数字图像处理基础

第1章 引言1

1.1图像的基本概念1

1.2数字图像处理，计算机视觉，计算机图形学2

1.3数字图像处理系统结构4

1.4数字图像处理的主要研究内容6

1.5本书的结构安排8

习题9

第2章 图像的基本概念10

2.1图像数字化10

2.1.1采样11

2.1.2量化13

2.2数字图像的数值描述17

2.3数字图像的位图文件结构20

2.3.1BMP位图文件的总体结构21

2.3.2BMP位图文件的各结构的具体数据项22

2.4数字图像的灰度直方图24

2.4.1概念24

2.4.2性质27

2.4.3用途27

习题29

第3章 图像增强31

3.1γ校正31

3.2对比度线性展宽35

3.3灰级窗与灰级窗切片36

3.3.1灰级窗36

3.3.2灰级窗切片37

3.4动态范围调整39

3.4.1线性动态范围调整39

3.4.2非线性动态范围调整42

3.5直方图均衡化方法43

3.6同态滤波方法46

3.7伪彩色方法48

3.7.1基于灰度调色板的伪彩色方法49

3.7.2基于灰度变换的伪彩色方法50

3.7.3基于区域分割的伪彩色方法51

习题51

第4章 图像几何变换53

4.1图像的位置变换53

4.1.1图像的平移53

4.1.2图像的镜像54

4.1.3图像的旋转56

4.2图像的形状变换62

4.2.1图像缩小62

4.2.2图像的放大65

4.2.3图像的错切68

4.3齐次坐标与图像的仿射变换70

4.4三维图像的投影变换71

4.4.1投影与投影变换71

4.4.2平面几何投影72

4.5图像几何畸变的校正81

习题83

第5章 图像噪声的抑制84

5.1图像噪声的基本概念84

5.2均值滤波86

5.2.1原理86

5.2.2图像噪声的均值滤波方法88

5.3中值滤波91

5.3.1原理91

5.3.2方法91

5.4边界保持类平滑滤波93

5.4.1灰度最小方差的均值滤波器94

5.4.2K近邻平滑（均值、中值）滤波器96

5.4.3对称近邻均值滤波器98

5.4.4西戈玛（Σ）平滑滤波器99

习题100

第6章 图像的锐化处理102

6.1图像细节的基本特征102

6．2一阶微分算子105

6．2．1具有方向性的一阶微分算子105

6．2．2Roberts交叉微分算子109

6．2．3Sobel微分算子110

6．2．4Priwitt微分算子111

6．3二阶微分算子112

6．3．1Laplacian微分算子112

6．3．2Wallis微分算子116

6．4微分算子在边缘检测中的应用116

6．5Canny算子118

6．6LOG滤波方法122

习题124

第7章 图像分割125

7．1基于图像灰度分布的阈值方法125

7.1.1基于灰度直方图的峰谷方法126

7.1.2p参数法127

7.1.3均匀性度量法127

7.1.4类间最大距离法129

7.1.5最大熵方法130

7.1.6最大类间、类内方差比法131

7.1.7聚类方法132

7.1.8局部阈值方法132

7．2基于图像灰度空间分布的阈值方法133

7．2．1灰度局部灰度均值散布图法133

7．2．2二维熵法134

7．3边缘检测法135

7.3.1梯度直方图法135

7.3.2复差分法136

7.3.3综合边缘检测法137

7．4区域提取方法138

7.4.1已知形状的曲线检测138

7.4.2区域生长法141

7.4.3区域合并、分裂方法143

习题145

第8章 二值图像处理147

8.1二值图像中的基本概念147

8.1.1四连接与八连接147

8.1.2内部点与边界点148

8.1.3连接数与交叉数148

8.1.4欧拉数150

8.1.5链码150

8.1.6几何特征的测量151

8．2腐蚀与膨胀154

8．2．1腐蚀154

8．2．2膨胀156

8．3开运算与闭运算159

8．3．1开运算159

8．3．2闭运算160

8.4贴标签

161

8.5细线化方法164

习题166

第9章 彩色图像处理167

9.1彩色的形成原理与基本概念167

9．2表色系168

9．2．1计算颜色模型系统169

9．2．2视觉颜色模型系统171

9．2．3工业颜色模型系统175

9．3彩色图像的常规处理178

9．4彩色图像的彩色平衡处理179

9.4.1白平衡方法179

9.4.2最大颜色值平衡方法180

9．5彩色图像的彩色补偿处理181

习题184

第10章 图像变换186

10.1图像的频域变换——傅里叶变换186

10.1.1一维傅里叶变换186

10.1.2二维傅里叶变换189

10.1.3二维离散傅里叶变换189

10.1.4快速傅里叶变换191

10.2傅里叶变换在图像处理中的应用196

10.2.1图像傅里叶变换后的频率分布196

10.2.2图像的高通滤波197

10.2.3图像的低通滤波198

10.2.4傅里叶变换在图像压缩中的应用198

10.2.5傅里叶变换在图像卷积运算中的应用199

10.3离散余弦变换（DCT）200

10.3.1一维离散余弦变换200

10.3.2二维离散余弦变换201

10.4沃尔什变换203

10.4.1基本概念204

10.4.2沃尔什变换207

10.5斜变换210

10.5.1斜矩阵210

10.5.2斜变换212

10.6小波变换213

10.6.1连续小波变换214

10.6.2离散小波与二进小波216

10.6.3小波的多尺度分解与重构217

10.7小波变换在图像处理中的应用224

10.7.1小波变换在图像压缩中的应用225

10.7.2小波变换在图像融合中的应用226

10.7.3小波变换在图像边界检测中的应用227

10.7.4小波变换在图像增强中的应用228

10.7.5小波变换在去除图像噪声中的应用229

习题230

第11章 图像压缩编码231

11.1图像冗余的概念231

11.2图像的无损压缩编码235

11.2.1行程编码（RLE）235

11.2.1霍夫曼（Huffman）编码239

11.3彩色图像的有损压缩243

11.4图像的变换压缩编码244

11.4.1DCT变换编码244

11.4.2小波变换编码247

11.5图像的标量量化压缩编码250

11.5.1基于直方图均衡化的非均匀量化方法251

11.5.2压扩量化方法252

11.5.3自适应量化方法255

11.6图像的矢量量化压缩编码256

11.7混合压缩编码260

习题262

参考文献263