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1 绪论1

1.1图像处理1

1.2数字图像的表示方法2

1.3数字图像处理3

1.3.1数字图像处理与计算机视觉3

1.3.2数字图像处理的基本特点5

1.3.3数字图像处理主要研究的内容5

1.4数字图像处理的发展和应用6

1.4.1数字图像处理的发展概况6

1.4.2数字图像处理的主要应用8

1.5全书内容简介9

习题10

2 图像信息的基本知识11

2.1图像信息技术中的视觉研究11

2.1.1视觉研究与图像技术的关系11

2.1.2人眼的构造13

2.1.3视觉信息的产生、传递和处理14

2.1.4视觉特性15

2.1.5视觉的认知过程19

2.1.6视觉模型22

2.2图像数字化25

2.2.1图像数字化过程25

2.2.2点阵采样26

2.2.3图像量化30

2.3图像的噪声分析31

2.3.1图像噪声31

2.3.2图像噪声分类32

2.3.3图像噪声的统计模型33

2.4图像质量评价35

2.4.1图像质量35

2.4.2图像质量评价的保真度准则36

2.5彩色图像的基本知识37

2.5.1三基色原理37

2.5.2颜色的基本属性39

2.5.3彩色模型39

2.5.4彩色视觉模型44

习题45

3 图像变换47

3.1概述47

3.2图像的线性运算47

3.2.1二维连续线性系统47

3.2.2二维连续傅立叶变换49

3.3二维离散傅立叶变换及其性质52

3.3.1概述52

3.3.2二维离散傅立叶变换（DFT）52

3.3.3二维离散傅立叶变换的性质54

3.3.4二维傅立叶变换小结59

3.4离散图像变换的一般表达式61

3.4.1图像变换的代数表达式61

3.4.2图像变换的矩阵表示式62

3.5 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT）63

3.5.1一维离散沃尔什变换63

3.5.2二维离散沃尔什变换64

3.5.3快速沃尔什变换（FWT）65

3.5.4离散哈达玛变换（DHT）66

3.6 离散余弦变换（DCT）67

3.6.1一维离散余弦变换67

3.6.2二维离散余弦变换68

3.6.3二维快速DCT68

3.7离散哈尔变换69

3.8离散K-L变换71

3.8.1K-L变换式71

3.8.2K-L变换与其他图像变换的比较72

3.9小波变换73

3.9.1小波变换的来源及发展概况73

3.9.2连续小波变速74

3.9.3离散（二进）小波变换80

3.9.4多分辨分析和马拉特（Mallat）算法80

3.9.5二维离散小波变换85

3.9.6双正交小波变换88

3.9.7小波的选择原则90

习题91

4图像压缩编码93

4.1 概述93

4.2熵编码方法95

4.2.1基本概念95

4.2.2哈夫曼（Huffman）编码方法98

4.2.3香农（Shannon）编码法99

4.2.4算术编码方法100

4.2.5游程长度编码（RLC）101

4.3预测法编码103

4.3.1 DPCM的基本原理103

4.3.2最佳线性预测104

4.3.3最佳量化器107

4.3.4DPCM系统中的图像降质108

4.3.5自适应预测编码109

4.4变换编码方法111

4.4.1正交变换压缩图像编码率的物理概念112

4.4.2变换编码原理框图113

4.4.3二维傅立叶变换编码113

4.4.4二维沃尔什-达玛变换编码114

4.4.5离散余弦变换编码和JPEG基本系统115

4.5图像压缩编码的开发研究119

4.5.1概述119

4.5.2小波变换图像压缩编码120

4.5.3分形编码123

4.5.4三维物体模型参数编码128

4.5.5 自适应网络编码129

4.6 图像压缩编码主要国际标准130

4.6.1支持分层传递的二值图像压缩编码技术标准JBIG130

4.6.2静止图像压缩标准JPEG和JPEG2000131

4.6.3运动图像压缩编码标准MPEG134

4.6.4支持通信业务视听视频编解码技术标准H.261和H.263138

习题141

5 图像增强和复原143

5.1 概述143

5.2灰度修正144

5.2.1灰度变换144

5.2.2直方图修正146

5.3 图像的同态增晰152

5.4平滑154

5.4.1 图像中信号与噪声的关系154

5.4.2平均155

5.4.3中值滤波157

5.4.4顺序统计滤波器160

5.5锐化161

5.5.1微分法162

5.5.2高通滤波器166

5.6几何校正167

5.6.1已知两坐标系关系h1、h2的校正方法168

5.6.2不知两坐标系关系h1、h2的校正方法169

5.7伪彩色图像增强170

5.7.1强度分层——不连续的彩色处理170

5.7.2灰度级——彩色变换171

5.8图像线性滤波复原172

5.8.1图像降质模型173

5.8.2几个典型的降质系统的传递函数176

5.8.3逆滤波图像复原178

5.8.4最小均方误差滤波（维纳滤波）图像复原179

5.9全彩色图像增强181

5.9.1全彩色图像处理基础181

5.9.2彩色图像的直方图均衡化182

5.9.3彩色图像的平滑和锐化183

习题184

6 图像分割189

6.1概述189

6.2边缘检测算子190

6.2.1简单边缘检测算子190

6.2.2Marr边缘检测方法194

6.2.3沈俊边缘检测方法198

6.2.4用Facet模型检测边缘199

6.2.5模板匹配法201

6.2.6区域边缘的Hough变换和广义Hough变换205

6.2.7小波变换检测边缘208

6.3图像阈值分割211

6.3.1直方图阈值分割212

6.3.2类间方差阈值分割215

6.3.3二维最大熵阈值分割216

6.3.4模糊阈值分割220

6.3.5共生矩阵阈值分割222

6.3.6复杂图像多阈值分割224

6.4 区域增长法和分开-合并区域方法226

6.4.1 区域增长法226

6.4.2分开-合并区域方法229

6.5数学形态学在图像分割中的应用230

6.5.1数学形态学的基本运算231

6.5.2数学形态学的应用234

6.6彩色图像分割236

习题238

7 图像描述240

7.1 概述240

7.2二值图像的几何特性240

7.2.1简单的几何特性240

7.2.2拓朴特性243

7.3二维形状描述247

7.3.1区域描述247

7.3.2边界描述257

7.4二维纹理描述261

7.4.1纹理特征262

7.4.2灰度共生矩阵法263

7.4.3 马尔可夫随机场（MRF）模型分析纹理265

7.4.4傅立叶功率谱纹理分析法267

7.4.5纹理的结构分析269

7.5小波矩271

7.5.1旋转不变矩的一般表达式272

7.5.2小波矩272

7.6三维物体描述274

7.6.1骨架描述法274

7.6.2表面描述法275

7.6.3体积描述法276

7.6.4广义圆柱体描述法277

习题277

8 图像识别279

8.1 图像（模式）识别的基本概念279

8.1.1模式识别279

8.1.2模式识别系统280

8.1.3模式识别的主要理论和方法282

8.2统计模式识别284

8.2.1线性决策函数284

8.2.2距离函数模式分类287

8.2.3似然函数模式分类292

8.3结构（或句法）模式识别297

8.3.1模式的描述方法297

8.3.2串文法298

8.3.3语义的使用301

8.3.4识别301

8.3.5高维文法302

8.4模糊模式识别306

8.4.1引言306

8.4.2模糊子集的基本概念306

8.4.3模糊集的运算308

8.4.4模糊关系310

8.4.5模糊模式识别312

8.5人工神经网络在模式识别中的应用318

8.5.1概述318

8.5.2反向传播学习算法（B-P算法）318

8.5.3小波神经网络321

8.5.4应用实例323

8.6模式识别方法的比较324

习题325

9图像知识表示与应用328

9.1 概述328

9.2产生式系统328

9.3语义网络330

9.3.1语义网络表示方法330

9.3.2语义网络推理333

9.3.3连接词在语义网络中的表示方法336

9.3.4语义网络的应用337

9.4框架340

9.4.1框架表示方法简介341

9.4.2框架推理343

9.5 图匹配344

9.5.1 图匹配基本概念344

9.5.2图匹配算法346

习题348

10图像处理和理解系统349

10.1 概述349

10.2通用数字图像处理系统350

10.2.1系统基本组成350

10.2.2图像输入设备350

10.2.3图像输出设备360

10.2.4微型计算机图像处理系统360

10.3 多DSP组成的电视跟踪系统364

10.4典型图像理解系统366

10.4.1基于规则的景物解释系统367

10.4.2VISIONS系统368

10.5 图像处理中的并行处理结构372

参考文献375