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第1章　绪论1

1.1　图像和图像处理1

1.1.1　景象和图像1

1.1.2　数字图像处理的内容和范畴3

1.1.3　数字图像处理发展历史和应用领域4

1.2　数字图像处理系统简介5

1.3　本书的内容安排6

参考文献8

第2章　数字图像处理基础9

2.1　取样与重建9

2.1.1　取样10

2.1.2　重建13

2.1.3　截取和孔径15

2.2　量化16

2.2.1　均匀量化18

2.2.2　非均匀量化20

2.3　光度学基础知识23

2.3.1　相对视敏函数24

2.3.2　光通量25

2.3.3　发光强度25

2.3.4　照度26

2.3.5　亮度27

2.3.6　成像模型28

2.4　色度学基础知识28

2.4.1　HSI模型29

2.4.2　三基色原理30

2.4.3　物理三基色和RGB三色系数32

2.4.4　计算三基色和XYZ三色系数33

2.4.5 XYZ色度图（CIE色度图）35

2.4.6　一些常用公式37

2.5　人眼视觉特性38

2.5.1　人眼构造简介38

2.5.2 明暗视觉及视觉范围39

2.5.3　亮度感觉40

2.5.4　人眼的分辨率43

2.5.5　人眼的适应性44

2.5.6　马赫带效应45

2.5.7　人眼的视觉惰性和闪烁感觉46

2.5.8　视觉的空间错觉46

2.6　人眼视觉模型与图像质量评价47

2.6.1　人眼视觉模型48

2.6.2　图像质量评价51

习题53

参考文献55

第3章　图像的二维正交变换57

3.1　正交变换的矩阵表达式57

3.1.1 可分离核57

3.1.2　正交变换矩阵59

3.1.3 图像矩阵的外积分解61

3.1.4　堆叠62

3.1.5　矩阵的直积（Kronecker积）64

3.1.6　二维正交变换下的能量守恒65

3.2　傅里叶变换66

3.2.1 连续图像f（x,y）的傅里叶变换66

3.2.2　数字图像f（m,n）的离散傅里叶变换69

3.3　余弦变换74

3.3.1 一维DCT表达式的结构75

3.3.2　二维DCT表达式的结构77

3.3.3 由FFT算法实现DCT79

3.4　沃尔什－哈达玛变换81

3.4.1　哈达玛编号的沃尔什－哈达玛变换82

3.4.2 列率84

3.4.3　沃尔什编号的沃尔什－哈达玛变换85

3.4.4　快速沃尔什－哈达玛变换87

3.5 哈尔变换（Haar Transform）91

3.5.1　哈尔变换的基函数（族）91

3.5.2 离散化的哈尔变换基函数92

3.5.3　基函数索引94

3.5.4　Haar函数的定义95

3.5.5 Haar变换的变换矩阵95

3.5.6 图像的2D-Haar变换的变换矩阵96

3.6　离散卡－洛变换96

3.6.1 离散卡－洛变换的表达式97

3.6.2　数据量压缩与误差99

3.7　小波变换和多分辨率分析101

3.7.1　连续小波变换102

3.7.2 离散小波变换和小波级数104

3.7.3　金字塔编码算法105

3.7.4　子带编码108

3.7.5 多分辨率分析和Mallat的快速小波变换算法114

3.7.6　双正交小波变换120

3.8　小波包和提升小波124

3.8.1 小波包的基本原理及应用124

3.8.2　提升小波变换127

习题133

参考文献134

第4章　图像增强136

4.1　灰度增强136

4.1.1　灰度直方图136

4.1.2　灰度的线性变换138

4.1.3　灰度的非线性变换142

4.1.4　直方图均衡和直方图规定化150

4.2　空间域图像滤波154

4.2.1 空间域图像锐化155

4.2.2　空间域图像平滑158

4.3　频域滤波165

4.3.1　锐化模板与高频提升滤波器165

4.3.2　平滑模板与低通滤波器168

4.4　中值滤波170

4.4.1 用于平滑噪声的中值滤波170

4.4.2　广义的中值滤波173

4.5　图像增强的其他方法178

4.5.1 同态滤波178

4.5.2　小波去噪180

4.5.3　伪彩色增强182

4.5.4　假彩色增强184

习题184

参考文献186

第5章　图像复原与重建187

5.1　退化的数学模型187

5.2　连续系统的图像复原189

5.2.1　一般原理189

5.2.2　反滤波190

5.2.3　维纳滤波192

5.3　离散情况下的退化模型193

5.3.1　一维193

5.3.2　二维197

5.4　离散情况下的复原201

5.4.1　无约束条件复原202

5.4.2　有约束条件复原207

5.5　运动模糊图像的复原209

5.6　图像重建214

5.6.1　断层摄影图像的获取214

5.6.2　代数重建法216

5.6.3　傅里叶变换法218

5.6.4　滤波－反投影法220

习题221

参考文献222

第6章　图像数据压缩编码223

6.1　图像编码概述223

6.1.1 图像压缩编码的必要性和可能性223

6.1.2 图像压缩编码的一般框图224

6.1.3 图像压缩编码的分类226

6.2　图像压缩编码的理论基础228

6.2.1　无失真编码理论基础228

6.2.2　限失真编码理论基础232

6.3　熵编码233

6.3.1　霍夫曼（Huffman）码234

6.3.2 可逆变长码和通用变长码238

6.3.3 算术码（Arithmetic Coding）240

6.4　预测编码245

6.4.1　预测编码原理245

6.4.2　线性预测247

6.4.3　运动补偿和帧间预测250

6.5　变换编码252

6.5.1 变换方式及子像块大小253

6.5.2 系数选择和比特分配254

6.5.3　方块效应的消除256

6.6　图像编码国际标准简介256

6.6.1 H.26×系列视频编码标准257

6.6.2　MPEG系列标准260

6.6.3 JPEG、JPEG2000和JPEG-LS262

6.7　小波变换编码262

6.7.1 嵌入式零树小波算法EZW（Embeded Zerotree Wavelet）262

6.7.2 SPIHT算法267

习题269

参考文献270

第7章　图像分割272

7.1　图像分割的定义和分类272

7.2　基于边缘的图像分割273

7.2.1　微分算子274

7.2.2　曲面拟合边缘检测279

7.2.3　Canny边缘检测算子281

7.2.4　轮廓跟踪286

7.2.5　边缘的形态检测291

7.2.6　霍夫（Hough）变换291

7.2.7　多尺度轮廓提取296

7.3　基于区域的图像分割297

7.3.1 阈值化分割298

7.3.2　特征空间聚类306

7.3.3 区域生长法307

7.3.4　区域－分裂合并法310

7.3.5　形态学分水岭算法312

7.4　基于边缘和区域的联合分割316

7.4.1　嵌入式联合分割316

7.4.2　后处理式联合分割318

7.4.3　小结320

7.5　图像分割算法的评价321

7.5.1　评价方案和要求321

7.5.2 图像分割算法评价准则322

7.5.3　评价方法小结324

习题324

参考文献325

第8章　图像描述328

8.1　离散图像的几个几何概念328

8.1.1　邻接与连通328

8.1.2　距离330

8.2　收缩、膨胀和细化331

8.2.1　收缩和膨胀331

8.2.2　细化332

8.3　线的描述335

8.3.1　曲线拟合335

8.3.2　链码340

8.3.3　傅里叶描述子342

8.3.4　小波描述子348

8.4　区域的描述353

8.4.1 中轴变换353

8.4.2　矩描述356

8.4.3　拓扑描述子359

8.4.4　四叉树360

8.4.5　行程编码362

8.5　几何特征的测量364

8.5.1　拓扑特征及物体计数364

8.5.2 面积367

8.5.3　周长及弧长368

8.5.4　投影长度和直径371

8.5.5　斜率和曲率372

8.5.6　形状特征的度量373

习题374

参考文献376

附录　数学形态学简介378

附录1　阈值化378

附录2　形态滤波379

附2.1　二值图的形态滤波379

附2.2　灰度图像的形态滤波388

参考文献392