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第1章 绪论1

1.1　数字图像处理的发展1

1.2　数字图像处理的相关概念2

1.2.1　数字图像及其组成要素2

1.2.2 图像处理2

1.2.3　图像分析3

1.2.4　图像理解3

1.2.5　与相关学科的关系4

1.3　数字图像处理方法4

1.3.1　空域处理方法5

1.3.2　变换域处理方法5

1.4　数字图像处理的主要研究内容5

1.5　数字图像处理的应用实例6

1.5.1　生物医学中的应用7

1.5.2　遥感领域中的应用8

1.5.3　工业方面的应用9

1.5.4　军事公安领域的应用10

1.5.5　通信中的应用12

1.5.6　文字识别13

1.5.7 交通13

1.6　小结14

习题15

第2章　数字图像表示及其处理16

2.1　人眼成像过程16

2.2　简单的图像形成模型18

2.3　图像的数字化19

2.3.1　采样19

2.3.2　量化20

2.4.1　二值图像23

2.4　数字图像的基本类型23

2.4.2　灰度图像24

2.4.3　索引图像24

2.4.4　RGB彩色图像25

2.5　数字图像的基本文件格式25

2.5.1　BMP图像文件格式25

2.5.2　TIFF图像文件格式28

2.5.3　GIF图像文件格式29

2.5.4　PCX文件29

2.5.5　JPEG图像格式30

2.5.6　用VC＋＋实现BMP图像文件的显示30

2.6　小结44

习题45

3.1　概述46

第3章　图像增强46

3.2　空域增强48

3.2.1　灰度变换增强48

3.2.2　直方图变换增强51

3.2.3　空间平滑滤波增强60

3.3　频域增强64

3.3.1　傅里叶变换64

3.3.2　频域滤波增强69

3.4　图像的锐化76

3.4.1　基于一阶微分的图像增强——梯度算子77

3.4.2　基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子80

3.5　彩色图像增强81

3.5.1　伪彩色增强81

3.6　小结84

3.5.2　假彩色增强84

3.5.3　真彩色增强84

习题86

第4章 图像编码与压缩87

4.1 图像编码的必要性与可能性87

4.1.1 图像编码的必要性87

4.1.2　图像编码的可能性88

4.2　图像编码分类89

4.3　图像编码评价准则90

4.3.1　客观保真度准则90

4.3.2　主观保真度准则90

4.4　图像编码模型91

4.4.1　信源编码器和信源解码器92

4.4.2　信道编码器和解码器92

4.5.1　霍夫曼编码93

4.5　无损压缩93

4.5.2　香农-费诺编码96

4.5.3　算术编码96

4.5.4　游程编码98

4.5.5　无损预测编码99

4.6　有损压缩101

4.6.1　有损预测编码101

4.6.2　变换编码101

4.7　JPEG图像编码压缩标准106

4.7.1　JPEG的工作模式107

4.7.2　基本工作模式108

4.7.3　JPEG文件格式115

4.8　MPEG视频编码压缩标准119

4.9　小结121

习题122

第5章　图像复原123

5.1　基本概念123

5.1.1　图像退化一般模型123

5.1.2　成像系统的基本定义124

5.1.3　连续函数的退化模型125

5.1.4　离散函数的退化模型126

5.2　非约束复原128

5.2.1　非约束复原的代数方法128

5.2.2　逆滤波器方法129

5.3　有约束复原131

5.3.1　有约束的最小二乘方图像复原131

5.3.2　维纳滤波方法132

5.3.3　有约束最小平方滤波133

5.3.4　去除由匀速运动引起的模糊136

5.4　非线性复原方法137

5.4.1　最大后验复原137

5.4.2　最大熵复原138

5.4.3　投影复原方法139

5.5　几种其他图像复原技术140

5.5.1　几何畸变校正140

5.5.2　盲目图像复原142

5.6　小结143

习题144

第6章　图像重建145

6.1　图像重建概述145

6.2　图像重建的方法148

6.3.2　重建公式的推导150

6.3.1　反投影重建的基本原理150

6.3　傅里叶反投影重建150

6.3.3　重建公式的实用化152

6.4　卷积法重建154

6.5　代数重建方法155

6.6　重建的优化问题158

6.7　重建图像的显示160

6.7.1　三维图像重建的体绘制160

6.7.2　三维图像重建的面绘制163

6.8　小结166

习题167

第7章　图像分割技术168

7.1　图像分割概述168

7.2　边缘检测169

7.2.2　边缘检测方法170

7.2.1　边缘检测概述170

7.2.3　边界跟踪175

7.3　阈值与图像分割177

7.3.1　阈值分割原理及分类177

7.3.2　全局阈值179

7.3.3　基本自适应阈值180

7.3.4　阈值选取方法180

7.3.5　动态阈值184

7.3.6　基于熵的二值化方法187

7.4　基于区域的分割190

7.4.1 区域生长190

7.4.2　区域分裂与合并193

7.5　彩色图像分割194

7.5.1　彩色模型195

7.5.2　彩色模型变换197

7.5.3　彩色分割策略198

7.6　基于形态学分水岭的分割199

7.6.1　数字图像形态学处理技术199

7.6.2　水坝构造203

7.6.3　分水岭分割算法204

7.7　连接成分的标记206

7.8　小结207

习题208

第8章 图像特征提取与分析209

8.1　基本概念209

8.2　颜色特征描述210

8.2.1　颜色矩211

8.2.2　颜色直方图211

8.2.4　颜色相关矢量212

8.2.3　颜色集212

8.3　形状特征描述213

8.3.1　几个基本概念213

8.3.2 区域内部空间域分析215

8.3.3　区域内部变换分析219

8.3.4　区域边界的形状特征描述221

8.4　图像的纹理分析技术229

8.4.1　纹理分析概念230

8.4.2　空间灰度共生矩阵231

8.4.3　纹理能量测量234

8.4.4　纹理的结构分析方法和纹理梯度234

8.5　小结235

习题236

9.1.1　模式的概念238

9.1　模式与模式识别238

第9章 图像匹配与识别238

9.1.2　模式识别系统239

9.1.3　模式识别方法的分类240

9.1.4　模式识别的应用241

9.2　基于匹配的识别技术242

9.2.1　全局模板匹配242

9.2.2　模板向量匹配242

9.2.3　特征匹配243

9.3　统计模式识别244

9.4　句法模式识别245

9.5　模糊模式识别方法247

9.6　人工神经网络识别法248

9.6.1　BP神经网络图像识别248

9.6.2 自组织神经网络的图像识别253

9.7　统计学习理论和支持向量机识别方法255

9.7.1　SVM算法的基本思想255

9.7.2　SVM算法的分类过程256

9.7.3　遥感图像中的应用256

9.8　小结258

习题259

第10章 基于MATLAB数字水印系统设计260

10.1 MATLAB简介260

10.1.1　MATLAB基础260

10.1.2 MATLAB的运行261

10.1.3 MATLAB图像处理功能265

10.2　数字水印概述269

10.2.1　数字水印的相关概念269

10.2.3　数字水印系统的组成270

10.2.2　数字水印的分类270

10.3　基于DCT域的鲁棒水印272

10.3.1　水印的嵌入272

10.3.2　水印的提取276

10.4　基于空域的脆弱水印279

10.4.1　水印的嵌入280

10.4.2　水印的提取及篡改检测282

10.5　基于DWT域的脆弱水印284

10.5.1　水印的嵌入285

10.5.2　水印的提取286

10.6　小结287

习题288

第11章　车辆牌照识别系统设计289

11.1　概述289

11.3　图像灰度拉伸290

11.2　彩色图像转灰度图像290

11.4　图像的二值化292

11.5　图像的梯度锐化293

11.6 图像的中值滤波294

11.7　车牌牌照区域的定位296

11.8　确定牌照区域的四个坐标值298

11.9　车牌区域截取300

11.10　牌照几何位置的调整301

11.11　牌照区域的二值化301

11.12　牌照字符的切分301

11.13　牌照字符的识别302

11.14　小结305

习题305

参考文献306