圖像處理和分析教程（微課版 第3版）

第1章 緒論\t1
1．1　圖像概述　1
1．1．1　基本概念和術語　1
1．1．2　不同波段的圖像示例　2
1．1．3　不同類型的圖像示例　5
1．1．4　圖像應用的領域　9
1．2　圖像工程概述　10
1．2．1　圖像工程的3個層次　10
1．2．2　相關學科　11
1．2．3　圖像處理分析系統(tǒng)的組成　12
1．3　圖像表示和顯示　12
1．3．1　圖像和像素的表示　12
1．3．2　圖像顯示　14
1．4　圖像存儲與格式　16
1．4．1　圖像存儲器件　16
1．4．2　圖像文件格式　17
1．5　本書內(nèi)容提要　18
1．5．1　圖像技術分類和選取　18
1．5．2　圖像處理和圖像分析　19
1．5．3　如何學習使用本書　20
總結和復習　22
第2章　圖像采集　24
2．1　幾何成像模型　24
2．1．1　投影成像幾何　25
2．1．2　基本成像模型　26
2．1．3　一般成像模型　28
2．2　亮度成像模型　30
2．3　采樣和量化　31
2．3．1　空間分辨率和幅度分辨率　31
2．3．2　圖像質(zhì)量與采樣和量化　33
2．4　像素間聯(lián)系　35
2．4．1　像素鄰域　35
2．4．2　像素間距離　36
2．5　圖像坐標變換和應用　38
2．5．1　基本坐標變換　38
2．5．2　仿射變換　40
2．5．3　幾何失真校正　41
總結和復習　44
第3章　空域圖像增強　46
3．1　灰度映射　46
3．1．1　灰度映射原理　47
3．1．2　灰度映射示例　48
3．2　圖像運算　49
3．2．1　算術運算　49
3．2．2　邏輯運算　52
3．3　直方圖修正　53
3．3．1　直方圖均衡化　53
3．3．2　直方圖規(guī)定化　57
3．4　空域濾波　60
3．4．1　原理和分類　60
3．4．2　線性平滑濾波器　61
3．4．3　線性銳化濾波器　63
3．4．4　非線性平滑濾波器　63
3．4．5　非線性銳化濾波器　66
總結和復習　67
第4章　頻域圖像增強　69
4．1　傅里葉變換　69
4．1．1　2-D傅里葉變換　70
4．1．2　傅里葉變換定理　71
4．1．3　傅里葉變換特性　73
4．2　低通濾波器　74
4．2．1　理想低通濾波器　74
4．2．2　實用低通濾波器　76
4．3　高通濾波器　78
4．3．1　基本高通濾波器　78
4．3．2　特殊高通濾波器　79
4．4　帶阻帶通濾波器　81
4．4．1　帶阻濾波器　81
4．4．2　帶通濾波器　82
4．4．3　陷波濾波器　83
4．4．4　交互消除周期噪聲　84
4．5　同態(tài)濾波器　85
4．6　空域技術與頻域技術　87
4．6．1　空域技術的頻域分析　87
4．6．2　空域或頻域技術的選擇　88
總結和復習　89
第5章　圖像恢復　91
5．1　圖像退化和噪聲　92
5．1．1　圖像退化示例　92
5．1．2　基本退化模型　93
5．1．3　典型噪聲　94
5．1．4　噪聲概率密度函數(shù)　95
5．2　空域噪聲濾波器　97
5．2．1　均值濾波器　97
5．2．2　排序統(tǒng)計濾波器　99
5．3　組合濾波器　100
5．3．1　混合濾波器　100
5．3．2　選擇性濾波器　101
5．4　無約束恢復　103
5．4．1　無約束恢復模型　103
5．4．2　逆濾波　103
5．5　有約束恢復　105
5．5．1　有約束恢復模型　105
5．5．2　維納濾波器　105
5．6　圖像修補　106
5．6．1　圖像修補原理　107
5．6．2　圖像修補示例　107
5．7　圖像超分辨率　109
5．7．1　基本模型　109
5．7．2　基于單幅圖像的超分辨率
復原　110
5．7．3　基于多幅圖像的超分辨率
重建　111
總結和復習　111
第6章　圖像投影重建　114
6．1　投影重建方式　114
6．1．1　透射斷層成像　114
6．1．2　發(fā)射斷層成像　116
6．1．3　反射斷層成像　116
6．1．4　電阻抗斷層成像　117
6．1．5　磁共振成像　118
6．2　投影重建原理　119
6．2．1　基本模型　119
6．2．2　拉東變換　119
6．2．3　逆投影　121
6．3　傅里葉反變換重建　122
6．3．1　基本步驟和定義　122
6．3．2　傅里葉反變換重建公式　123
6．3．3　頭部模型重建　125
6．4　卷積逆投影重建　126
6．4．1　連續(xù)公式推導　126
6．4．2　離散計算　127
6．4．3　扇束投影重建　128
6．5　級數(shù)展開重建　130
6．5．1　重建模型　130
6．5．2　代數(shù)重建技術　131
6．5．3　級數(shù)法的一些特點　132
6．6　迭代變換重建　133
總結和復習　134
第7章　圖像編碼基礎　136
7．1　圖像壓縮和數(shù)據(jù)冗余　136
7．1．1　圖像壓縮原理　137
7．1．2　數(shù)據(jù)冗余類型　137
7．2　圖像保真度　140
7．2．1　客觀保真度準則　140
7．2．2　主觀保真度準則　141
7．3　編碼定理　142
7．3．1　信息和信源描述　142
7．3．2　無失真編碼定理　142
7．4　變長編碼　144
7．4．1　哥倫布編碼　144
7．4．2　香農(nóng)-法諾編碼　145
7．4．3　哈夫曼編碼　146
7．4．4　算術編碼　149
7．5　位平面編碼　151
7．5．1　位面分解　151
7．5．2　位面編碼　153
總結和復習　156
第8章　圖像編碼技術和標準　158
8．1　預測編碼　158
8．1．1　無損預測編碼　158
8．1．2　有損預測編碼　160
8．2　余弦變換編碼　163
8．2．1　離散余弦變換　164
8．2．2　基于DCT的編碼　166
8．3　小波變換編碼　168
8．3．1　小波變換基礎　168
8．3．2　離散小波變換　170
8．3．3　基于DWT的編碼　171
8．3．4　基于提升小波的編碼　172
8．4　圖像壓縮國際標準　173
8．4．1　二值圖像壓縮國際標準　173
8．4．2　灰度圖像壓縮國際標準　174
總結和復習　178
第9章　圖像信息安全　180
9．1　水印原理和特性　180
9．1．1　水印的嵌入和檢測　181
9．1．2　水印的兩個重要特性　182
9．1．3　水印的分類方法　182
9．2　變換域圖像水印　184
9．2．1　DCT域圖像水印　184
9．2．2　DWT域圖像水印　187
9．3　圖像認證和取證　190
9．3．1　基本概念　190
9．3．2　圖像可逆認證　192
9．3．3　圖像被動取證　192
9．3．4　圖像取證示例　193
9．3．5　圖像反取證　194
9．4　圖像信息隱藏　196
9．4．1　信息隱藏技術分類　196
9．4．2　基于迭代混合的圖像隱藏　197
總結和復習　200
第10章　圖像分割　202
10．1　定義和技術分類　202
10．1．1　圖像分割定義　202
10．1．2　圖像分割技術分類　203
10．2　并行邊界技術　203
10．2．1　邊緣及檢測原理　203
10．2．2　一階導數(shù)算子　204
10．2．3　二階導數(shù)算子　205
10．2．4　邊界閉合　209
10．3　串行邊界技術　210
10．3．1　圖搜索　210
10．3．2　動態(tài)規(guī)劃　211
10．4　并行區(qū)域技術　213
10．4．1　原理和分類　213
10．4．2　全局閾值的選取　214
10．4．3　局部閾值的選取　216
10．4．4　動態(tài)閾值的選取　218
10．5　串行區(qū)域技術　219
10．5．1　區(qū)域生長　220
10．5．2　分裂合并　221
總結和復習　222
第11章　目標表達和描述　225
11．1　目標標記　225
11．2　基于邊界的表達　227
11．2．1　技術分類　227
11．2．2　鏈碼　227
11．2．3　邊界段和凸包　229
11．2．4　邊界標記　229
11．2．5　多邊形　231
11．2．6　地標點　232
11．3　基于區(qū)域的表達　233
11．3．1　技術分類　233
11．3．2　空間占有數(shù)組　233
11．3．3　四叉樹　233
11．3．4　金字塔　234
11．3．5　圍繞區(qū)域　235
11．3．6　骨架　235
11．4　基于邊界的描述　238
11．4．1　簡單邊界描述符　238
11．4．2　形狀數(shù)　239
11．4．3　邊界矩　240
11．5　基于區(qū)域的描述　241
11．5．1　簡單區(qū)域描述符　241
11．5．2　拓撲描述符　243
11．5．3　不變矩　243
總結和復習　245
第12章　特征提取和測量誤差　247
12．1　區(qū)域紋理特征及測量　247
12．1．1　統(tǒng)計法　247
12．1．2　結構法　251
12．1．3　頻譜法　254
12．2　區(qū)域形狀特征及測量　256
12．2．1　形狀緊湊性　256
12．2．2　形狀復雜性　260
12．3　拓撲結構描述參數(shù)　262
12．4　特征測量的準確度　263
12．4．1　準確度和精確度　263
12．4．2　影響測量準確度的因素　265
12．4．3　采樣密度選取　265
12．4．4　直線長度測量　266
總結和復習　267
第13章　彩色圖像處理和分析　270
13．1　基于物理的彩色模型　270
13．1．1　三基色模型　271
13．1．2　三基色相關模型　272
13．2　基于感知的彩色模型　273
13．2．1　HSI模型　273
13．2．2　其他彩色感知模型　276
13．3　偽彩色增強　277
13．4　真彩色增強　279
13．4．1　處理策略　280
13．4．2　彩色單分量增強　280
13．4．3　全彩色增強　282
13．5　彩色圖像消噪　284
13．6　彩色圖像分割　288
13．6．1　彩色空間的選擇　288
13．6．2　彩色圖像分割策略　288
總結和復習　289
第14章　視頻圖像處理和分析　292
14．1　視頻表達和格式　292
14．2　運動信息檢測　295
14．2．1　基于攝像機模型的檢測　296
14．2．2　基于差圖像的檢測　297
14．3　視頻濾波　300
14．3．1　基于運動檢測的濾波　300
14．3．2　基于運動補償?shù)臑V波　301
14．3．3　消除勻速直線運動模糊　303
14．4　視頻壓縮國際標準　304
14．5　背景建?！?09
14．5．1　基本原理　309
14．5．2　典型實用方法　310
14．5．3　效果示例　311
總結和復習　312
第15章　數(shù)學形態(tài)學方法　314
15．1　二值形態(tài)學基本運算　314
15．1．1　膨脹和腐蝕　315
15．1．2　開啟和閉合　317
15．2　二值形態(tài)學組合運算　319
15．2．1　擊中-擊不中變換　319
15．2．2　組合運算　321
15．3　二值形態(tài)學實用算法　324
15．4　灰度形態(tài)學基本運算　326
15．4．1　灰度圖像排序　326
15．4．2　灰度膨脹和腐蝕　328
15．4．3　灰度開啟和閉合　331
15．5　灰度形態(tài)學組合運算　332
總結和復習　334
部分思考題和練習題的參考解答　337
參考文獻　342
索引　350