数字图像处理及MATLAB实现

第1章 概述 1

1.1 数字图像处理及特点（Characteristics and Processing of Digital Image） 1

1.1.1 数字图像与数字图像处理（Digital Images and Digital Image Processing） 1

1.1.2 数字图像处理的特点（Characteristics of Digital Images） 2

1.2 数字图像处理系统（System of Digital Image Processing） 3

1.2.1 数字图像处理系统的结构（Structure of Digital Image Processing System） 3

1.2.2 数字图像处理的优点（Advantages of Digital Image Processing） 4

1.3 数字图像处理的主要研究内容（Research contents in Digital Image Processing） 5

1.4 数字图像处理的应用和发展（Applications and Development of Digital Image Processing） 6

1.4.1 数字图像处理的应用（Applications of Digital Image Processing） 6

1.4.2 数字图像处理领域的发展动向（Future Direction in the Field of Digital Image Processing） 11

1.5 全书内容简介（Brief Introduction of This Book） 11

小结（Summary） 12

习题（Exercises） 13

第2章 数字图像处理的基础 14

2.1 人类的视觉感知系统（Visual System of Human Beings） 14

2.1.1 视觉系统的基本构造（Basic Structure of Visual System） 14

2.1.2 亮度适应和鉴别（Intensity Adaption and Identification） 16

2.2 数字图像的基础知识（Basics of Digital Image） 19

2.2.1 图像的数字化及表达（Image Digitalization and Representation） 19

2.2.2 图像的获取（Image Acquisition） 20

2.2.3 像素间的基本关系（Basic Relationships between Pixels） 23

2.2.4 图像的分类（Image Classification） 25

小结（Summary） 29

习题（Exercises） 29

第3章 图像基本运算 30

3.1 概述（Introduction） 30

3.2 点运算（Point Operation） 30

3.2.1 线性点运算（Linear Point Operation） 31

3.2.2 非线性点运算（Non-Linear Point Operation） 31

3.3 代数运算与逻辑运算（Algebra and Logical Operation） 33

3.3.1 加法运算（Addition） 33

3.3.2 减法运算（Subtraction） 35

3.3.3 乘法运算（Multiplication） 36

3.3.4 除法运算（Division） 37

3.3.5 逻辑运算（Logical Operation） 38

3.4 几何运算（Geometric Operation） 39

3.4.1 图像的平移（Image Translation） 40

3.4.2 图像的镜像（Image Mirror） 41

3.4.3 图像的旋转（Image Rotation） 42

3.4.4 图像的缩放（Image Zoom） 44

3.4.5 灰度重采样（Gray Resampling） 47

小结（Summary） 49

习题（Exercises） 50

第4章 图像变换 51

4.1 连续傅里叶变换（Continuous Fourier Transform） 51

4.2 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transformation） 52

4.3 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform） 54

4.4 傅里叶变换的性质（Characleristics of Fourier Transform） 56

4.4.1 可分离性（Divisibility） 56

4.4.2 平移性质（Translation） 56

4.4.3 周期性和共轭对称性（Periodicity and Symmetry） 57

4.4.4 旋转性质（Gyration） 57

4.4.5 分配律（Distribution Law） 58

4.4.6 尺度变换（Scale Variation） 58

4.4.7 平均值（Average Value） 60

4.4.8 卷积定理（Convolution Theorem） 61

4.5 图像傅里叶变换实例（Examples of Fourier Transform Images） 61

4.6 其他离散变换（Other Discrete Transform） 65

4.6.1 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform） 66

4.6.2 沃尔什变换（Walsh Transform） 68

小结（Summary） 70

习题（Exercises） 70

第5章 图像增强 72

5.1 图像增强的概念和分类（Concepts and Categories of Image Enhancement） 72

5.2 空间域增强技术（Image Enhancement in the Spatial Domain） 73

5.2.1 基于灰度变换的图像增强（Image Enhancement based on Gray Levels） 73

5.2.2 基于直方图处理的图像增强（Image Enhancement based on Histogram Processing） 76

5.2.3 空间域滤波增强（Spatial Filtering Enhancement） 81

5.3 频率域增强技术（Image Enhancement in the Frequency Domain） 88

5.3.1 频率域增强基本理论（Fundementals of Image Enhancement in the Frequency Domain） 88

5.3.2 频率域平滑滤波器（Frequency Smoothing Filters） 89

5.3.3 频率域锐化滤波器（Frequency Sharpening Filters） 92

5.3.4 同态滤波器（Homomorphic Filters） 94

小结（Summary） 96

习题（Excercises） 96

第6章 图像复原 98

6.1 退化模型及复原技术基础（Fundamentals of Image Restoration and Degradation Model） 98

6.1.1 图像退化的原因及退化模型（Causes of Image Degradation and Degradation Model） 99

6.1.2 复原技术的概念及分类（Concepts and Categories of Restoration） 100

6.2 空间域滤波复原（Restoration with Spatial Filtering） 101

6.2.1 均值滤波（Mean Filters） 103

6.2.2 顺序统计滤波（Order-Statistics Filters） 105

6.3 频率域滤波恢复（Restoration with Frequency Domain Filtering） 107

6.3.1 带阻滤波器（Bandreject Filters） 107

6.3.2 带通滤波器（Bandpass Filters） 109

6.3.3 其他频率域滤波器（Other Filters in Frequency Domain） 109

6.4 逆滤波（Inverse Filtering） 110

6.5 最小均方误差滤波-维纳滤波（Minimum Mean Square Error Filtering-Wiener Filtering） 112

小结（Summary） 115

习题（Exercises） 115

第7章 图像压缩编码 117

7.1 概述（Introduction） 117

7.1.1 图像的信息量与信息熵（Information Content and Entropy） 117

7.1.2 图像数据冗余（Image Data Redundancy） 119

7.1.3 图像压缩编码分类（Coding methods of Image Compression） 121

7.1.4 压缩技术的性能指标（Evaluation Index of Image Compression approaches） 121

7.2 无失真图像压缩编码（Lossless Image Compression） 123

7.2.1 哈夫曼编码（Huffman Coding） 123

7.2.2 游程编码（Run-Length Coding） 125

7.2.3 算术编码（Arithmetic Coding） 127

7.3 有限失真图像压缩编码（Lossy Image Compression） 129

7.3.1 率失真函数（Rate Distortion Function） 130

7.3.2 线性预测编码和变换编码（Linear Prediction and Transform Coding） 131

7.3.3 矢量量化编码（Vector Quantifiation Coding） 138

7.4 图像编码新技术（New Image Coding Technology） 140

7.4.1 子带编码（Subband Coding） 140

7.4.2 模型基编码（Model-Based Coding） 141

7.4.3 分形编码（Fractal Coding） 142

7.5 图像压缩技术标准（Image Compression Standards） 142

7.5.1 JPEG压缩（JPEG Compression） 142

7.5.2 JPEG 2000 143

7.5.3 H.26X标准（H.26X Standards） 145

7.5.4 MPEG标准（MPEG Standards） 145

小结（Summary） 145

习题（Exercises） 146

第8章 图像分割 147

8.1 图像分割的定义（Definition of Image Segmentation） 147

8.2 阈值分割（Image Segmentation using Threshold） 148

8.2.1 全局阈值（Global Threshold） 148

8.2.2 自适应阈值（Automatic Threshold） 148

8.2.3 最佳阈值的选择（Optimal Threshold） 148

8.2.4 分水岭算法（Watershed Algorithm） 152

8.3 边缘检测和连接（Edge Detection and Connection） 154

8.3.1 边缘检测（Edge Detection） 154

8.3.2 边缘连接（Edge Connection） 158

8.4 区域分割（Region Segmentation） 160

8.4.1 区域增长（Region Growing） 160

8.4.2 区域分裂法（Region Splitting） 162

8.4.3 区域合并法（Region Merging） 163

8.4.4 区域分裂合并法（Region Splitting and Merging） 163

8.5 二值图像处理（Binary Image Processing） 164

8.5.1 数学形态学图像处理（Mathematical Morphology Image Processing） 165

8.5.2 开运算和闭运算（Open Operation and Close Operation） 166

8.5.3 腐蚀和膨胀的变体（Dilation And Erosion Variant） 167

8.6 分割图像的结构（Construction of Image Segmentation） 169

8.6.1 物体隶属关系图（Relationships between Objects） 169

8.6.2 边界链码（Edge Chain Code） 169

小结（Summary） 170

习题（Exercises） 170

第9章 彩色基础 172

9.1 彩色基础（Color Fundamentals） 172

9.2 彩色模型（Color Models） 176

9.2.1 RGB模型（RGB Color Model） 176

9.2.2 HSI模型（HSI Color Model） 179

9.3 伪彩色处理（Pseudocolor Image Processing） 182

9.3.1 强度分层（Intensity Slicing） 182

9.3.2 灰度级到彩色变换（Transformation of Gray Levels to Color） 184

9.4 全彩色图像处理（Full-Color Image Processing） 186

9.4.1 全彩色图像处理基础（Basics of Full-Color Image Processing） 186

9.4.2 彩色图像直方图处理（Color Image Histogram Processing） 187

9.4.3 彩色图像平滑（Color Image Smoothing） 189

9.4.4 彩色图像锐化（Color Image Sharpening） 191

9.5 彩色图像分割（Color Image Segmentation） 193

9.5.1 HSI彩色空间分割（Segmentation in HSI Color Space） 193

9.5.2 RGB彩色空间分割（Segmentation in RGB Color Space） 194

9.5.3 彩色边缘检测（Color Edge Detection） 196

小结（Summary） 198

习题（Exercises） 199

第10章 图像表示与描述 200

10.1 颜色特征（Characterization of Color Image） 200

10.1.1 灰度特征（Intensity Characterization） 200

10.1.2 直方图特征（Histogram Characterization） 201

10.2 纹理特征（Representation of Image Texture） 202

10.2.1 自相关函数（Autocorrelation Function） 203

10.2.2 灰度差分统计（Statistics of Intensity Difference） 203

10.2.3 灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix） 205

10.2.4 频谱特征（Spectrum Features） 206

10.3 边界特征（Boundary Feature） 208

10.3.1 边界表达（Boundary Representation） 208

10.3.2 边界特征描述（Boundary Description） 211

10.4 区域特征（Region Feature） 215

10.4.1 简单的区域描述（Some Simple Region Descriptors） 216

10.4.2 拓扑描述（Topological Descriptors） 217

10.4.3 形状描述（Shape Descriptors） 218

10.4.4 矩（Moment） 219

小结（Summary） 222

习题（Exercises） 222

第11章 小波变换 224

11.1 引言（Introduction） 224

11.1.1 加窗傅里叶变换（Adding Windowing Fourier Transform） 224

11.1.2 连续小波变换（Continuous Wavelet Transform） 225

11.2 离散小波变换（Discrete Wavelet Transform） 226

11.2.1 离散小波变换概述（Introduction of Discrete Wavelet Transform） 226

11.2.2 多分辨分析及Mallat算法（Multi-resolution Analysis And Mallat Algorithm） 227

11.2.3 紧支撑双正交小波基的构造（Compactly Supported Biorthogonal Wavelet） 235

11.3 小波变换在图像处理中的应用（Application of Wavelet in Image Processing） 237

小结（Summary） 239

习题（Exercises） 240

第12章 图像通信 241

12.1 概述（Introduction） 241

12.1.1 图像通信系统的组成（Image Communication System） 241

12.1.2 数字图像通信中的关键技术（key Technology in Digital Image Communication） 242

12.2 基于IP的图像通信网络（IP-based image communication network） 243

12.2.1 H.323协议（H.323 Protocol） 243

12.2.2 H.323协议支持的会议系统（Video Conference Based On H.323 Protocol） 245

12.2.3 SIP及其应用（SIP and its Application） 246

12.2.4 H.323和SIP的比较（Comparison between H.323 and SIP） 249

12.3 视频点播系统（Video-On-Demand） 250

12.3.1 VOD系统的构成（Composition of VOD System） 250

12.3.2 VOD的关键技术（Key Technology of VOD System） 251

12.3.3 基于有线电视网的VOD（VOD over CATV network） 252

12.3.4 基于IP的VOD（VOD over IP） 253

12.4 数字电视与交互式电视（Digital TV and Interactive TV） 255

12.4.1 数字电视（Digital TV） 255

12.4.2 交互式电视（Interactive TV） 258

12.5 视频流媒体技术（Streaming Media Technology） 260

12.5.1 流媒体基本概念（Basic Concept of Streaming Media） 260

12.5.2 实时传输协议RTP（Real Time Transport Protocol） 261

12.5.3 实时流协议RTSP（Real Time Streaming Protocol） 261

12.5.4 流媒体文件格式（Format of Streaming Media File） 263

小结（Summary） 264

习题（Exercises） 265

参考文献 266

主要介绍了数字图像处理的基础知识、基本方法、程序实现和典型应用。全书分三大部分共12章。第一部分（第1~4章）介绍数字图像处理的基础知识，包括图像的基本概念、数字图像的输入输出、基本运算、图像变换。第二部分（第5~8章）介绍数字图像处理的各种技术，包括图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割。第三部分（第9~12章）介绍数字图像处理扩展内容，主要为研究生学习的内容，包括图像特征表示与描述、小波变换和多分辨率处理、彩色图像处理，图像通信。

以实践为导向，介绍数字图像处理的基本概念和基础知识，包括图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割、图像特征表示与描述、小波变换、彩色图像处理和图像通信等。书中特别注重采用MATLAB软件编程实现一些典型算法，使读者能够深刻理解和掌握相关理论与方法。为配合教师教学，帮助学生学习，还编写了与《数字图像处理及MATLAB实现》配套的《数字图像处理及MATLAB实现——学习与实验指导》，概括教材各章知识要点，给出了书中习题和思考题的参考解答，以帮助学生实践锻炼。
《数字图像处理及MATLAB实现》可作为普通高等院校电子信息、计算机科学与技术、通信工程、电气工程及其自动化等相关专业本科生的教材，也可作为从事图像处理与分析、模式识别、人工智能和计算机应用研究和开发的工程技术人员的参考书。
《数字图像处理及MATLAB实现》特色
系统性强，从问题背景的引入开始，讲述基本内容和方法，通过MATLAB编程实践，进行结果分析。重点突出，理论、应用与实际编程紧密结合，理论与实例并重。每章标题均包含中英文对照，能满足双语教学的部分要求和对本课程专业英语词汇的学习。