数字图像处理

第1章 数字图像处理学习方法

1.1 数字图像处理技术学习对策

1.2 新知识和技术进展学习攻守策略

1.3 工程训练或研究课题推荐学习方式

1.4 数字图像处理技术的应用前景

第2章 小波分析基本理论

2.1 Fourier变换到小波分析

2.2 积分小波变换和时间－频率分析

2.3 小波的多分辨分析与分解重构

2.4 Mallat算法

2.5 用提升方法构造的整数小波

第3章 图像处理中的压缩编码/解码

3.1 标量量化的JPEG压缩编码

3.2 矢量量化编码

3.3 基于小波变换的图像压缩

3.4 小波树结构快速矢量量化编码方法

3.5 码矢量激励预测编码

3.6 WT IBTC压缩研究实验和结论

3.7 三维多光谱数据压缩

3.8 本章部分程序

习题

第4章 空间域内图像增强

4.1 均值滤波

4.2 线性加权滤波

4.3 梯度倒数加权滤波

4.4 基于Digital TV模型的线性滤波器

4.5 边缘检测和噪声分类相结合的线性滤波器

……

第5章 频率域内图像增强

第6章 小波域去噪滤波器

第7章 数字视频处理

第8章 图像融合算法

第9章 计算机图形学基本实践

附录1 MATLAB中图像工具箱基本技巧

附录2 练习题参考答案和部分应用程序

参考文献

本书以概要形式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。第1章是本课程的学习方法，介绍如何开展本课程的学习、新技术学习对策和工程训练推荐方式。第2章介绍小波分析和应用的基本理论。第3章是图像压缩编码。第4章是空间域内图像增强。第5章是频域内图像增强。第6章是小波域内去噪声滤波器，重点对小波域内图像增强技术进行了重点研究。第7章是数字视频处理技术，主要包括去隔行算法、运动检测和运动估计、运动补偿和压缩的常用方法，并对其中的部分进行了FPGA和DSP实现。第8章为图像融合技术。主要讲述基于小波技术和神经网络技术图像融合算法，并对主客观图像融合的质量评价标准进行全面比较研究，具有很深的研究背景。此部分内容具有理论意义和实际应用价值。提出的算法可完全应用到遥感图像和医学图像融合。第9章是图像图形学基本知识，以两个实例说明计算机图形学的实际开发应用技术。希望起到举一反三的作用。 本书以精缩的理论知识、实践教学和工程训练相结合，可以作为计算机应用、通信工程和电子工程专业高年级本科生、研究生、工程硕士、教师及工程技术人员学习数字图像处理和基本图形学技术的参考书或实验教学指导书，也可作为本科生和研究生的研究型课程教材。