数字图像处理原理与实现方法

前言

教学建议

第1章 概论

1.1 基本概念

1.1.1 数字图像

1.1.2 数字图像处理

1.2 数字图像处理技术的发展及应用

1.3 数字图像处理的主要方法

1.4 数字图像处理系统的构成

第2章 数字图像基础

2.1 图像的采样和量化

2.1.1 图像的采样

2.1.2 图像的量化

2.2 图像的表示及实例

2.2.1 图像表示

2.2.2 图像类型及实例

2.3 影响数字图像质量的因素

2.3.1 空间分辨率

2.3.2 强度等级分辨率

2.3.3 对比度

2.3.4 清晰度

2.4 人眼结构与视觉特性

2.4.1 人眼结构

2.4.2 人眼视觉特性

2.5 常见的图像格式

2.5.1 JPEG

2.5.2 GIF

2.5.3 TIFF

2.5.4 PCX

2.5.5 BMP

2.6图像处理的编程基础

2.6.1 Matlab方法

2.6.2 OpenCV方法

2.6.3 CDib类方法

2.6.4 图像的基本操作

习题

第3章 图像的基本运算

3.1 代数运算

3.1.1 加运算

3.1.2 减运算

3.1.3 乘运算

3.1.4 除运算

3.2 逻辑运算

3.2.1 与运算

3.2.2 或运算

3.2.3 补运算

3.3 几何变换

3.3.1 平移变换

3.3.2 镜像变换

3.3.3 旋转变换

3.4 图像的缩放

3.4.1 图像的缩小

3.4.2 图像的放大

3.5 插值运算

3.5.1 前向映射法和后向映射法

3.5.2 灰度重采样

3.5.3 常用的插值法

3.6图像缩放及插值运算的实现方法

3.6.1 图像缩放功能的Matlab实现方法

3.6.2 前向映射法实现缩放功能

3.6.3 后向映射法实现缩放功能

3.7图像的控制点变换与图像的变形处理

3.7.1 三角形区域的变换方法

3.7.2 四边形区域的变换方法

习题

第4章 频域处理基础

4.1 时域与频域表示

4.2 傅里叶变换

4.2.1 连续傅里叶变换

4.2.2 离散傅里叶变换

4.3 快速傅里叶变换

4.4 傅里叶变换的性质

4.5 利用傅里叶变换进行图像处理

4.5.1 图像傅里叶变换

4.5.2 图像傅里叶变换的实现方法

4.6离散余弦变换及实现方法

4.6.1 离散余弦变换

4.6.2 离散余弦变换的实现方法

习题

第5章 空域点处理方法

5.1 点运算

5.1.1 点运算基础

5.1.2 点运算的实现方法

5.2 直方图处理

5.2.1 直方图处理基础

5.2.2 直方图处理的实现方法

5.3 伪彩色处理

5.3.1 伪彩色处理基础

5.3.2 伪彩色处理的实现方法

习题

第6章 图像增强

6.1 空域的平滑与锐化

6.1.1 邻域操作

6.1.2 空域的平滑技术

6.1.3 空域的锐化技术

6.1.4 平滑与锐化相结合的滤波技术

6.2 频域的平滑与锐化

6.2.1 数字图像的频域处理基础

6.2.2 低通滤波器与图像的平滑处理

6.2.3 高通滤波器与图像的锐化处理

习题

第7章 图像复原

7.1 图像复原基础

7.2 图像退化与数学模型

7.3 典型的图像复原方法

7.4 退化函数估计方法

7.4.1 图像观察估计法

7.4.2 试验估计法

7.4.3 模型估计法

7.5 逆滤波复原及其实现方法

7.5.1 逆滤波复原基础

7.5.2 逆滤波复原的实现

7.6维纳滤波复原及其实现方法

7.6.1 维纳滤波复原基础

7.6.2 维纳滤波复原的实现方法

7.7噪声模型

7.8空域滤波复原

7.8.1 均值滤波器

7.8.2 统计滤波器

7.8.3 自适应滤波器

习题

第8章 图像分割

8.1 图像分割基础

8.1.1 图像分割的概念

8.1.2 图像分割的基本方法

8.1.3 图像分割系统的构成

8.2 非连续性检测

8.2.1 孤立点的检测

8.2.2 线的检测

8.2.3 边缘检测

8.3 边缘连接

8.3.1 局部处理方法

8.3.2 Hough变换及实现方法

8.4 阈值分割法

8.4.1 单阈值分割与多阈值分割

8.4.2 均值迭代阈值分割法

8.4.3 最大类间方差分割法

8.4.4 常见的多阈值分割法

8.5 基于区域的分割方法

8.5.1 区域生长算法

8.5.2 区域分裂合并算法

8.6基于能量的分割方法

8.6.1 主动轮廓模型

8.6.2 主动轮廓线演化的实例

8.6.3 主动轮廓分割方法的实现

8.6.4 水平集方法

习题

第9章 彩色图像处理

9.1 色彩模型基础

9.1.1 RGB色彩模型

9.1.2 CMY色彩模型

9.1.3 HSV与HSI色彩模型

9.1.4 各种色彩空间之间的转换

9.2 RGB彩色图像的处理

9.3 彩色图像处理

9.3.1 彩色图像平滑

9.3.2 彩色图像锐化

9.3.3 彩色图像分割

9.3.4 彩色图像的边缘提取

9.4 假彩色图像处理

9.5 彩色图像处理的实现方法

习题

第10章 数学形态学方法

10.1 集合论基础知识

10.1.1 元素和集合

10.1.2 平移和反射

10.1.3 结构元

10.2 形态学基本运算

10.2.1 腐蚀

10.2.2 膨胀

10.2.3 开运算

10.2.4 闭运算

10.3 形态学基本运算的实现

10.4 利用形态学处理图像

10.4.1 利用形态学算子处理图像

10.4.2 形态学图像处理的实现方法

习题

第11章 图像压缩

11.1 图像压缩技术基础

11.1.1 编码与解码

11.1.2 图像压缩的必要性和可能性

11.1.3 信源编码

11.1.4 性能指标

11.2 无损压缩编码

11.2.1 哈夫曼编码

11.2.2 香农范诺编码

11.2.3 游程编码

11.2.4 无损预测编码

11.2.5 算术编码

习题

第12章 小波变换

12.1 小波变换概述

12.2 小波变换基础

12.2.1 小波变换的定义

12.2.2 小波变换的性质

12.2.3 常用的基本小波

12.3 连续小波变换和离散小波变换

12.3.1 连续小波变换

12.3.2 离散小波变换及实例

12.4 多分辨率分析

12.5 小波变换的应用

12.6小波变换的实现

习题

第13章 图像处理实例

13.1 动画中人脸变形实例

13.2 医学图像增强应用实例

主要参考文献

《数字图像处理原理与实现方法/高等院校计算机教材系列》主要讲述数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用，包括图像变换、图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等图像处理方法。为了适应各类编码实现的具体要求，本书在编写过程中，针对各个知识点的内容分别阐述了利用CDib类、OpenCV以及Matlab实现的方法。
　　《数字图像处理原理与实现方法/高等院校计算机教材系列》可作为高等院校计算机科学与技术、软件工程、信息工程、生物医学工程以及相关专业的教材，也可供相关技术人员学习参考。