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第1章 概述1

1.1 图像处理基本原理1

1.2 图像处理应用2

1.2.1 自动视觉检测系统2

1.2.2 遥感场景解译3

1.2.3 生物医学成像技术3

1.2.4 防御观测4

1.2.5 基于内容的图像检索4

1.2.6 运动对象跟踪4

1.2.7 图像与视频压缩5

1.3 人类视觉知觉5

1.3.1 人眼6

1.3.2 视觉的神经机制6

1.4 图像处理系统的组成7

1.5 本书的结构9

1.6 与其他书的不同之处10

1.7 本章小结10

参考文献11

第2章 成像与表示12

2.1 概述12

2.2 成像12

2.2.1 照明12

2.2.2 反射模型13

2.2.3 点扩散函数14

2.3 采样与量化15

2.3.1 图像采样16

2.3.2 图像量化17

2.4 二值图像18

2.4.1 几何特性19

2.4.2 二值对象的链码表示20

2.5 三维成像21

2.5.1 立体图像21

2.5.2 深度图像采集22

2.6 图像文件格式22

2.7 重点要点23

2.8 本章小结24

参考文献24

第3章 颜色和彩色影像26

3.1 概述26

3.2 色彩知觉26

3.3 色彩空间量化和最小可觉差（JND）27

3.4 色彩空间与变换28

3.4.1 CMYK空间28

3.4.2 NTSC或YIQ色彩空间28

3.4.3 YCbCr色彩空间29

3.4.4 视觉均匀色彩空间29

3.4.5 CIELAB色彩空间31

3.5 颜色插值或去马赛克32

3.5.1 非自适应颜色插值算法32

3.5.2 自适应算法34

3.5.3 新的基于自适应的彩色插值算法38

3.5.4 实验结果41

3.6 本章小结41

参考文献42

第4章 图像变换43

4.1 概述43

4.2 傅立叶变换43

4.2.1 一维傅立叶变换43

4.2.2 二维傅立叶变换44

4.2.3 离散傅立叶变换45

4.2.4 变换核45

4.2.5 矩阵形式表示46

4.2.6 性质46

4.2.7 快速傅立叶变换48

4.3 离散余弦变换50

4.4 Walsh Hadamard变换51

4.5 Karhaunen-Loeve变换或主分量分析52

4.5.1 协方差矩阵53

4.5.2 特征向量和特征值54

4.5.3 主分量分析54

4.5.4 奇异值分解54

4.6 本章小结56

参考文献56

第5章 离散小波变换57

5.1 概述57

5.2 小波变换58

5.2.1 离散小波变换59

5.2.2 Gabor滤波60

5.2.3 多分辨率分析的概念61

5.2.4 滤波和金字塔算法的实现62

5.3 推广到二维信号64

5.4 DWT的提升实现65

5.4.1 有限冲激响应滤波与Z变换66

5.4.2 Laurent多项式的Euclidean算法67

5.4.3 完全重建和滤波多相位表示68

5.4.4 提升69

5.4.5 用于提升计算的数据关系图74

5.5 基于提升的DWT的优点75

5.6 本章小结75

参考文献76

第6章 图像增强与复原77

6.1 概述77

6.2 图像增强与复原的区别78

6.3 空间图像增强技术78

6.3.1 空间低通滤波和高通滤波78

6.3.2 均值和空间低通滤波79

6.3.3 模糊掩盖锐化与匀边79

6.3.4 方向平滑80

6.4 基于直方图的对比增强80

6.4.1 图像的直方图81

6.4.2 直方图均衡化81

6.4.3 局部直方图均衡化83

6.4.4 直方图规定化83

6.4.5 双曲线直方图83

6.4.6 中值滤波84

6.5 图像增强的频域方案84

6.6 噪声建模87

6.7 图像复原88

6.7.1 含冲激噪声图像的复原89

6.7.2 模糊图像的复原90

6.7.3 反向滤波90

6.7.4 Wiener滤波器91

6.8 图像处理的其他方法93

6.8.1 重谱图像复原93

6.8.2 层析成像重建94

6.9 本章小结94

参考文献94

第7章 图像分割96

7.1 预处理96

7.2 边缘、线与点检测97

7.3 边缘检测99

7.3.1 基于Robert算子的边缘检测器99

7.3.2 基于Sobel算子的边缘检测器99

7.3.3 基于Prewitt算子的边缘检测器100

7.3.4 Kirsch算子101

7.3.5 Canny的边缘检测器101

7.3.6 基于二阶导数的算子103

7.3.7 基于边缘分割的局限性105

7.4 图像阈值化技术106

7.4.1 两级阈值化106

7.4.2 多级阈值化107

7.4.3 基于熵的阈值化108

7.4.4 遇到的问题与可能的解决方案108

7.5 区域生长109

7.5.1 区域邻接图110

7.5.2 区域合并和分裂110

7.5.3 基于分割的聚类111

7.6 用于分割的瀑布算法112

7.7 连通分量标记112

7.8 文档图像分割113

7.9 本章小结114

参考文献114

第8章 图像模式识别116

8.1 概述116

8.2 决策理论的模式分类116

8.3 贝叶斯决策理论117

8.3.1 参数估计118

8.3.2 最短距离分类118

8.4 非参数分类120

8.5 线性判别分析121

8.6 无监督分类策略——聚类121

8.6.1 单链路聚类122

8.6.2 完全链路聚类122

8.6.3 平均链路聚类122

8.7 K-均值聚类算法123

8.8 句法模式分类123

8.8.1 基元选择策略124

8.8.2 高维模式文法125

8.9 句法推断125

8.10 符号投影方法125

8.11 人工神经网络126

8.11.1 神经网络的进化127

8.11.2 多层感知器127

8.11.3 Kohonen的自组织特征映射129

8.11.4 对向传播神经网络130

8.11.5 网络的全局特征131

8.12 本章小结131

参考文献132

第9章 纹理与形状分析133

9.1 概述133

9.1.1 纹理基元133

9.1.2 纹理分类134

9.2 灰度共生矩阵135

9.2.1 基元的空间关系136

9.2.2 广义共生136

9.3 纹理光谱137

9.4 使用分形的纹理分类138

9.4.1 分形线和形状138

9.4.2 纹理分类中的分形138

9.4.3 使用地毯覆盖方法计算分形维数139

9.5 形状分析140

9.5.1 定位点141

9.5.2 多边形形状描述符141

9.5.3 形状描述中的控制点142

9.5.4 在形状确定中曲率的角色142

9.5.5 用于形状分析的多边形逼近142

9.6 主动轮廓建模143

9.7 形状复原与归一化145

9.7.1 形状散布矩阵146

9.7.2 平移和旋转坐标轴146

9.7.3 改变基本尺度147

9.8 基于轮廓的形状描述符148

9.9 基于区域的形状描述符149

9.9.1 Zernike矩150

9.9.2 径向chebyshev矩150

9.10 知觉的格式塔理论150

9.11 本章小结150

参考文献151

第10章 图像处理中的模糊集理论153

10.1 模糊集理论概述153

10.2 为什么图像会模糊153

10.3 模糊集理论介绍154

10.4 预备知识和背景154

10.4.1 模糊化155

10.4.2 基本术语与运算155

10.5 将图像作为模糊集156

10.6 对比度增强的模糊方法158

10.6.1 使用模糊化增强对比度158

10.6.2 去噪的模糊空间过滤器159

10.6.3 平滑算法159

10.7 使用模糊方法的图像分割160

10.8 像素分类的模糊方法162

10.9 模糊的C-均值算法162

10.10 神经网络模糊逻辑的融合163

10.11 本章小结165

参考文献165

第11章 图像挖掘与基于内容的图像检索167

11.1 概述167

11.2 图像挖掘168

11.3 检索和挖掘图像的特征170

11.3.1 颜色特征170

11.3.2 纹理特征172

11.3.3 形状特征173

11.3.4 拓扑结构175

11.3.5 多维索引176

11.3.6 简单CBIR系统的结果177

11.4 图像检索系统中的模糊相似性测度179

11.5 视频挖掘180

11.5.1 MPEG7：多媒体内容描述接口181

11.5.2 基于内容的视频检索系统182

11.6 本章小结183

参考文献183

第12章 生物医学与生物医学图像处理185

12.1 概述185

12.2 生物医学模式识别185

12.2.1 特征选择186

12.2.2 正面面部特征提取186

12.2.3 侧面面部特征提取187

12.2.4 人脸识别188

12.3 使用特征脸的人脸识别188

12.4 签名鉴别190

12.5 签名模式预处理190

12.6 生物医学图像分析193

12.6.1 显微图像分析193

12.6.2 宏观图像分析193

12.7 生物医学成像模态193

12.7.1 磁共振成像（MRI）194

12.7.2 计算机轴断层摄影术194

12.7.3 核与超声波成像195

12.8 X光成像195

12.8.1 用于肺疾病辨识的X光图像195

12.8.2 胸部X光增强196

12.8.3 用于肺结节检测的CT-扫描196

12.8.4 用于心脏病识别的X光图像197

12.8.5 用于先天性心脏病识别的X光图像197

12.8.6 用梯度算子增强胸部X光照片197

12.8.7 骨疾病识别198

12.8.8 肋骨篮识别198

12.9 牙齿X光图像分析199

12.10 牙龋齿分类199

12.11 乳腺X光照片图像分析201

12.11.1 乳腺超声波201

12.11.2 乳腺X光照片图像分析步骤201

12.11.3 乳腺X光照片增强202

12.11.4 可疑区域检测202

12.11.5 肿瘤分割203

12.11.6 特征选择与提取205

12.11.7 乳腺X照片图像的小波分析205

12.12 本章小结206

参考文献206

第13章 遥感多光谱场景分析209

13.1 概述209

13.2 卫星传感器与影像209

13.2.1 LANDSAT卫星图像210

13.2.2 印度遥感卫星影像210

13.2.3 中分辨率成像光谱仪（MODIS）211

13.2.4 合成孔径雷达（SAR）211

13.3 多光谱图像的特征212

13.3.1 数字卫星影像的数据格式212

13.3.2 失真与校正212

13.4 不同地球对象的反射光谱213

13.4.1 水区域213

13.4.2 植被区域213

13.4.3 土壤214

13.4.4 人造／人工目标214

13.5 场景分类策略215

13.5.1 使用误差反向传播的基于神经网络的分类器215

13.5.2 对向传播网络215

13.5.3 试验与试验结果216

13.5.4 分类准确性216

13.6 基于知识方法的光谱分类217

13.6.1 自然／人造目标的光谱信息217

13.6.2 训练点选择与特征提取217

13.6.3 系统实现218

13.6.4 规则生成218

13.6.5 基于规则的开发219

13.7 空间推理220

13.7.1 证据积累220

13.7.2 空间规则生成221

13.8 遥感的其他应用222

13.9 本章小结223

参考文献223

第14章 动态场景分析：运动对象的检测与跟踪225

14.1 概述225

14.2 问题定义225

14.3 自适应背景建模225

14.3.1 基本背景建模策略226

14.3.2 背景建模鲁棒性方法226

14.4 连通域标记228

14.5 阴影检测229

14.6 对象跟踪原理229

14.7 跟踪系统模型230

14.8 离散Kalman滤波230

14.9 扩展Kalman滤波232

14.10 基于对象跟踪的粒子滤波234

14.10.1 粒子属性236

14.10.2 粒子滤波器算法236

14.10.3 对象跟踪结果237

14.11 聚缩算法237

14.12 本章小结238

参考文献239

第15章 图像压缩概述241

15.1 概述241

15.2 信息论概念242

15.2.1 离散无记忆模型与熵242

15.2.2 无噪声信源编码定理243

15.2.3 唯一判读244

15.3 压缩算法分类245

15.4 信源编码算法246

15.5 霍夫曼编码247

15.6 算术编码249

15.6.1 编码算法249

15.6.2 解码算法251

15.6.3 QM编码器251

15.7 本章小结254

参考文献255

第16章 JPEG静态图像压缩标准256

16.1 概述256

16.2 JPEG无损编码算法257

16.3 基线JPEG压缩259

16.3.1 色彩空间转换260

16.3.2 源图像数据阵列260

16.3.3 基线压缩算法262

16.3.4 DCT系数编码262

16.4 本章小结268

参考文献268

第17章 图像压缩的JPEG2000标准269

17.1 概述269

17.2 为什么使用JPEG2000269

17.3 部分JPEG标准272

17.4 JPEG2000概述：第一部分编码系统272

17.5 图像处理273

17.5.1 拼接273

17.5.2 DC电平偏移273

17.5.3 多尺度变换273

17.6 压缩274

17.6.1 离散小波变换275

17.6.2 量化277

17.6.3 感兴趣区域编码278

17.6.4 码率控制280

17.6.5 熵编码280

17.7 第二层编码与比特流格式281

17.8 本章小结281

参考文献282

第18章 JPEG2000标准中的编码算法284

18.1 概述284

18.2 编码的数据分割284

18.3 在JPEG2000中的第一层编码285

18.3.1 分数位平面编码285

18.3.2 BPC编码器举例296

18.3.3 二进制算术编码——MQ编码器300

18.4 JPEG2000的第二层编码302

18.4.1 比特流格式303

18.4.2 包头信息编码305

18.5 本章小结306

参考文献307