第1章  图像处理与分析基础 1

1.1  视觉信息学概述 1

1.2  视觉信息学的应用领域 4

1.3  图像处理的特征 6

1.4  图像处理系统的基本构成 8

1.5  图像表达 10

1.5.1  图像的矩阵表达 10

1.5.2  图像的数据结构 11

1.6  图像格式 15

1.6.1  BMP格式 15

1.6.2  TIFF格式 15

1.6.3  JPEG格式 16

1.6.4  GIF格式 16

1.6.5  PNG格式 16

1.7  图像数字化 17

1.8  视觉特性 19

1.8.1  人眼结构与机理要点 19

1.8.2  视觉模型 20

1.8.3  亮度感觉 21

1.9  图像处理与分析的基本知识 22

参考文献 24

第2章  图像增强 25

2.1  图像增强概述 25

2.2  对比度增强 26

2.3  灰度变换法 28

2.3.1  线性灰度变换 28

2.3.2  非线性灰度变换 31

2.3.3  位面表示 32

2.4  直方图调整法 34

2.4.1  直方图均衡化 35

2.4.2  直方图规定化 37

2.5  同态滤波法 40

2.6  伪彩色与假彩色增强 44

2.6.1  伪彩色增强 44

2.6.2  假彩色增强 50

2.7  应用研究实例 51

参考文献 53

第3章  图像平滑 54

3.1  图像噪声概述 54

3.2  图像平滑概述 58

3.3  低通滤波 58

3.4  均值滤波 64

3.5  中值滤波 69

3.6  自适应滤波 73

3.7  其他平滑技术 74

3.7.1  边缘保持均值滤波 74

3.7.2  边缘保持中值滤波 77

3.8  应用研究实例 79

参考文献 81

第4章  图像锐化 82

4.1  图像锐化概述 82

4.2  高通滤波 82

4.3  微分法 87

4.4  锐化图像表示方式 91

4.5  反锐化掩模法 93

4.6  应用研究实例 95

参考文献 97

第5章  图像分割 98

5.1  图像分割概述 98

5.2  阈值化 99

5.2.1  像素信息 99

5.2.2  阈值化处理 101

5.2.3  阈值的确定 103

5.3  区域生长和分裂合并 109

5.4  应用研究实例 113

参考文献 114

第6章  边缘检测 115

6.1  基于边缘的图像分割概述 115

6.2  边缘性质概述 116

6.3  基于微分的边缘检测 117

6.4  基于模板匹配的边缘检测 123

6.5  基于Hough变换的边缘检测 125

6.5.1  传统Hough变换的直线检测 125

6.5.2  过已知点Hough变换的直线检测 132

6.5.3  Hough变换的应用 133

6.6  应用研究实例 134

参考文献 135

第7章  形态学图像处理 136

7.1  数学形态学概述 136

7.2  形态学基本运算 137

7.3  形态学图像预处理 142

7.4  形态学图像分割 145

7.5  其他形态学图像处理算法 148

7.6  应用研究实例 151

参考文献 153

第8章  特征选择 154

8.1  特征选择概述 154

8.2  二值图像中的基本概念 154

8.3  二值图像的特征参数 156

8.4  区域标记 164

8.5  基于特征参数提取物体 166

8.6  基于特征参数的其他处理 168

8.7  应用研究实例 169

参考文献 171

第9章  彩色图像处理 172

9.1  彩色信息概述 172

9.2  彩条制作 175

9.3  彩色模型 178

9.3.1  彩色色度学模型 178

9.3.2  彩色工业模型 180

9.3.3  彩色视觉模型 183

9.3.4  彩色模型变换示例 186

9.4  颜色特征的更改 190

9.5  基于颜色的图像分割 192

9.6  图像合成 194

9.7  应用研究实例 199

参考文献 202

第10章  纹理分析 203

10.1  纹理分析概述 203

10.2  统计法 205

10.2.1  灰度分布统计 205

10.2.2  灰度共生矩阵 207

10.2.3  自相关函数 212

10.3  结构法 213

10.4  模型法 214

10.4.1  Markov随机场 214

10.4.2  分形维 215

10.4.3  局部二进制模式 217

10.5  信号处理法 221

10.5.1  傅里叶变换法 221

10.5.2  小波变换法 224

10.6  纹理分割 224

10.7  应用研究实例 226

参考文献 228

第11章  频率变换 229

11.1  频率概述 229

11.2  频率变换概述 230

11.3  离散傅里叶变换 233

11.3.1  一维傅里叶变换 233

11.3.2  二维傅里叶变换 234

11.4  其他频率变换 237

11.4.1  线性变换、酉变换、正交变换 237

11.4.2  正弦型变换 238

11.4.3  方波型变换 240

11.5  滤波处理 241

11.6  应用研究实例 243

参考文献 244

第12章  几何变换 245

12.1  几何变换概述 245

12.2  放大缩小 246

12.3  平移旋转 249

12.4  齐次坐标变换 250

12.5  图像配准 254

12.6  应用研究实例 255

应用研究实例文献 257

第13章  图像编码 258

13.1  图像编码概述 258

13.2  信源编码的概念 259

13.3  无失真编码 261

13.3.1  霍夫曼编码 264

13.3.2  行程编码 266

13.4  限失真编码 267

13.4.1  预测编码 267

13.4.2  变换编码 271

13.4.3  混合编码 273

13.4.4  其他编码方法 274

13.5  图像压缩的标准格式 274

13.6  应用研究实例 275

参考文献 276

第14章  图像复原 277

14.1  图像复原概述 277

14.2  图像退化模型 278

14.2.1  向量空间表示 280

14.2.2  退化参数确定 282

14.2.3  无约束和有约束复原 283

14.3  经典图像复原方法 283

14.3.1  逆滤波 283

14.3.2  等功率谱滤波 284

14.3.3  维纳滤波 285

14.4  代数复原方法 286

14.4.1  伪逆法 286

14.4.2  投影迭代法 287

14.5  约束最小二乘方复原 288

14.5  盲去卷积复原 289

14.7  应用研究实例 290

参考文献 292

附录A  MATLAB编程基础 293

A.1  MATLAB概述 293

A.1.1  MATLAB在图像处理中的优势 293

A.1.2  MATLAB基本学习方法 293

A.1.3  MATLAB特点和运行环境 294

A.2  图像输入与输出 295

A.2.1  图像输入 295

A.2.2  图像显示 296

A.2.3  图像输出 298

A.3  数据类型及其转换 300

A.3.1  数据类型 300

A.3.2  数据类型之间的转换 300

A.4  图像类型及其转换 301

A.4.1  图像类型 301

A.4.2  图像类型之间的转换 301

A.5  数组索引 305

A.5.1 向量索引 305

A.5.2  矩阵索引 307

A.5.3  选择数组维数 310

A.5.4  几个重要的标准数组 311

A.6  M文件 312

A.7  MATLAB算子 313

A.8  流程控制 324

A.9   编码优化 328

A.10  交互式I/O 330

A.11  图像的邻域操作和块操作 332

A.11.1  滑动邻域操作 332

A.11.2  图像块的操作 335

附录B  VC++编程基础 338

B.1  Windows编程概念 338

B.1.1  用户界面概念 338

B.1.2  对象与句柄概念 339

B.1.3  匈牙利命名法概念 340

B.2  MFC基础 340

B.2.1  什么是MFC 340

B.2.2  MFC的设计原理 341

B.2.3  MFC的目标 341

B.2.4  MFC的层次结构及其子类功能简介 341

B.3  基于VC++编制MFC应用程序的示例 343

B.3.1  生成程序框架 343

B.3.2  在工程MfcHello添加hello.h头文件 343

B.3.3  在工程MfcHello中添加实现文件hello.cpp 344

B.3.4  设置动态链接到MFC类库 345

B.3.5  运行程序 345

B.4  DirectShow核心技术 345

B.4.1  DirectX介绍 345

B.4.2  D