数字图像处理

第1章 品味像素

1.1 图像编程

1.2 图像分析和计算机视觉

第2章 数字图像

2.1 数字图像的类型

2.2 图像获取

2.2.1 针孔照相机模型

2.2.2 “薄”透镜

2.2.3 数字化

2.2.4 图像尺寸和分辨率

2.2.5 图像坐标系统

2.2.6 像素值

2.3 图像文件格式

2.3.1 光栅和矢量数据

2.3.2 标签图像文件格式(TIFF)

2.3.3 图形交换格式(GIF)

2.3.4 可移植网络图形(PNG)

2.3.5 JPEG

2.3.6 Windows位图(BMP)

2.3.7 简易位图格式(PBM)

2.3.8 其他文件格式

2.3.9 比特和字节

2.4 练习

第3章 ImageJ

3.1 图像操作和处理

3.2 ImageJ综述

3.2.1 关键特征

3.2.2 交互式工具

3.2.3 ImageJ插件

3.2.4 第一个例子：图像取反

3.3 ImageJ和Java的其他信息

3.3.1 ImageJ的资源

3.3.2 用.Java编程

3.4 练习

第4章 直方图

4.1 什么是直方图

4.2 解读直方图

4.2.1 图像获取

4.2.2 图像缺陷

4.3 直方图计算

4.4 多于8位图像的直方图

4.4.1 像素组合

4.4.2 例子

4.4.3 实现

4.5 彩色图像直方图

4.5.1 强度直方图

4.5.2 单个颜色通道直方图

4.5.3 合并颜色直方图

4.6 累积直方图

4.7 练习

第5章 点运算

5.1 图像强度修正

5.1.1 对比度和亮度

5.1.2 利用设定门限限制结果值

5.1.3 图像求反

5.1.4 阈值操作

5.2 点运算和直方图

5.3 自动对比度调整

5.4 修正的自动对比度调整

5.5 直方图均衡化

5.6 直方图规定化

5.6.1 频率和概率

5.6.2 直方图规定化的原理

5.6.3 调整为分段线性分布

5.6.4 调整到给定直方图(直方图匹配)

5.6.5 例子

5.7 Gamma校正

5.7.1 为什么是Gamma

5.7.2 Gamma函数

5.7.3 真实Gamma值

5.7.4 Gamma校正应用

5.7.5 实现

5.7.6 修正Gamma校正

5.8 ImageJ中的点运算

5.8.1 利用查找表进行点运算

5.8.2 算术运算

5.8.3 包含多幅图像的点运算

5.8.4 两幅图像进行点运算的方法

5.8.5 多幅图像的ImageJ插件

5.9 练习

第6章 滤波器

6.1 什么是滤波器

6.2 线性滤波器

6.2.1 滤波矩阵

6.2.2 运用滤波器

6.2.3 计算滤波器算子

6.2.4 滤波器插件示例

6.2.5 整数系数

6.2.6 任意尺寸的滤波器

6.2.7 线性滤波器的类型

6.3 线性滤波器的性质

6.3.1 线性卷积

6.3.2 线性卷积的性质

6.3.3 线性滤波的可分离性

6.3.4 滤波器的脉冲响应

6.4 非线性滤波器

6.4.1 最小值和最大值滤波

6.4.2 中值滤波

6.4.3 带权中值滤波器

6.4.4 其他非线性滤波器

6.5 滤波器的实现

6.5.1 滤波程序的效率

6.5.2 图像边界的处理

6.5.3 调试滤波器程序

6.6 ImageJ中的滤波运算

6.6.1 线性滤波器

6.6.2 高斯滤波器

6.6.3 非线性滤波器

6.7 练习

第7章 边缘和轮廓

7.1 边缘是怎么来的

7.2 基于梯度的边缘检测

7.2.1 偏导数和梯度

7.2.2 导数滤波器

7.3 边缘检测算子

7.3.1 Prewitt算子和Sobel算子

7.3.2 Roberts算子

7.3.3 罗盘算子

7.3.4 ImageJ中的边缘检测算子

7.4 其他边缘检测算子

7.4.1 基于二阶导数的边缘检测

7.4.2 不同尺度下的边缘

7.4.3 Canny算子

7.5 从边缘到轮廓

7.5.1 轮廓跟踪

7.5.2 边缘图

7.6 边缘锐化

7.6.1 边缘锐化和拉普拉斯滤波器

7.6.2 USM锐化

7.7 练习

第8章 角点检测

8.1 感兴趣点

8.2 Hlarris角点检测器

8.2.1 局部结构矩阵

8.2.2 角点响应函数

8.2.3 确定角点

8.2.4 例子

8.3 实现

8.3.1 步骤1：计算角点响应函数

8.3.2 步骤2：选择“好的”角点

8.3.3 显示角点

8.3.4 小结

8.4 练习

第9章 检测简单曲线

9.1 显著结构

9.2 Hough变换

9.2.1 参数空间

……

第10章 形态学滤波器

第11章 二值图像中的区域

第12章 彩色图像

第13章 频谱技术介绍

第14章 二维离散傅里叶变换

第15章 离散余弦变换（DCT)

第16章 几何运算

第17章 图像比较

附录A 数学记号

附录B Java摘记

附录C ImageJ的简短参考

附录D 源代码

数字图像处理作为计算机视觉、遥感图像处理与识别、医学图像处理、视频编码与处理、图像与视频检索等的基础知识，已经成为了计算机科学与技术、信号与信息处理等相关专业的必修基础课程之一。 本书没有将数字图像处理当作一门数学学科来介绍，也没有严格地按照信号处理的形式来介绍，而是从一个从业者和编程人员的角度出发，以读者更容易理解构成的方式进行讲解。对数字图像处理的每个主题，本书都是从理论知识到实际应用的方式进行讲解，先介绍数学表达式，再给出简要的伪代码算法，最后给出完整的Java程序。 本书不仅特别适合作为计算机与信息技术类专业的高年级本科生或者研究生教材，对涉及图像处理的相关研究者和开发人员来讲，本书也是一本非常有用的技术参考书。

《数字图像处理:Java语言算法描述》内容包含了图像文件格式、直方图、点操作、滤波器、边缘与轮廓、角点检测、简单曲线检测、形态学滤波、二值图像区域、彩色图像与色彩空间、傅立叶变换、DCT变换、几何操作、图像压缩等。
容易理解：《数字图像处理:Java语言算法描述》从实际应用和具体实现的角度出发，通俗易懂地讲解了各种图像处理的原理、数学表达，同时给出了简要的伪代码算法和完整的Java程序实现，伪代码算法和程序实现有助于算法原理的理解。
练习得当：《数字图像处理:Java语言算法描述》大多数章节后面都列有难易适当的练习题，完成这些练习题有助于掌握学习内容、加深理解并提高实际动手能力。
使用Java作为编程语言：与C++、C#等相比，Java具有平台无关性，只要计算机上有Java虚拟机，Java编写的同一程序能够在任何操作系统上运行。