数字图像处理(MATLAB版)(第2版)

第1章数字图像的相关论述
1.1数字图像处理的发展
1.2数字图像的相关概念
1.2.1图像及其类型
1.2.2图像与数字图像
1.2.3数字图像的表示法
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第1章数字图像的相关论述
1.1数字图像处理的发展
1.2数字图像的相关概念
1.2.1图像及其类型
1.2.2图像与数字图像
1.2.3数字图像的表示法
1.3数字图像处理的内容
1.4数字图像处理的方法
1.4.1空域处理法
1.4.2变换域处理法
1.5图像数字化技术
1.5.1图像的采样
1.5.2图像的量化
1.6图像的统计特征
1.6.1图像的统计量
1.6.2图像的直方图
1.6.3图像的统计特性
1.7数字图像的应用
1.8MATLAB领略
1.8.1MATLAB的优势
1.8.2MATLAB的特点
1.8.3MATLABR2014新功能
1.8.4MATLAB R2014b安装与激活
1.8.5MATLABR2014b的工作环境
1.8.6MATLAB R2014b工具项
1.8.7MATLABR2014b帮助系统
1.9MATLAB图像处理应用实例
小结
习题
第2章数字图像处理的
数学基础及运算
2.1图像类型的转换
2.1.1转换为真彩色图像
2.1.2转换为索引图像
2.1.3转换为灰度图像
2.1.4转换为二值图像
2.2线性系统
2.2.1线性系统分析
2.2.2移不变系统分析
2.3调谐信号
2.3.1调谐信号分析
2.3.2调谐信号的响应分析
2.3.3系统传递函数分析
2.4卷积与滤波
2.4.1连续卷积分析
2.4.2离散卷积分析
2.4.3滤波分析
2.5运算类型
2.6点运算
2.6.1线性点运算
2.6.2分段线性点运算
2.6.3非线性点运算
2.6.4直方图修正
2.7代数运算
2.7.1加法运算
2.7.2减法运算
2.7.3乘法运算
2.7.4除法运算
2.7.5求补运算
2.8特定区域处理
2.8.1指定感兴趣区域
2.8.2图像的邻域操作
2.8.3特定区域填充
小结
习题
第3章图像编码
3.1图像编码基础
3.1.1图像压缩编码的必要性
3.1.2图像压缩编码的可能性
3.1.3图像压缩编码的分类
3.1.4图像压缩编码的评价
3.2熵编码
3.2.1信息论基础
3.2.2赫夫曼编码
3.2.3算术编码
3.2.4行程编码
3.3预测编码
3.3.1预测编码原理
3.3.2最佳线性预测编码
3.4变换编码
3.4.1变换选择
3.4.2尺寸选择
3.4.3比特分配
3.4.4DCT编码的实现
3.4.5图像压缩编码标准
小结
习题
第4章图像复原
4.1图像复原概述
4.2图像从退化到复原
4.2.1图像退化的模型
4.2.2连续的退化模型
4.2.3离散的退化模型
4.2.4循环矩阵对角化
4.2.5模型估计法
4.3图像噪声
4.3.1噪声概率密度
4.3.2函数添加噪声
4.4空域滤波复原
4.4.1均值滤波
4.4.2顺序统计滤波
4.4.3自适应滤波
4.5图像复原法
4.5.1逆滤波法
4.5.2维纳滤波法
4.5.3Lucy—Richardson滤波法
4.5.4约束最小二乘方滤波法
4.5.5盲解卷积法
4.6图像复原实现
小结
习题
第5章图像几何变换
5.1几何校正
5.1.1几何畸变描述
5.1.2图像几何校正
5.2齐次坐标
5.3插值
5.4图像的形变与位变
5.4.1平移变换
5.4.2裁剪变换
5.4.3缩放变换
5.4.4旋转变换
5.4.5错切变换
5.4.6镜像变换
5.4.7转置变换
5.5图像复合变换
5.6图像的二维变换
5.6.1二维仿射变换
5.6.2二维投影变换
小结
习题
第6章图像频域变换
6.1傅里叶变换
6.1.1连续傅里叶变换
6.1.2离散傅里叶变换
6.1.3离散傅里叶变换的性质
6.1.4快速傅里叶变换
6.1.5傅里叶变换的应用
6.2离散余弦变换—
6.3沃尔什·哈达玛变换
6.3.1沃尔什变换
6.3.2离散哈达玛变换
6.3.3快速哈达玛变换
6.3.4沃尔什一哈达玛的应用
6.4 Hough变换
6.4.1Hougth变换的原理
6.4.2Hough变换的扩展
6.4.3Hough变换的应用
6.5Radon变换
6.5.1平行数据Radon变换
6.5.2扇形数据Radon变换
6.5.3Radon逆变换
小结
习题
第7章小波变换
7.1小波定义
7.2小波分解和重构算法
7.2.1小波分解与重构
7.2.2小波变换的实现
7.3数字水印技术
7.3.1水印技术需要解决的问题
7.3.2水印技术的方法
7.3.3水印技术的应用
7.4小波包分析的应用
7.4.1小波包基本理论
7.4.2小波包算法
7.4.3小波包的消噪处理
7.5小波分析用于图像增强
7.6小波分析用于图像融合
7.7小波包分析用于图像压缩
7.8小波包分析用于图像边缘检测
小结
习题
第8章图像增强
8.1图像质量评价
8.2图像噪声
8.2.1图像噪声的产生
8.2.2图像噪声分类
8.2.3图像噪声特点
B.3图像增强处理分类
8.3.1空域增强法
8.3.2频域增强法
8.3.3图像增强效果评价
8.4图像的统计特性
8.4.1图像的均值
8.4.2图像的标准差
8.4.3图像的相关系数
8.4.4图像的等高线
8.5空间域滤波
8.5.1空间域滤波的定义
8.5.2边界处理
8.5.3空间域滤波的实现
8.6图像平滑
8.6.1平滑分析
8.6.2邻域平均法
8.6.3中值滤波
8.6.4多图像平均法
8.6.5自适应滤波
8.7图像锐化
8.7.1线性锐化
8.7.2锐化滤波器
8.7.3图像锐化的技术
8.8频域滤波
8.8.1低通滤波
8.8.2频域高通滤波
8.8.3带阻滤波
8.8.4同态滤波
8.9伪色彩增强
8.9.1密度分割法
8.9.2彩色变换法
8.9.3频域伪彩色处理法
小结
习题
第9章图像分割与边缘检测
9.1点与线检测
9.1.1点检测
9.1.2线检测
9.2边缘检测
9.2.1边缘检测算子
9.2.2边缘检测算子的实现
9.2.3各种边缘检测算子的比较
9.3阈值化技术
9.3.1灰度阈值法
9.3.2Otsu阈值分割法
9.33迭代式阈值分割法
9.3.4分水岭算法
9.4边界跟踪
9.4.1边界跟踪的方法
9.4.2霍夫变换
9.5区域分割
9.5.1区域生长的基本概念
9.5.2四叉树分解的分割法
9.5.3平均灰度的分割法
9.5.4基于相似统计特性的分割法
9.6运动分割
9.6.1背景差值法
9.6.2图像差分法
9.6.3光流分割法
9.6.4块分割法
9.6.5聚类分割法
小结
习题
……
第10章图像特征描述
参考文献
· · · · · · (收起)