图像处理

序言

前言

第一章 导论

1. 1 概述

1. 2 图像信息处理技术研究的内容

1. 3 数字图像处理系统

第二章 数学知识

2. 1 点源与函数

2. 2 线性系统

2. 3 矩阵微分

2. 4 矩阵的广义逆

2. 5 傅氏变换

2. 6 周期函数. 周期. 频率

第三章 视觉知识

3. 1 人眼的生理构造

3. 2 辐射度学基础知识

3. 3 亮觉与光度学基础知识

3. 4 色觉与色度学基础知识

3. 4. 1 色觉与色度学基础知识

3. 4. 2 表色模型

3. 4. 3 色度图

3. 5 视觉信息处理特性

3. 6 视觉特性

3. 7 视觉模型

3. 8 视觉的心理学知识

第四章 图像的数学描述

4. 1 图像的函数表示

4. 2 反射形成的图像模型的数学结构

4. 3 图像的统计表示形式--随机场

4. 3. 1 随机场的概念

4. 3. 2 随机场的概率分布描述. 统计参量及计算公式

4. 4 均匀随机场

第五章 图像的数字化

5. 1 数字图像的表示形式

5. 2 取样定理

5. 2. 1 取样定理

5. 2. 2 原函数的重建

5. 2. 3 混叠

5. 2. 4 取样的实际问题

5. 3 量化

5. 3. 1 量化

5. 3. 2 最佳量化

5. 3. 3 有约束的最佳量化器

5. 3. 4 自适应量化

5. 4 根据图像局部区域特征进行非均匀取样和非一致量化

5. 5 数字图像的概率分布和统计参量

第六章 图像酉变换

6. 1 离散傅氏变换 DFT

6. 1. 1 离散傅氏变换的定义

6. 1. 2 离散傅氏变换性质

6. 2 线性变换的一般表示式

6. 2. 1 标量表示式

6. 2. 2 矢量表示式

6. 2. 3 矩阵表示式

6. 2. 4 矢量外积表示式

6. 3 可逆变换

6. 4 线性变换的实质

6. 4. 1 基底

6. 4. 2 基平面

6. 5 线性变换的统计特性

6. 5. 1 变换图像的一. 二阶矩

6. 5. 2 变换图像的概率密度模型

6. 6 沃尔什-哈达玛变换 WHT

6. 6. 1 列率 sequency . 格雷码与拉德梅克函数

6. 6. 2 沃尔什 walsh 函数

6. 6. 3 沃尔什级数

6. 6. 4 沃尔什变换

6. 6. 5 哈达玛变换

6. 7 离散余弦变换 DCT

6. 8 离散K-L变换

6. 9 奇异值分解 SVD 和变换

6. 10 哈尔变换 HT

6. 10. 1 哈尔函数的定义

6. 10. 2 哈尔函数性质

6. 10. 3 哈尔矩阵与哈尔变换

6. 11 斜变换 DST

6. 11. 1 斜矩阵

6. 11. 2 斜变换

第七章 图像增强

7. 1 概述

7. 2 对比度增强

7. 2. 1 线性变换

7. 2. 2 分段线性变换

7. 2. 3 非线性变换

7. 2. 4 其他变换

7. 3 修正直方图增强

7. 3. 1 直方图 histogram

7. 3. 2 直方图均化

7. 3. 3 直方图规定化

7. 4 平滑 smoothing

7. 4. 1 噪声

7. 4. 2 邻域平均法

7. 4. 3 多图平均法

7. 4. 4 中值滤波法

7. 4. 5 频域中低通滤波和带阻滤波

7. 5 锐化 sharpening

7. 5. 1 模糊机理及基本解决方法

7. 5. 2 梯度模算子

7. 5. 3 拉氏算子

7. 5. 4 Wallis算子

7. 5. 5 其他自适应锐化算子

7. 5. 6 高通滤波和高频加强滤波

7. 6 自适应叠代滤波增强

7. 6. 1 自适应叠代滤波原理

7. 6. 2 图像的自适应叠代滤波算法

7. 7. 同态滤波增晰

7. 8 几何校正

7. 8. 1 像素坐标校正

7. 8. 2 像素灰度估算

7. 9 伪彩色和假彩色

7. 9. 1 伪彩色 pseudo color 技术

7. 9. 2 假彩色 false color 技术

7. 10 图像间的四则运算

第八章 图像恢复

8. 1 概述

8. 2 图像质量的客观评价

8. 3 降质模型的一般表示式

8. 3. 1 连续的线性降质模型表示式

8. 3. 2 离散的线性系统模型表示式

8. 4 分块循环矩阵的对角化及其意义

8. 5 降质系统的模型及参数的确定

8. 5. 1 具体研究降质过程确定h x, y

8. 5. 2 由降质图像确定h x, y

8. 5. 3 原始图像及噪声的功率谱估计

8. 6 频域中的恢复方法

8. 6. 1 逆滤波

8. 6. 2 等功率谱滤波

8. 6. 3 维纳滤波

8. 6. 4 其他几种频域中的恢复滤波器

8. 6. 5 由降质图像估计恢复滤波器的一种方法

8. 6. 6 叠代盲卷积恢复算法

8. 7 最小二乘估计

8. 8 约束最小二乘估计

8. 8. 1 化矩阵方程约束为范数方程约束

8. 8. 2 矩阵方程约束

8. 9 利用分块循环矩阵性质改变恢复域

8. 9. 1 平滑约束恢复算法

8. 9. 2 变参数维纳滤波

8. 10 线性均方估计恢复图像

8. 11 非线性统计估计

8. 11. 1 条件均方估计

8. 11. 2 最大后验估计 MAPE

8. 11. 3 最大似然估计 MLE

8. 11. 4 最大后验估计的具体实施

8. 11. 5 最大似然估计的实施

8. 12 最大熵恢复

8. 13 图像恢复的代数方法

8. 13. 1 广义逆法

8. 13. 2 奇异值分解广义逆法

8. 13. 3 投影叠代法

8. 14 卡尔曼滤波恢复

8. 15 运动模糊图像恢复

8. 15. 1 运动模糊差分恢复

8. 15. 2 差分投影恢复

8. 15. 3 直接卷积恢复

8. 16 薄云层下的景物图像恢复

8. 17 超分辨率图像复原

8. 17. 1 超分辨率图像复原及其进展

8. 17. 2 超分辨率复原的理论基础

8. 17. 3 超分辨率复原算法

8. 17. 4 超分辨率图像复原的研究发展方向