图像工程上册：图像处理(第5版)

本书为《图像工程》第5版的上册，主要介绍图 像工程的第一层次——图像处理的基本概念、基本 原理、典型方法、实用技术以及国际上有关研究的 新成果。 本书第1章是绪论，介绍图像基础知识并概述全 书。图像处理的主要内容分别在4个单元中介绍。第 1单元（包含第2～5章）介绍图像增强技术；其中第 2章介绍基于像素点操作的空域增强技术，第3章介 绍基于模板操作的空域增强技术，第4章介绍频域增 强技术，第5章介绍消除图像中噪声的增强技术。第 2单元（包含第6～9章）介绍图像恢复技术，其中第 6章介绍图像退化模型和恢复技术，第7章介绍图像 校正和修补技术，第8章介绍图像去雾及评价技术， 第9章介绍图像投影重建技术。第3单元（包含第10 ～12章）介绍图像编码技术，其中第10章介绍图像 编码基础，第11章介绍变换编码技术，第12章介绍 其他各种编码技术。 第4单元（包含第13～16章）介绍（图像）拓 展技术，其中第13章介绍图像信息安全技术，第14 章介绍彩色图像处理技术，第15章介绍视频图像处 理技术，第16章介绍多尺度／多分辨率图像处理技 术。书中的附录A介绍了图像方面的一些国际标准， 主要与第3单元相关。 本书可作为高等院校信号与信息处理、通信与 信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统 、计算机视觉等本科和研究生专业基础课或专业课 教材，也可供信息与通信工程、电子科学与技术、 计算机科学与技术、测控技术与仪器、机器人自动 化、生物医学工程、光学、电子医疗设备研制、遥 感、测绘和军事侦察等领域的科技工作者参考。

\"章毓晋，1989年获比利时列日大学应用科学博士学位。1989—1993年为荷兰德尔夫特大学博士后及研究人员。1993年到中国北京清华大学工作，1997年被聘为教授，1998年被评为博士生导师。2014年成为教学科研系列长聘教授。2003年学术休假期间同时被聘为新加坡南洋理工大学访问教授。 在清华大学，先后开出并讲授10多门本科生和研究生课程。在南洋理工大学，开出并讲授过研究生课程：“现代图像分析（英语）”。已编写出版了图像工程系列教材第1版、第2版、第3版和第4版，以及其他中英文图像工程教材约20本，还翻译出版了多本国外图像工程教材。已在国内外发表了30多篇教学研究论文。 主要科学研究领域为其积极倡导的图像工程（图像处理、图像分析、图像理解及其技术应用）和相关学科。从1996年起已连续二十八年对中国图像工程的研究及主要文献进行了系统的年度分类总结综述。已在国内外发表了500多篇图像工程研究论文，出版了专著《图象分割》，《基于内容的视觉信息检索》，《基于子空间的人脸识别》，编著了《英汉图像工程辞典》（第1版和第2版）和《图像工程技术选编》，主编了《Advances in Image and Video Segmentation》，《Semantic-Based Visual Information Retrieval》，《Advances in Face Image Analysis: Techniques and Technologies》。 现为中国图象图形学学会名誉监事长，会士；国际光学工程协会（SPIE）会士（因在图像工程方面的成就）。\"

第1章 绪论 1.1 图像基本概念 1.1.1 图像表示和显示 1.1.2 空间分辨率和幅度分辨率 1.1.3 图像质量 1.2 图像工程简介 1.2.1 图像技术和图像工程 1.2.2 图像工程的3个层次 1.2.3 图像工程相关学科和领域 1.2.4 图像工程的技术应用 1.2.5 图像工程文献统计分类 1.3 图像处理系统 1.3.1 系统构成框图 1.3.2 图像采集 1.3.3 图像显示和打印 1.3.4 图像存储 1.3.5 图像处理 1.4 内容框架和特点 总结和复习 随堂测试 第1单元 图像增强 第2章 点操作空域增强 2.1 图像坐标变换 2.1.1 基本坐标变换 2.1.2 坐标变换扩展 2.2 图像间运算 2.2.1 算术和逻辑运算 2.2.2 图像间算术运算的应用 2.3 图像灰度映射 2.3.1 灰度映射原理 2.3.2 典型灰度映射函数 2.3.3 针对性灰度映射 2.4 直方图变换 2.4.1 直方图均衡化 2.4.2 直方图规定化 总结和复习 随堂测试 第3章 模板操作空域增强 3.1 像素间联系 3.1.1 像素的邻域和邻接 3.1.2 像素间的连接和连通 3.1.3 像素间距离 3.2 模板运算 3.3 线性滤波 3.3.1 线性平滑滤波 3.3.2 线性锐化滤波 3.4 非线性滤波 3.4.1 非线性平滑滤波 3.4.2 非线性锐化滤波 3.4.3 线性和非线性混合滤波 3.5 局部增强 总结和复习 随堂测试 第4章 频域图像增强 4.1 频域技术原理 4.2 傅里叶变换 4.2.1 2D傅里叶变换 4.2.2 傅里叶变换定理 4.2.3 快速傅里叶变换 4.3 低通和高通滤波 4.3.1 低通滤波 4.3.2 高通滤波 4.4 带通和带阻滤波 4.5 同态滤波 4.5.1 亮度成像模型 4.5.2 同态滤波增强 4.5.3 同态滤波改进 总结和复习 随堂测试 第5章 图像噪声消除 5.1 噪声概述 5.1.1 噪声描述 5.1.2 噪声概率密度函数 5.2 典型噪声滤波器 5.2.1 均值类滤波器 5.2.2 排序类统计滤波器 5.2.3 选择性滤波器 5.3 开关中值滤波器 5.3.1 开关中值滤波原理 5.3.2 基于开关的自适应加权均值滤波器 5.3.3 进一步的改进 5.4 结合深度学习的图像去噪 5.4.1 非开关随机值脉冲噪声消除 5.4.2 强噪声图像去噪 5.4.3 基于多通道GAN的图像去噪 5.4.4 地震图像中噪声滤波结果的分类 总结和复习 随堂测试 第2单元 图像恢复 第6章 图像退化和恢复 6.1 图像退化及模型 6.1.1 图像退化示例 6.1.2 图像退化模型 6.2 无约束恢复 6.2.1 无约束恢复公式 6.2.2 逆滤波 6.3 有约束恢复 6.3.1 有约束恢复公式 6.3.2 维纳滤波器 6.3.3 有约束最小平方恢复 6.4 交互式恢复 6.5 估计运动模糊核 6.5.1 快速盲反卷积 6.5.2 基于CNN的方法 6.6 低分辨率图像去模糊 6.6.1 生成对抗网络结构 6.6.2 损失函数设计 6.6.3 多类生成对抗网络 总结和复习 随堂测试 第7章 图像校正和修补 7.1 图像仿射变换 7.1.1 一般仿射变换 7.1.2 特殊仿射变换 7.1.3 变换间的联系 7.2 几何失真校正 7.2.1 空间变换 7.2.2 灰度插值 7.3 图像修补 7.3.1 图像修补原理 7.3.2 图像修补技术的分类 7.4 图像修复 7.4.1 全变分模型 7.4.2 混合模型 7.5 图像补全 7.5.1 基于范例的方法 7.5.2 结合稀疏表达的方法 7.6 加权稀疏非负矩阵分解算法 7.6.1 加权非负矩阵分解 7.6.2 区域填充 7.6.3 基于EM算法的WSNMF 7.7 上下文驱动的混合方法 7.7.1 总体流图 7.7.2 预处理步骤 7.7.3 基于范例修补步骤 7.7.4 结合扩散修补 7.8 图像修补中的AE和GAN 7.8.1 基于AE的技术 7.8.2 基于GAN的技术 7.8.3 上下文编码器 7.8.4 技术比较 总结和复习 随堂测试 第8章 图像去雾 8.1 图像去雾方法分类 8.1.1 非学习型图像去雾 8.1.2 学习型图像去雾 8.2 暗通道先验去雾算法及改进 8.2.1 基本方法 8.2.2 尺度自适应 8.2.3 透射率估计 8.2.4 大气光区域确定 8.2.5 大气光值校正 8.2.6 浓雾图像去雾 8.3 改善失真的综合去雾算法 8.3.