數(shù)字圖像處理

目錄

第1章緒論

1.1數(shù)字圖像處理的概念

1.2數(shù)字圖像處理發(fā)展簡史

1.3數(shù)字圖像處理研究內容

1.4數(shù)字圖像處理的應用領域

1.5小結

第2章數(shù)字圖像基礎

2.1數(shù)字圖像的概況

2.1.1數(shù)字圖像的基本
概念

2.1.2數(shù)字圖像的多
樣性

2.1.3數(shù)字圖像的類型

2.1.4數(shù)字圖像的矩陣
表示

2.2圖像生成

2.2.1凸透鏡成像原理

2.2.2數(shù)字照相機的結構
和特性

2.2.3人眼視覺模型

2.3圖像數(shù)字化

2.3.1采樣與量化

2.3.2空間分辨率和灰度
級分辨率

2.4像素的空間關系

2.4.1相鄰像素

2.4.2鄰接性、連通性、區(qū)域
和邊界

2.4.3距離度量

2.5保真度準則

2.5.1主觀保真度準則

2.5.2客觀保真度準則

2.6小結

第3章空域圖像增強

3.1背景知識

3.2直方圖概念

3.2.1直方圖

3.2.2累積直方圖

3.3灰度級變換

3.3.1對數(shù)變換

3.3.2指數(shù)變換

3.3.3冪次變換

3.3.4灰度反轉

3.3.5分段線性變換

3.3.6灰度切片

3.3.7閾值增強

3.4直方圖處理

3.4.1直方圖均衡化

3.4.2直方圖規(guī)定化

3.5算術運算

3.5.1圖像相減

3.5.2圖像相加

3.6空域濾波基礎

3.6.1卷積與相關

3.6.2線性濾波原理

3.6.3可分離卷積

3.6.4其他問題

3.7空域平滑濾波

3.7.1加權均值濾波

3.7.2中值濾波相關

3.8空域銳化濾波

3.8.1微分與差分

3.8.2拉普拉斯算子

3.9小結

第4章頻域變換

4.1背景

4.2傅里葉級數(shù)與連續(xù)傅里葉
變換

4.2.1傅里葉級數(shù)

4.2.2連續(xù)傅里葉變換及
其逆變換

4.2.3傅里葉變換的
解釋





4.3離散時間傅里葉變換

4.3.1離散時間傅里葉變
換及其逆變換

4.3.2離散時間傅里葉變
換的卷積定理和相關
定理

4.3.3信號采樣與采樣
定理

4.4離散傅里葉變換

4.4.1一維離散傅里葉變換
及其逆變換

4.4.2二維離散傅里葉變換
及其逆變換

4.4.3離散傅里葉變換的矩
陣形式

4.4.4頻譜分布與統(tǒng)計
特性

4.4.5二維離散傅里葉變
換的性質

4.5快速傅里葉變換

4.5.1基2 FFT算法

4.5.2利用正變換的算法計
算傅里葉逆變換

4.6小結

第5章頻域圖像增強

5.1濾波基礎

5.2低通濾波器

5.2.1理想低通濾波器

5.2.2巴特沃斯低通濾
波器

5.2.3指數(shù)低通濾波器

5.3高通濾波器

5.3.1理想高通濾波器

5.3.2巴特沃斯高通濾
波器

5.3.3指數(shù)高通濾波器

5.4拉普拉斯頻域濾波器

5.5高頻增強濾波器

5.6帶通、帶阻與陷波濾波器

5.6.1帶通濾波器

5.6.2帶阻濾波器

5.6.3陷波濾波器

5.7空域濾波與頻域濾波的對應
關系

5.7.1空域到頻域

5.7.2頻域到空域

5.8同態(tài)濾波

5.9小結

第6章圖像復原

6.1圖像降質模型

6.1.1圖像降質/復原
過程

6.1.2線性移不變降質
模型

6.1.3降質模型的頻域
表示

6.1.4降質模型的矩陣向
量表示

6.1.5典型點擴散函數(shù)
類型

6.1.6典型噪聲類型

6.2圖像去噪

6.2.1噪聲參數(shù)的估計

6.2.2自適應維納去噪
濾波

6.2.3圖像去噪的正則化
方法


6.2.4圖像去噪的低秩正則化
方法

6.3頻域復原

6.3.1逆濾波

6.3.2維納濾波

6.4ML/MAP復原

6.4.1ML/MAP復原
模型

6.4.2RichardsonLucy
(RL)方法

6.5正則化復原

6.5.1逆問題病態(tài)性
分析

6.5.2正則化復原的基本
模型

6.5.3Tikhonov正則化

6.5.4全變分正則化

6.5.5盲復原

6.6小結

第7章彩色圖像處理

7.1顏色基礎

7.1.1顏色的形成

7.1.2混色法

7.2顏色空間

7.2.1CIE設備無關的顏
色空間

7.2.2設備依賴的顏色
空間

7.3偽彩色映射

7.3.1灰度級分層

7.3.2偽彩色變換

7.4真彩色處理

7.4.1真彩色處理基礎

7.4.2彩色插值

7.4.3彩色圖像增強

7.4.4彩色圖像分割

7.4.5彩色邊緣檢測

7.4.6白平衡

7.5小結

第8章數(shù)學形態(tài)學圖像處理

8.1背景

8.2基礎

8.2.1集合運算

8.2.2二值圖像的邏輯
運算

8.2.3結構元素

8.3二值圖像形態(tài)學基本
運算

8.3.1膨脹與腐蝕

8.3.2開運算與閉運算

8.3.3擊中/擊不中
運算

8.4二值圖像形態(tài)學實用
算法

8.4.1去噪

8.4.2邊界提取

8.4.3孔洞填充

8.4.4連通分量提取

8.4.5骨架

8.4.6凸包

8.4.7細化

8.4.8粗化

8.4.9剪枝

8.5二值圖像形態(tài)學運算及其性
質總結

8.6灰度圖像形態(tài)學算法

8.6.1灰度膨脹與腐蝕

8.6.2灰度開運算與閉
運算

8.6.3頂帽與底帽變換

8.6.4灰度形態(tài)學重構

8.7小結

第9章圖像分割

9.1圖像分割基礎

9.2基于邊界的分割

9.2.1邊緣檢測

9.2.2局部邊緣連接

9.2.3Hough變換

9.2.4邊界跟蹤

9.3基于閾值的圖像分割

9.3.1直方圖基礎

9.3.2全局單閾值法

9.3.3全局多閾值法

9.3.4局部閾值法

9.4基于區(qū)域的圖像分割

9.4.1區(qū)域生長法與區(qū)域
標記

9.4.2區(qū)域分裂合并法

9.5分水嶺分割

9.5.1基本概念

9.5.2分水嶺算法

9.5.3形態(tài)學膨脹水壩
算法

9.5.4控制標記的分水嶺
分割

9.6小結

第10章小波變換與多分辨率分析

10.1小波分析的發(fā)展簡史

10.2連續(xù)小波變換

10.2.1小波與連續(xù)小波
變換

10.2.2小波函數(shù)的傅里
葉分析

10.2.3小波與連續(xù)小波變
換的時頻分析與
性質

10.2.4小波變換與傅里葉
變換、短時傅里葉
變換的比較

10.2.5常用小波

10.3離散小波變換

10.3.1二進小波
變換

10.3.2小波框架

10.3.3時頻分辨率

10.4多分辨率分析與Mallat
算法

10.4.1多分辨率
分析

10.4.2小波函數(shù)與小波
空間

10.4.3雙尺度方程與多分
辨率分析

10.4.4正交小波分解與
重建

10.4.5正交濾波
器組

10.5二維離散小波分析

10.5.1二維離散小波
變換

10.5.2二維離散小波多尺
度分析

10.6小波包變換

10.6.1小波包變換與一維
小波包分解

10.6.2二維小波包
分解

10.6.3最優(yōu)小波包的
選取

10.7小波變換在圖像處理中的
應用

10.7.1邊緣檢測

10.7.2圖像降噪

10.7.3圖像壓縮

10.7.4漸進傳輸

10.8小結


第11章圖像壓縮編碼

11.1信息論基礎

11.1.1信息熵

11.1.2香農(nóng)定理

11.2圖像壓縮基本概念與
模型

11.2.1圖像熵與編碼
效率

11.2.2圖像信息的
冗余

11.2.3圖像壓縮
系統(tǒng)

11.3統(tǒng)計編碼

11.3.1香農(nóng)費諾
編碼

11.3.2霍夫曼編碼

11.3.3算術編碼

11.3.4行程編碼

11.4變換編碼

11.4.1變換編碼的
原理

11.4.2正交變換

11.4.3離散余弦
變換

11.5預測編碼

11.5.1無損預測
編碼

11.5.2有損預測
編碼

11.5.3最優(yōu)線性
預測

11.5.4自適應預測
編碼

11.5.5幀間預測
編碼

11.6子帶編碼

11.7圖像壓縮編碼國際
標準

11.7.1靜止圖像壓縮編碼
國際標準

11.7.2運動圖像壓縮編碼
國際標準

11.8小結

第12章特征提取

12.1概述

12.2邊界表示

12.2.1鏈碼

12.2.2多邊形近似

12.2.3邊界標記
曲線

12.2.4邊界分段

12.3邊界描述

12.3.1簡單描述

12.3.2形狀數(shù)

12.3.3邊界矩

12.3.4曲線擬合

12.3.5傅里葉描
述子

12.4區(qū)域表示

12.4.1區(qū)域標記

12.4.2中心投影
變換

12.4.3骨架

12.5區(qū)域描述

12.5.1簡單區(qū)域
描述

12.5.2拓撲描述

12.5.3形狀描述

12.5.4紋理描述

12.5.5Hu不變矩

12.6主成分描述

12.6.1PCA的基本
原理

12.6.2主成分分析
的性質

12.7小結


參考文獻