第 1章绪论 1n
1．1图像的概念1n
1．2图像的分类2n
1．3图像的表示2n
1．3．1图像信号的表示2n
1．3．2数字图像的表示3n
1．3．3颜色模型4n
1．4人类的视觉6n
1．4．1人眼构造和视觉现象6n
1．4．2人类视觉特性7n
1．5图像质量的评价方法9n
1．6数字图像处理12n
1．6．1图像信号的数字化12n
1．6．2数字图像文件的存储格式16n
1．6．3数字图像处理主要的研究内容20n
第 1章绪论 1n
1．1图像的概念1n
1．2图像的分类2n
1．3图像的表示2n
1．3．1图像信号的表示2n
1．3．2数字图像的表示3n
1．3．3颜色模型4n
1．4人类的视觉6n
1．4．1人眼构造和视觉现象6n
1．4．2人类视觉特性7n
1．5图像质量的评价方法9n
1．6数字图像处理12n
1．6．1图像信号的数字化12n
1．6．2数字图像文件的存储格式16n
1．6．3数字图像处理主要的研究内容20n
1．6．4数字图像处理系统21n
1．6．5图像处理、图像分析和图像理解21n
1．6．6图像通信系统22n
1．6．7数字图像处理的主要应用23n
习题25n
第2章 MATLAB图像处理工具箱26n
2．1MATLAB简介26n
2．2MATLAB常用的基本命令28n
2．3图像处理工具箱简介32n
2．4MATLAB中的图像类型及类型转换33n
2．4．1图像和图像数据33n
2．4．2图像处理工具箱所支持的图像n
类型34n
2．4．3MATLAB图像类型转换37n
2．5图像文件的读写和查询40n
2．6图像文件的显示42n
2．6．1图像的显示函数42n
2．6．2不同类型的图像显示44n
2．6．3直接从磁盘显示图像48n
习题48n
第3章图像的变换49n
3．1图像的几何变换49n
3．1．1图像平移49n
3．1．2图像缩放51n
3．1．3图像旋转53n
3．1．4图像镜像55n
3．1．5图像转置56n
3．2图像的正交变换58n
3．3傅里叶变换60n
3．3．1连续函数的傅里叶变换60n
3．3．2离散函数的傅里叶变换62n
3．3．3离散傅里叶变换的若干性质64n
3．3．4离散傅里叶变换的MATLABn
实现66n
3．4离散余弦变换69n
3．4．1一维离散余弦变换70n
3．4．2二维离散余弦变换70n
3．4．3离散余弦变换的MATLAB实现70n
3．5沃尔什变换和哈达玛变换72n
3．5．1离散沃尔什变换72n
3．5．2离散哈达玛变换75n
3．5．3沃尔什变换和哈达玛变换的n
MATLAB实现77n
3．6小波变换78n
3．6．1小波变换基本理论79n
3．6．2常见的小波函数80n
3．6．3频域空间的划分83n
3．6．4图像小波变换的MATLAB实现84n
习题88n
第4章图像的增强89n
4．1引言89n
4．2灰度变换法90n
4．3直方图修正法92n
4．3．1灰度直方图92n
4．3．2直方图均衡化94n
4．3．3直方图规定化97n
4．3．4直方图均衡化的MATLAB实现99n
4．4图像的平滑101n
4．4．1邻域平均值法102n
4．4．2中值滤波103n
4．4．3多图像平均法105n
4．5图像锐化106n
4．5．1梯度锐化法106n
4．5．2Laplacian增强算子107n
4．6频率域滤波增强108n
4．6．1频率域低通滤波器109n
4．6．2频率域高通滤波器110n
4．6．3带通和带阻111n
4．7图像增强的MATLAB实现112n
4．7．1图像噪声112n
4．7．2图像平滑的MATLAB实现113n
4．8彩色增强119n
4．8．1伪彩色增强120n
4．8．2真彩色增强121n
4．8．3彩色增强的MATLAB实现122n
习题122n
第5章图像形态学124n
5．1基本集合的定义124n
5．2二值形态学的基本运算126n
5．2．1膨胀和腐蚀126n
5．2．2腐蚀和膨胀的性质128n
5．2．3二值图像腐蚀和膨胀的MATLABn
实现129n
5．2．4开运算、闭运算及其性质130n
5．2．5二值图像开运算、闭运算的n
MATLAB实现132n
5．2．6击中与未击中变换133n
5．2．7二值形态学应用134n
5．3灰度图像的形态学处理136n
5．3．1灰度腐蚀算法137n
5．3．2灰度膨胀算法138n
5．3．3灰度图像的开运算和闭运算140n
5．3．4灰度形态学梯度141n
5．3．5高帽、低帽变换142n
5．3．6灰度形态学应用143n
习题145n
第6章图像的分割146n
6．1图像分割的定义和分类146n
6．1．1图像分割的定义146n
6．1．2图像分割的方法分类147n
6．2基于边缘的图像分割方法148n
6．2．1边缘检测148n
6．2．2边缘检测方法的MATLAB实现152n
6．2．3边缘跟踪153n
6．2．4边缘跟踪方法的MATLAB实现155n
6．3基于区域的分割157n
6．3．1阈值分割法157n
6．3．2特征空间聚类法159n
6．3．3区域生长法161n
6．3．4分裂合并法163n
6．3．5基于区域分割的MATLAB实现164n
6．4运动图像目标分割167n
6．4．1差分法运动分割167n
6．4．2光流场运动分割168n
6．4．3基于块的运动分割171n
6．5现代图像分割技术173n
习题173n
第7章图像的复原175n
7．1概述175n
7．2图像退化的数字模型176n
7．2．1图像退化模型176n
7．2．2连续函数的退化模型177n
7．2．3离散的退化模型178n
7．3代数复原方法181n
7．3．1无约束复原181n
7．3．2约束最小二乘复原181n
7．4频率域恢复方法183n
7．4．1逆滤波恢复法183n
7．4．2去除由匀速运动引起的模糊184n
7．5维纳滤波复原方法186n
7．6图像复原的MATLAB实现186n
7．6．1模糊及噪声186n
7．6．2维纳滤波复原的MATLAB实现188n
7．6．3约束最小二乘方滤波复原的n
MATLAB实现189n
习题190n
第8章图像编码与压缩技术191n
8．1概述191n
8．1．1图像的信息冗余192n
8．1．2图像编码压缩技术的分类192n
8．2图像压缩编码评价193n
8．2．1基于压缩编码参数的评价193n
8．2．2图像的逼真度准则195n
8．3图像的统计编码196n
8．3．1行程编码196n
8．3．2霍夫曼编码197n
8．3．3方块编码199n
8．3．4算术编码200n
8．3．5行程编码和霍夫曼编码的n
MATLAB实现201n
8．4预测编码204n
8．4．1线性预测编码204n
8．4．2最佳线性编码204n
8．4．3线性预测编码系统中的图像n
降质206n
8．4．4预测编码的MATLAB实现207n
8．5比特面编码208n
8．6变换编码210n
8．7静止图像压缩编码标准211n
8．7．1JPEG标准211n
8．7．2JPEG 2000标准215n
习题218n
第9章数字图像的应用与发展219n
9．1指纹识别技术219n
9．1．1概述219n
9．1．2指纹识别系统分类219n
9．1．3指纹识别系统工作原理220n
9．1．4指纹识别模块算法222n
9．1．5指纹特征提取和比对225n
9．2图像型火灾探测技术226n
9．2．1概述226n
9．2．2火灾图像的分割处理227n
9．2．3火灾图像识别230n
9．2．4仿真及结果233n
9．3数字图像水印技术235n
9．3．1数字图像水印技术简介235n
9．3．2数字图像水印的特点和分类236n
9．3．3数字水印原理237n
9．3．4DCT域数字图像水印的嵌入238n
9．4数字图像修复技术研究242n
9．4．1数字图像修复技术简介243n
9．4．2数字图像修复算法分类244n
9．4．3数字图像修复算法的评价252n
9．5图像通信的展望254n
习题254n
参考文献255
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