計算機圖形圖像處理基礎(chǔ)

第1章 緒論
1.1 概述
1.2 圖形圖像處理的基本概念
1.2.1 圖形與圖像
1.2.2 計算機圖形學與數(shù)字圖像處理
1.2.3 圖形圖像處理的歷史、現(xiàn)狀與發(fā)展
1.3 圖形圖像處理的研究內(nèi)容
1.3.1 圖形圖像處理的主要研究內(nèi)容
1.3.2 圖形圖像處理與相關(guān)學科的聯(lián)系與區(qū)別
1.4 圖形圖像處理系統(tǒng)的組成及其應(yīng)用
1.4.1 圖形圖像處理系統(tǒng)的組成
1.4.2 典型圖形圖像處理應(yīng)用軟件
1.4.3 學科應(yīng)用領(lǐng)域及其發(fā)展動向
習題一
第2章 圖形圖像處理基礎(chǔ)
2.1 光度學基礎(chǔ)知識
2.1.1 電磁波和可見光
2.1.2 相對視敏函數(shù)
2.1.3 光度學量
2.2 色度學基礎(chǔ)知識
2.2.1 色度學基本概念
2.2.2 三色學說
2.2.3 顏色模型
2.3 視覺基礎(chǔ)知識
2.3.1 視覺適應(yīng)性
2.3.2 視覺范圍
2.3.3 分辨力
2.3.4 同時對比效應(yīng)
2.3.5 馬赫帶效應(yīng)
2.3.6 視覺錯覺現(xiàn)象
2.4 硬件基礎(chǔ)知識
2.4.1 輸入設(shè)備
2.4.2 CRT的工作原理
2.4.3 液晶顯示器的工作原理
2.5 軟件基礎(chǔ)知識
2.5.1 圖形圖像顯示的底層原理
2.5.2 Windows下圖形圖像的顯示
2.5.3 常用的圖像文件的格式
習題二
第3章 基本圖形生成算法
3.1 圖形生成算法的基本概念
3.2 直線生成算法
3.2.1 引言
3.2.2 生成直線的DDA算法
3.2.3 生成直線的Bresenham算法
3.3 圓生成算法
3.3.1 基礎(chǔ)知識
3.3.2 圓Bresenham生成算法
3.4 填充算法
3.4.1 產(chǎn)生實面積圖形的原理
3.4.2 多邊形掃描線填充算法
3.4.3 種子填充算法
3.5 曲線與曲面的表示
3.5.1 引言
3.5.2 三次自然樣條曲線
3.5.3 Bézier曲線
3.5.4 Bézier曲面
3.5.5 B樣條曲線
3.5.6 B樣條曲面
習題三
第4章 圖形顯示技術(shù)
4.1 二維幾何變換
4.1.1 基本變換
4.1.2 齊次坐標下的基本變換
4.1.3 復合變換
4.2 二維觀察
4.2.1 二維觀察流程
4.2.2 用戶坐標到屏幕坐標的變換
4.2.3 二維圖形裁剪
4.3 三維幾何變換
4.3.1 三維圖形基本變換矩陣
4.3.2 三維復合幾何變換
4.3.3 坐標系變換
4.4 三維觀察
4.4.1 三維觀察流程
4.4.2 三維圖形的投影變換
4.5 三維消隱
4.5.1 線消隱
4.5.2 面消隱
4.6 真實感圖形的生成
4.6.1 簡單光照明模型
4.6.2 局部光照明模型
4.6.3 整體光照明模型
4.6.4 紋理映射
習題四
第5章 交互技術(shù)與圖形軟件標準
5.1 交互技術(shù)
5.1.1 人機交互的概念
5.1.2 交互式軟件設(shè)計的建議
5.1.3 典型的交互技術(shù)
5.1.4 圖形數(shù)據(jù)輸入
5.2 圖形軟件標準
5.3 OpenGL及應(yīng)用
5.3.1 OpenGL介紹
5.3.2 OpenGL應(yīng)用
習題五
第6章 圖像數(shù)字化及其數(shù)學描述
6.1 概述
6.2 采樣定理
6.2.1 二維采樣定理
6.2.2 由采樣圖像恢復原始圖像
6.2.3 混疊現(xiàn)象產(chǎn)生的原因及克服方法
6.3 量化
6.3.1 量化的概念與量化誤差
6.3.2 最佳量化公式
6.3.3 均勻分布下的最佳量化
6.4 數(shù)字圖像的存儲量與視覺效果
6.4.1 數(shù)字圖像的存儲量
6.4.2 采樣量化參數(shù)與圖像視覺質(zhì)量的關(guān)系
6.5 圖像的數(shù)學描述
6.5.1 圖像的矩陣描述形式
6.5.2 圖像的矢量描述形式
6.5.3 圖像的統(tǒng)計描述
習題六
第7章 圖像正交變換
7.1 概述
7.2 離散傅氏變換
7.2.1 背景知識
7.2.2 離散傅氏變換的定義
7.2.3 離散傅氏變換的主要性質(zhì)
7.3 圖像變換的一般形式
7.3.1 圖像變換的標量表示式
7.3.2 圖像變換的矢量表示式
7.3.3 圖像變換的矩陣表示式
7.3.4 圖像變換的實質(zhì)
7.4 哈達瑪變換
7.4.1 列率
7.4.2 沃爾什函數(shù)
7.4.3 沃爾什級數(shù)
7.4.4 沃爾什變換
7.4.5 哈達瑪變換
習題七
第8章 圖像增強
8.1 概述
8.1.1 圖像增強的內(nèi)涵和特點
8.1.2 圖像質(zhì)量的主觀評價
8.2 對比度增強
8.2.1 線性變換增強對比度
8.2.2 非線性變換
8.2.3 其他變換
8.3 修正直方圖增強對比度
8.3.1 直方圖(histogram)
8.3.2 直方圖均化
8.4 圖像平滑
8.4.1 噪聲
8.4.2 鄰域平均法
8.4.3 多圖平均法
8.4.4 中值濾波法
8.4.5 頻域中圖像平滑的方法
8.5 圖像銳化
8.5.1 模糊機理及基本解決方法
8.5.2 梯度模算子
8.5.3 拉氏算子
8.5.4 頻域中圖像銳化的方法
8.6 同態(tài)濾波
8.7 偽彩色和假彩色
8.7.1 偽彩色(pseudocolor)技術(shù)
8.7.2 假彩色(falsecolor)技術(shù)
習題八
第9章 圖像恢復
9.1 概述
9.1.1 圖像恢復的基本概念
9.1.2 圖像質(zhì)量的客觀評價
9.2 圖像的降質(zhì)模型
9.2.1 降質(zhì)模型的表示式
9.2.2 降質(zhì)模型參數(shù)的估計
9.3 逆濾波恢復
9.3.1 逆濾波恢復的實現(xiàn)
9.3.2 關(guān)于噪聲的討論
9.3.3 改進的逆濾波恢復
9.4 等功率譜恢復
9.4.1 等功率譜恢復濾波器的傳遞函數(shù)
9.4.2 針對等功率譜恢復的討論
9.5 維納濾波恢復
9.5.1 維納濾波器的傳遞函數(shù)
9.5.2 針對維納濾波恢復的討論
習題九
第10章 圖像分割
10.1 概述
10.1.1 圖像分割的基本概念
10.1.2 圖像分割的目的與基本原則
10.1.3 圖像分割的應(yīng)用
10.2 基于區(qū)域的圖像分割
10.2.1 利用灰度門限分割圖像
10.2.2 根據(jù)直方圖的灰度門限的選取
10.3 基于邊界的圖像分割
10.3.1 梯度模算子
10.3.2 羅伯茨（Roberts）梯度模算子
10.3.3 具有平滑作用的一階偏導算子
10.3.4 拉氏（Laplace）算子
10.3.5 拉普拉斯—高斯算子
習題十
參考文獻