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第1章 绪论1

1.1 数字图像处理的概念1

1.1.1 数字图像的定义1

1.1.2 图像处理、图像分析、计算机视觉的界定2

1.1.3 三种典型的计算处理4

1.2 数字图像处理的起源5

1.3 数字图像处理的应用实例6

1.3.1 伽马射线成像7

1.3.2 X射线成像8

1.3.3 紫外波段成像9

1.3.4 可见光及红外线成像9

1.3.5 微波波段成像12

1.3.6 无线电波成像13

1.3.7 其他图像模式应用实例13

1.4 数字图像处理的基本步骤15

1.5 图像处理系统的部件17

第2章 数字图像基础22

2.1 视觉感知和要素22

2.1.1 人眼的构造22

2.1.2 眼睛中的图像形成23

2.1.3 亮度适应和鉴别24

2.2 光和电磁波谱26

2.3 图像感知和获取27

2.4 图像取样和量化27

2.4.1 取样和量化的基本概念27

2.4.2 数字图像表示29

2.4.3 空间和灰度级分辨率30

2.4.4 香农采样定理33

2.4.5 放大和收缩数字图像35

2.5 像素间的一些基本关系37

2.5.1 相邻像素37

2.5.2 邻接性、连通性、区域和边界38

2.5.3 距离度量40

2.5.4 基于像素的图像操作41

2.6 线性和非线性操作41

第3章 空间域图像增强43

3.1 背景知识43

3.1.1 “空间域增强”的基本方法43

3.1.2 二值图像44

3.2 某些基本灰度变换44

3.2.1 线性灰度变换45

3.2.2 分段线性灰度变换47

3.2.3 非线性灰度变换49

3.3 直方图处理53

3.3.1 直方图的定义53

3.3.2 直方图的用途54

3.3.3 积累直方图54

3.3.4 直方图均衡化56

3.3.5 直方图匹配（规定化）59

3.4 空间滤波基础61

3.4.1 线性滤波61

3.4.2 非线性滤波62

3.5 平滑空间滤波器66

第4章 频率域图像增强75

4.1 背景75

4.2 傅里叶变换76

4.2.1 离散傅里叶变换76

4.2.2 连续函数的傅里叶变换78

4.2.3 快速傅里叶变换78

4.2.4 频率域滤波82

4.2.5 空间域滤波和频率域滤波之间的对应关系89

第5章 图像分割98

5.1 边缘检测与区域分割概述98

5.1.1 图像的基本概念98

5.1.2 边缘检测99

5.1.3 Roberts算子101

5.1.4 Prewitt算子和Sobel算子102

5.1.5 Kirsch算子104

5.2 Canny准则及Canny算法106

5.2.1 Canny边缘检测的准则106

5.2.2 Canny边缘检测算法108

5.2.3 拉普拉斯算子110

5.2.4 Facet算子112

5.2.5 Nalwa算子113

5.2.6 边缘检测的一种概率方法115

5.3 基于最大隶属度原则的边缘检测算法121

5.3.1 邻域及平均灰度值的确定122

5.3.2 模糊最大隶属度函数的确定123

第6章 图像复原126

6.1 图像退化/复原处理的模型126

6.2 噪声模型127

6.2.1 噪声的空间和频率特性127

6.2.2 一些重要的噪声的概率密度函数127

6.2.3 周期噪声132

6.2.4 噪声参数的估计133

6.3 噪声存在下的唯一空间滤波复原134

6.3.1 均值滤波器134

6.3.2 顺序统计滤波器137

6.3.3 自适应滤波器138

6.4 频域滤波削减周期噪声141

6.4.1 带阻滤波器141

6.4.2 带通滤波器142

第7章 形态学图像处理144

7.1 预备知识145

7.1.1 集合论中的几个基本概念145

7.1.2 二值图像的逻辑运算146

7.2 膨胀与腐蚀147

7.2.1 膨胀147

7.2.2 腐蚀149

7.3 开运算和闭运算151

7.3.1 开运算及其性质151

7.3.2 闭运算及其性质152

7.4 击中和击不中变换154

7.5 一些基本的形态学算法157

7.5.1 边界提取157

7.5.2 区域填充158

7.5.3 连通分量的提取160

7.5.4 细化162

7.5.5 骨骼化163

第8章 图像融合165

8.1 图像融合的层次与步骤165

8.2 图像融合的方法166

8.3 基于PCA变换的加权图像融合方法167

8.3.1 主成分分析167

8.3.2 主成分分析的数学模型168

8.3.3 主成分分析的推导169

8.3.4 主成分分析的步骤171

8.3.5 基于PCA变换的图像融合的步骤及实验结果172

8.4 图像融合技术的发展和应用现状173

8.5 图像配准技术174

8.5.1 图像配准原理174

8.5.2 图像配准的方法176

8.6 小波分析理论176

8.6.1 小波分析的历史与发展176

8.6.2 傅里叶变换分析177

8.6.3 小波变换分析178

8.7 基于小波的数字图像融合185

8.7.1 基于小波变换的数字图像流程185

8.7.2 图像小波变换过程186

8.7.3 图像融合的规则187

附录 图像处理Matlab函数汇总190

参考文献199