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第1章 数字图像处理概述1

1.1图像和图像处理的基本概念1

1.2数字图像处理的发展2

1.2.1 20世纪20年代的数字传输2

1.2.2 20世纪60年代的数字计算机时代3

1.2.3 20世纪60年代至80年代3

1.2.4 20世纪90年代4

1.3数字图像处理模型及特点4

1.3.1数字图像处理的数学模型4

1.3.2数字图像处理的特点5

1.4数字图像处理的应用领域7

1.5图像处理的任务8

1.6数字图像处理的主要内容8

1.6.1图像数字化9

1.6.2图像增强9

1.6.3图像几何变换9

1.6.4图像复原9

1.6.5图像重建9

1.6.6图像隐藏10

1.6.7图像变换10

1.6.8图像编码10

1.6.9图像分析10

第2章 数字图像处理系统12

2.1图像处理系统构成12

2.1.1图像处理系统构成12

2.1.2图像处理系统性能主要衡量指标13

2.2图像获取技术14

2.2.1图像采集系统14

2.2.2数字照相机15

2.2.3数字摄像机16

2.2.4图像采集卡16

2.2.5扫描仪16

2.3数字图像处理的其他设备17

2.3.1数字图像处理的存储设备17

2.3.2数字图像处理设备18

2.3.3数字图像处理输出设备18

2.4图像处理软件18

2.5常见图像存储格式19

2.5.1 BMP格式19

2.5.2 PCX图像格式20

2.5.3 TIFF图像格式20

2.5.4 GIF图像格式21

2.5.5 JPEG格式21

2.6 Matlab在图像处理中的应用22

2.6.1 Matlab图像处理工具箱22

2.6.2 Matlab图像处理初步23

2.6.3 Matlab图像类型24

2.6.4 Matlab图像类型转换26

2 7 Matlab图像的显示31

2.7.1标准图像显示技术32

2.7.2显示索引图像32

2.7.3显示灰度图像33

2.7.4显示二进制位图33

2.7.5显示RGB图像33

2.7.6显示图形文件中的图像34

2.7.7特殊图像显示技术34

2.7.8图像显示中的常见问题38

第3章 图像频域变换39

3.1傅立叶变换39

3.1.1连续函数的傅立叶变换39

3.1.2离散函数的傅立叶变换40

3.2二维离散傅立叶变换（DFT）41

3.2.1二维连续傅立叶变换41

3.2.2二维离散傅立叶变换41

3.2.3二维离散傅立叶变换的性质42

3.2.4数字图像的二维傅立叶变换44

3.2.5快速傅立叶变换的应用46

3.3二维离散余弦变换（DCT）48

3.3.1一维离散余弦变换48

3.3.2二维离散余弦变换49

3.3.3离散余弦变换的Matlab实例50

3.4二维离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT）51

3.4.1一维离散沃尔什变换52

3.4.2二维离散沃尔什变换53

3.4.3哈达玛变换54

3.5卡胡南-列夫变换（K-L变换）57

3.5.1 K-L变换的定义57

3.5.2 K-L变换的性质58

3.6 Radon变换58

3.6.1 Radon变换原理58

3.6.2 Matlab提供的Radon变换函数59

3.7小波变换61

3.7.1传统变换方法的局限性61

3.7.2连续小波变换62

3.7.3小波变换在图像处理方面的应用及实现66

第4章 图像增强69

4.1图像增强概述69

4.2空间域单点增强70

4.2.1灰度级校正70

4.2.2灰度变换71

4.2.3灰度直方图变换73

4.3平滑74

4.3.1图像中的噪声模型75

4.3.2邻域平均法76

4.3.3中值滤波78

4.3.4边界保持类滤波80

4.4锐化81

4.4.1梯度锐化法81

4.4.2拉普拉斯算子（Laplacian）法83

4.4.3高通滤波85

4.4.4其他锐化算子87

第5章 图像分割89

5.1概述89

5.2像素的邻域和连通性90

5.3灰度阈值分割法91

5.3.1全局阈值分割93

5.3.2自适应阈值分割95

5.4边缘检测算子96

5.4.1 Roberts算子97

5.4.2 Prewitt算子97

5.4.3 Sobel算子97

5.4.4 Laplacian of Gaussian算子（LOG）99

5.5方向算子100

5.5.1 Kirsch算子100

5.5.2 Canny算子101

5.5.3边缘跟踪102

5.6霍夫变换103

5.6.1基本原理103

5.6.2实现步骤104

5.7区域分割106

5.7.1区域生长106

5.7.2分裂合并算法108

第6章 图像特征提取与分析110

6.1概述110

6.2颜色视觉和色度图111

6.2.1三基色111

6.2.2颜色模型113

6.2.3颜色模型转换116

6.3颜色特征描述117

6.3.1简单灰度特征118

6.3.2颜色直方图118

6.3.3颜色矩特征118

6.3.4颜色集119

6.3.5颜色相关矢量119

6.4形状特征描述120

6.4.1几个基本概念120

6.4.2区域内部空间域分析122

6.5区域内部空间域分析125

6.5.1区域的测量125

6.5.2区域内部变换分析的矩分析法125

6.5.3区域边界的形状特征链码描述127

6.5.4区域边界的形状特征描述129

6.6图像的纹理分析技术132

6.6.1纹理分析概念132

6.6.2空间灰度共生矩阵133

6.6.3熵和能量134

6.6.4纹理分析的自相关函数法135

第7章 数字图像处理在工程中的应用136

7.1基于图像处理的塔式起重机振动测试136

7.1.1工程应用背景136

7.1.2塔式起重机的振动137

7.1.3基于图像处理的振动测量架构137

7.1.4图像处理的算法138

7.1.5数据的处理139

7.1.6实验结果与有限元结果对比142

7.2基于灰度特征和高速摄影的微陀螺振动的动态测试143

7.2.1工程应用背景143

7.2.2基于高速摄影的MEMS振动动态测试系统144

7.2.3检测系统关键算法144

7.2.4频域算法146

7.2.5实验结果147

7.3基于SURF和高速摄影的微陀螺振动的动态测试148

7.3.1可用的检测算法148

7.3.2 Mean Shift算法149

7.3.3 SURF算法150

7.3.4微陀螺振动模态的时域解152

7.3.5频域算法152

7.3.6实验结果152

参考文献154