数字图像处理(使用MATLAB分析与实现信息与通信工程高等学校电子信息类专业系列教材)

本书是依据作者近几年从事数字图像处理教学和研究的体会，并参考相关文献编写而成的，概括地介绍了数字图像处理理论和技术的基本概念、原理和方法。 全书分为12章，每章阐述数字图像处理技术中的一个知识点，内容包括数字图像处理基础、图像基本运算、图像的正交变换、图像增强、图像平滑、图像锐化、图像复原、图像的数学形态学处理、图像分割、图像描述与分析、图像编码等。本书除讲解理论外，还配以电子教案及MATLAB演示程序，便于读者学习和掌握数字图像处理技术，以更好地应用到实践中去。 本书可以作为高等学校信息与通信工程、信号与信息处理、电子、计算机、遥感等专业本科生或研究生的教材或参考书，也可以作为相关工程技术人员和从事相关研究与应用的其他人员的参考用书。

蔡利梅 中国矿业大学信息与控制工程学院副教授。长期从事图像处理与模式识别领域的教学和研究工作。先后开设“图像处理”“模式识别”“计算机图形学”“数字视频技术”“图像分析及识别” 等多门本科生及研究生课程。获 高等学校科学技术进步奖二等奖、河南省科技进步奖二等奖、江苏省科学技术奖三等奖、中国煤炭工业协会科学技术奖一等奖等省部级以上科技奖励8项，并获得其他科技奖励6项；申请国家发明专利4项（已获授权2项）；出版教材1部；获校级优秀教学成果一等奖1项，全国煤炭行业教育教学成果奖三等奖1项。

第1章 绪论 1.1 图像的基本概念 1.1.1 视觉与图像 1.1.2 图像的表示 1.2 数字图像处理 l.2.1 数字图像处理的主要内容 1.2.2 数字图像处理技术的分类 1.2.3 数字图像处理的应用 1.3 数字图像处理面临的问题 1.4 相关术语 1.5 图像处理仿真 习题 第2章 数字图像处理基础 2.1 人眼视觉系统 2.1.1 人眼基本构造 2.1.2 视觉过程 2.1.3 明暗视觉 2.1.4 颜色视觉 2.1.5 立体视觉 2.1.6 视觉暂留 2.2 色度学基础与颜色模型 2.2.1 颜色匹配 2.2.2 CIE 1931-RGB系统 2.2.3 CIE 1931标准色度系统 2.2.4 CIE 1976 L*α*b*均匀颜色空间 2.2.5 孟塞尔表色系统 2.2.6 常用颜色模型 2.3 数字图像的生成与表示 2.3.1 图像信号的数字化 2.3.2 数字图像类型 2.4 数字图像的数值描述 2.4.1 常用的坐标系 2.4.2 数字图像的数据结构 2.4.3 常见数字图像格式 2.4.4 BMP位图文件 2.4.5 读取并显示图像 2.5 综合实例 习题 第3章 图像基本运算 3.1 图像几何变换 3.1.1 图像的几何变换基础 3.1.2 图像的位置变换 3.1.3 图像的形状变换 3.2 图像代数运算 3.3 邻域及模板运算 3.4 综合实例 习题 第4章 图像的正交变换 4.1 离散傅里叶变换 4.1.1 一维离散傅里叶变换 4.1.2 一维快速傅里叶变换 4.1.3 二维离散傅里叶变换 4.1.4 二维离散傅里叶变换的性质 4.1.5 离散傅里叶变换在图像处理中的应用 4.2 离散余弦变换 4.2.1 一维离散余弦变换 4.2.2 二维离散余弦变换 4.2.3 离散余弦变换在图像处理中的应用 4.3 K-L变换 4.3.1 K-L变换原理 4.3.2 图像K-L变换 4.4 Radon变换 4.4.1 Radon变换的原理 4.4.2 Radon变换的实现 4.4.3 Radon变换的性质 4.4.4 Radon变换的应用 4.5 小波变换 4.5.1 概述 4.5.2 小波 4.5.3 连续小波变换 4.5.4 离散小波变换 4.5.5 正交小波与多分辨分析 4.5.6 二维小波变换 4.5.7 小波变换在图像处理中的应用 习题 第5章 图像增强 5.1 基于灰度级变换的图像增强 5.1.1 线性灰度级变换 5.1.2 非线性灰度级变换 5.2 基于直方图修正的图像增强 5.2.1 灰度直方图 5.2.2 直方图修正法理论 5.2.3 直方图均衡化 5.2.4 局部直方图均衡化 5.3 基于照度一反射模型的图像增强 5.3.1 基于同态滤波的增强 5.3.2 基于Retinex理论的增强 5.4 基于模糊技术的图像增强 5.4.1 图像的模糊特征平面 5.4.2 图像的模糊增强 5.5 基于伪彩色处理的图像增强 5.5.1 密度分割法 5.5.2 空间域灰度级一彩色变换 5.5.3 频域伪彩色增强 5.6 其他图像增强方法 5.6.1 基于对数图像处理模型的图像增强 5.6.2 图像去雾增强 习题 第6章 图像平滑 6.1 图像中的噪声 6.1.1 图像噪声的分类 6.1.2 图像噪声的数学模型 6.2 空间域平滑滤波 6.2.1 均值滤波 6.2.2 高斯滤波 6.2.3 中值滤波 6.2.4 双边滤波 6.3 频域平滑滤波 6.3.1 理想低通滤波 6.3.2 巴特沃斯低通滤波 6.3.3 指数低通滤波 6.3.4 梯形低通滤波 6.4 其他图像平滑方法 6.4.1 基于模糊技术的平滑滤波 6.4.2 基于偏微分方程的平滑滤波 习题 第7章 图像锐化 7.1 图像边缘分析 7.2 一阶微分算子 7.2.1 梯度算子 7.2.2 Robert算子 7.2.3 Sobel算子 7.2.4 Prewitt算子 7.3 二阶微分算子 7.4 高斯滤波与边缘检测 7.4.1 高斯函数 7.4.2 LOG算子 7.4.3 Canny算子 7.5 频域高通滤波 7.6 基于小波变换的边缘检测 7.7 综合实例 7.7.1 设计思路 7.7.2 各模块设计 7.7.3 分析 习题 第8章 图像复原 8.1 图像退化模型 8.1.1 连续退化模型 8.1.2 离散退化模型 8.1.3 图像复原 8.2 图像退化函数的估计 8.2.1 基于模型的估计法 8.2.2 基于退化图像本身特性的估计法 8.3 图像复原的代数方法 8.3.1 无约束最小二乘方复原 8.3.2 约束复原 8.4 典型图像复原方法 8.4.1 逆滤波复原 8.4.2 维纳滤波复原 8.4.3 等功率谱滤波 8.4.4 几何均值滤波 8.4.5 约束最小二乘方滤波 8.4.6 Richardson-Lucy算法 8.5 盲去卷积复原 8.6 几何失真校正 习题 第9章 图像的数学形态学处理 9.1 形态学基础 9.2 二值形态学的基础运算 9.2.1 基本形态变换 9.2.2 复合