第1章緒論
1.1圖像的基本概念
1.1.1視覺與圖像
1.1.2圖像的表示
1.2數(shù)字圖像處理
1.2.1數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容
1.2.2數(shù)字圖像處理技術(shù)的分類
1.2.3數(shù)字圖像處理的應(yīng)用
1.3數(shù)字圖像處理面臨的問題
1.4相關(guān)術(shù)語(yǔ)
1.5圖像處理仿真
習(xí)題
第2章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
微課視頻6分鐘
2.1人眼視覺系統(tǒng)
2.1.1人眼基本構(gòu)造
2.1.2視覺過程
2.1.3明暗視覺
2.1.4顏色視覺
2.1.5立體視覺
2.1.6視覺暫留
2.2色度學(xué)基礎(chǔ)與顏色模型
2.2.1顏色匹配
2.2.2CIE 1931�睷GB系統(tǒng)
2.2.3CIE 1931標(biāo)準(zhǔn)色度系統(tǒng)
2.2.4CIE 1976 L*a*b*均勻顏色空間
2.2.5孟塞爾表色系統(tǒng)
2.2.6常用顏色模型
2.3數(shù)字圖像的生成與表示
2.3.1圖像信號(hào)的數(shù)字化
2.3.2數(shù)字圖像類型
2.3.3數(shù)字圖像的數(shù)值描述
2.4圖像類型轉(zhuǎn)換
2.4.1多值圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像
2.4.2彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像
2.4.3灰度圖像轉(zhuǎn)換為彩色圖像
習(xí)題
第3章圖像基礎(chǔ)性運(yùn)算
微課視頻18分鐘
3.1點(diǎn)運(yùn)算
3.2鄰域運(yùn)算
3.3插值運(yùn)算
3.4幾何變換
3.4.1圖像幾何變換原理
3.4.2圖像平移
3.4.3圖像鏡像
3.4.4圖像旋轉(zhuǎn)
3.4.5圖像縮放
3.4.6圖像錯(cuò)切
3.4.7圖像轉(zhuǎn)置
3.5代數(shù)運(yùn)算
3.5.1加法運(yùn)算
3.5.2減法運(yùn)算
3.5.3乘法運(yùn)算
3.5.4除法運(yùn)算
3.5.5邏輯運(yùn)算
3.6上采樣和下采樣
3.7綜合實(shí)例
習(xí)題
第4章圖像的正交變換
微課視頻16分鐘
4.1離散傅里葉變換
4.1.1離散傅里葉變換的定義
4.1.2離散傅里葉變換的實(shí)現(xiàn)
4.1.3離散傅里葉變換的性質(zhì)
4.1.4離散傅里葉變換在圖像處理中的應(yīng)用
4.2離散余弦變換
4.2.1離散余弦變換的定義
4.2.2離散余弦變換的實(shí)現(xiàn)
4.2.3離散余弦變換在圖像處理中的應(yīng)用
4.3K�睱變換
4.3.1K�睱變換原理
4.3.2圖像K�睱變換
4.3.3K�睱變換在圖像處理中的應(yīng)用
4.4Radon變換
4.4.1Radon變換的原理
4.4.2Radon變換的實(shí)現(xiàn)
4.4.3Radon變換的應(yīng)用
4.5Hadamard變換
4.6小波變換
4.6.1概述
4.6.2小波
4.6.3連續(xù)小波變換
4.6.4離散小波變換
4.6.5正交小波與多分辨分析
4.6.6二維小波變換
4.6.7小波變換在圖像處理中的應(yīng)用
習(xí)題
第5章圖像增強(qiáng)
微課視頻25分鐘
5.1灰度級(jí)變換
5.1.1線性灰度級(jí)變換
5.1.2非線性灰度級(jí)變換
5.2直方圖修正法
5.2.1灰度直方圖
5.2.2直方圖均衡化
5.2.3限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化
5.3空間域平滑濾波
5.3.1圖像中的噪聲
5.3.2均值濾波
5.3.3高斯濾波
5.3.4雙邊濾波
5.3.5中值濾波
5.4空間域銳化濾波
5.4.1邊緣分析
5.4.2一階微分算子
5.4.3二階微分算子
5.4.4高斯濾波與微分運(yùn)算
5.5頻域?yàn)V波
5.5.1低通濾波
5.5.2高通濾波
5.5.3同態(tài)濾波
5.6綜合實(shí)例
習(xí)題
第6章圖像復(fù)原
6.1圖像退化模型
6.1.1連續(xù)退化模型
6.1.2離散退化模型
6.1.3圖像復(fù)原
6.2圖像退化函數(shù)的估計(jì)
6.2.1基于模型的估計(jì)法
6.2.2基于退化圖像本身特性的估計(jì)法
6.3圖像復(fù)原的代數(shù)方法
6.3.1無(wú)約束最小二乘方復(fù)原
6.3.2約束復(fù)原
6.4典型圖像復(fù)原方法
6.4.1逆濾波復(fù)原
6.4.2維納濾波復(fù)原
6.4.3等功率譜濾波
6.4.4幾何均值濾波
6.4.5約束最小二乘方濾波
6.4.6Richardson�睱ucy算法
6.5盲去卷積復(fù)原
6.6幾何失真校正
習(xí)題
第7章圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
7.1數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本概念
7.2二值圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
7.2.1基本形態(tài)變換
7.2.2復(fù)合形態(tài)變換
7.2.3圖像平滑
7.2.4邊緣提取
7.2.5區(qū)域填充
7.2.6擊中擊不中變換
7.3灰度圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
7.3.1灰度圖像的膨脹運(yùn)算和腐蝕運(yùn)算
7.3.2灰度圖像的開運(yùn)算和閉運(yùn)算
7.3.3形態(tài)學(xué)梯度
7.3.4Top�瞙at和Bottom�瞙at變換
7.4綜合實(shí)例
習(xí)題
第8章彩色圖像處理
微課視頻7分鐘
8.1色彩空間變換
8.2彩色圖像增強(qiáng)
8.2.1色彩通道獨(dú)立處理法
8.2.2彩色空間變換法
8.2.3Retinex方法
8.3彩色邊緣檢測(cè)
8.4色彩平衡
8.4.1簡(jiǎn)單白平衡算法
8.4.2灰度世界白平衡算法
8.4.3完美反射白平衡算法
8.4.4最大顏色值平衡算法
8.5色彩變換
8.5.1色彩濾鏡
8.5.2色彩遷移
8.6綜合實(shí)例
習(xí)題
第9章圖像分割
微課視頻20分鐘
9.1閾值分割
9.1.1全局閾值法
9.1.2自適應(yīng)閾值法
9.2邊界分割
9.2.1邊界改良
9.2.2邊界跟蹤
9.3區(qū)域分割
9.3.1區(qū)域生長(zhǎng)
9.3.2區(qū)域合并
9.3.3區(qū)域分裂
9.3.4區(qū)域分裂合并
9.3.5聚類分割
9.4分水嶺分割
9.5形變模型分割
9.5.1經(jīng)典Snake模型
9.5.2幾何形變模型
9.6圖割分割
9.6.1原理
9.6.2優(yōu)化求解
習(xí)題
第10章圖像描述與分析
微課視頻14分鐘
10.1邊界描述
10.1.1形狀矩陣
10.1.2邊界鏈碼
10.1.3傅里葉描述子
10.1.4邊界幾何特征
10.1.5片段序列
10.2區(qū)域形狀描述
10.2.1矩
10.2.2中軸變換
10.2.3區(qū)域的幾何特征
10.2.4梯度方向直方圖
10.2.5Haar�瞝ike特征
10.3紋理描述
10.3.1灰度共生矩陣法
10.3.2Laws紋理能量度量
10.3.3LBP特征
10.3.4分形紋理描述
習(xí)題
第11章特征檢測(cè)與匹配
微課視頻12分鐘
11.1角點(diǎn)檢測(cè)
11.1.1方法概述
11.1.2Harris角點(diǎn)檢測(cè)
11.1.3最小特征值角點(diǎn)檢測(cè)
11.1.4SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)
11.1.5FAST角點(diǎn)檢測(cè)
11.2線條檢測(cè)
11.2.1Hough變換
11.2.2LSD算法
11.3局部不變特征檢測(cè)與描述
11.3.1SIFT描述子
11.3.2SURF描述子
11.3.3BRISK描述子
11.3.4MSER描述子
11.4特征匹配
11.4.1相似性度量
11.4.2匹配策略與算法
習(xí)題
第12章圖像編碼
12.1圖像編碼的基本理論
12.1.1圖像壓縮的可能性
12.1.2圖像編碼方法的分類
12.1.3圖像編碼壓縮術(shù)語(yǔ)簡(jiǎn)介
12.2圖像的無(wú)損壓縮編碼
12.2.1Huffman編碼
12.2.2算術(shù)編碼
12.2.3行程長(zhǎng)度編碼
12.2.4LZW編碼
12.3圖像的有損壓縮編碼
12.3.1預(yù)測(cè)編碼
12.3.2變換編碼
12.4JPEG標(biāo)準(zhǔn)和JPEG 2000
12.4.1JPEG標(biāo)準(zhǔn)
12.4.2JPEG 2000
習(xí)題
參考文獻(xiàn)