像处理软件的开发等。配套电子课件、习题参考答案、课程网站和MOOC微视频。【作者简介】胡学龙，教授，扬州大学重点学科带头人，IEEE信号处理学会会员、中国图像图形学会常务理事、中国仪器仪表学会虚拟仪器与网络化系统副理事长、中国电子学会电子测量与仪器分会委员、江苏省电子学会线路与信息处理副主任委员、扬州市电子学会理事长。长期从事图像处理与多媒体技术、现代信号处理的教学与研究工作。