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1 图像采集与量化1

1.1确定型图像场取样1

目 录1

1.2随机图像场取样3

1.3图像量化4

1.3.1均匀量化4

1.3.2非均匀量化6

1.3.3矢量量化8

1.3.4彩色图像的量化8

1.4图像输入9

1.4.1图像采集系统9

1.4.2图像输入设备11

2.1预备知识15

2.1.1矩阵与向量15

2图像正交变换15

2.1.2线性算子18

2.1.3酉变换算子21

2.2傅立叶变换（FT）22

2.2.1二维离散傅立叶变换（2DDFT）23

2.2.2快速傅立叶变换（FFT）28

2.3离散余弦变换（DCT）31

2.3.1关于轴对称32

2.3.2偶对称余弦变换33

2.3.3奇对称余弦变换34

2.4离散沃尔什—哈达码变换（DWHT）35

2.4.1哈达码变换对35

2.4.2哈达码变换矩阵37

2.4.3向量表示的哈达码变换39

2.4.4定序哈达码变换39

2.5.1 K-L变换的基本原理41

2.5离散K-L变换41

2.5.3 K-L变换的求解过程44

2.5.2 K-L反变换的基本原理44

2.5.4 K-L变换是均方误差最小的最佳变换45

3图像增强47

3.1 空间域单点增强47

3.1.1灰度级校正48

3.1.2灰度变换48

3.1.3直方图修正50

3.1.4像元代数运算和逻辑运算56

3.2空间域图像平滑56

3.2.1噪声消除法57

3.2.2邻域平均法57

3.2.3中值滤波58

3.2.5选择式模板平滑60

3.2.4梯度倒数加权法60

3.3空间域图像锐化62

3.3.1梯度法62

3.3.2拉普拉斯算子64

3.3.3高斯—拉普拉斯算子67

3.3.4高通滤波68

3.3.5方向模板匹配法69

3.3.6统计差值法71

3.3.7曲面拟合法72

3.4频域增强处理74

3.4.1低通滤波器74

3.4.2同态图像增强75

3.4.3高通滤波77

3.5彩色技术78

3.5.1假彩色处理79

3.5.2伪彩色增强80

4图像分割81

4.1寻找边界的图像分割81

4.1.1边界搜索跟踪82

4.1.2曲线拟合的边界连接83

4.2基于区域灰度的图像分割84

4.2.1门限法（阈值法）84

4.2.2最佳门限87

4.3区域扩张的图像分割88

4.3.1区域生长法88

4.3.2子区域合并法89

4.3.3动态聚类分解的图像分割90

5.1.1 图像编码压缩的必要性92

5.1.2图像编码压缩的可能性92

5.1 概述92

5图像编码与压缩92

5.1.3图像编码压缩的分类93

5.1.4图像编码压缩术语简介93

5.2预测编码94

5.2.1线性预测编码95

5.2.2非线性预测编码96

5.3正交变换编码98

5.3.1变换编码的基本原理99

5.3.2正交变换编码特性评价99

5.3.3变换编码100

5.4统计编码103

5.4.1霍夫曼编码（Huffman Coding）103

5.4.2香农编码（Shannon Coding）106

5.5.1 T（Trace）算法108

5.5轮廓编码（Contour Coding）108

5.5.2 IP（Initial Point）算法109

5.5.3轮廓编码110

5.6二值图像编码111

5.6.1直接编码112

5.6.2跳跃空白编码112

5.6.3游程长度编码（RLC）113

5.7图像编码新技术研究120

5.7.1分形编码120

5.7.2自适应网格编码121

5.8图像编码的国际标准121

5.8.1静止图像编码压缩技术标准（JPEG）122

5.8.2活动图像编码压缩技术标准（MPEG）123

5.8.3新一代静态图像编码压缩技术标准（JPEG2000）125

5.9.1基于树状小波分解的图像混合编码方法126

5.9编码压缩示例126

5.9.2树状小波分解与塔型小波分解的比较127

5.9.3混合型子带编码方案128

5.9.4模拟试验129

6图像恢复与重建131

6.1 图像恢复的基本概念131

6.2图像退化模型132

6.3图像恢复方法136

6.3.1反向滤波器法136

6.3.2约束还原137

6.4点冲激函数的退化模型140

6.5几何畸变校正142

6.6图像重建的基本概念143

6.7图像重建的方法144

6.7.1平行投影144

6.7.2获得平行投影的物理方法146

6.7.4滤波逆投影法147

6.7.3图像重建的傅立叶变换法147

7图像特征与分析149

7.1纹理特征与分析149

7.1.1纹理分析的基本概念149

7.1.2纹理分析中的直方图方法150

7.1.3纹理分析的自相关函数方法151

7.1.4纹理的灰度分布统计特征分析152

7.2形状特征与分析159

7.2.1 区域边界与骨架的提取160

7.2.2区域边界的形状特征描述160

7.2.3区域变换域的形状分析163

7.3时间序列特征分析165

7.3.1视差、光流场166

7.3.2序列图像中的特征点选择与匹配167

7.3.3时间序列图像的运动估计和分析168

7.4二维图像特征提取与识别170

7.4.1二维图像特征的作用170

8图像文件格式171

8.1 MacPaint图像文件171

8.1.1 文件头171

8.1.2图案数据172

8.1.3位图数据173

8.1.4创建MacPaint图像文件173

8.2 BMP图像文件173

8.2.1 BMP文件结构173

8.2.2 BMP图像数据的压缩处理174

8.3 GIF图像文件174

8.3.1 GIF的文件头174

8.3.3 GIF的图像编码压缩算法：LZW175

8.4TIFF的图像文件175

8.3.2 GIF的图像数据175

8.4.1TIFF的文件头176

8.4.2 TIFF图像文件数据177

8.5 Dicom规范及文件格式177

8.5.1 Dicom应用范围和功能177

8.5.2Dicom规范的基本内容178

8.5.3 Dicom文件结构180

8.6 HDF图像文件180

8.6.1概述181

8.6.2 HDF的数据类型181

8.6.3 HDF文件格式182

8.6.4 HDF文件的特点184

8.7图像文件格式转换184

9.2.1基于灰度共生矩阵的图像评价参数192

9.2图像评价参数的选择192

9.1主观定性与客观定量评价192

9图像数据质量评价192

9.2.2基于方差的图像评价参数194

9.2.3基于能量表达的图像评价参数194

9.2.4基于直方图的图像评价参数196

9.3图像数据质量评价的实践与标准197

9.3.1 图像数据质量评价的实践197

9.3.2图像数据质量评价标准197

10生物医学图像的计算机处理199

10.1 电子显微图像的特点199

10.2电子显微图像的计算机处理200

10.2.1二维显微图像的处理200

10.2.2显微图像的三维重建200

10.2.3显微图像的识别分类200

10.3微机指纹自动识别系统201

10.3.1 系统结构201

10.3.2块方向图滤波202

10.3.3锐化处理203

10.3.4二值化203

10.3.5修饰处理203

10.3.6细化204

10.3.7指纹识别205

11 金属结构图像的处理207

11.1 系统设备及工作原理207

11.2图像预处理207

11.2.1灰度变换208

11.2.2滤波208

11.2.3图像二值化208

11.2.4焊缝缺陷的轮廓线跟踪208

11.3物理量计算208

11.4计算机自动识别209

12.2卫星遥感图像的特点和分类210

12.1遥感技术与遥感信息的获取210

12遥感图像处理210

12.2.1美国陆地卫星的图像资料211

12.2.2法国SPOT卫星图像资料211

12.2.3我国国土卫星的遥感图像212

12.3遥感信息处理212

12.3.1辐射校正212

12.3.2几何校正213

12.4遥感图像的解译与分类213

12.5遥感图像的应用213

12.5.1地质遥感图像处理与应用213

12.5.2森林遥感图像处理与应用214

12.5.3国土资源遥感图像处理与应用214

12.5.4海洋遥感图像处理与应用214

12.5.5气象卫星云图的处理与应用214

13.2全球定位系统（GPS）和遥感图像处理219

13 3S系统与图像处理219

13.1地理信息系统（GIS）和遥感图像处理219

14马尔可夫随机场及其在图像分析与处理中的应用221

14.1 马尔可夫随机场的定义和基本性质221

14.2模拟退火算法222

14.3 MRF在图像处理中的应用224

14.3.1用于图像恢复的MRF模型224

14.3.2用于图像噪声处理的MRFF模型225

14.3.3用于纹理分析的MRF模型226

15小波分析及其在图像处理中的应用227

15.1连续小波变换及其性质227

15.2二进小波变换及其性质229

15.3多尺度分析的概念及其性质229

15.4二维连续小波变换230

15.5图像的小波分解编码231

15.6图像纹理的小波分析233

15.7图像小波分析中的自适应处理234

15.8小波变换在图像编码压缩中的应用237

15.9基于小波变换的分形图像编码压缩238

16可形变模型在图像分析与处理中的应用241

16.1 Snake参数活动轮廓模型241

16.1.1 Snake能量函数242

16.1.2 Snake能量最小化算法243

16.1.3气球压力Snake246

16.1.4梯度向量流Snake248

16.2几何活动轮廓模型250

16.3 Mumfor-Shah模型251

16.4活动形状模型251

16.5可形变模型在图像分析中的应用举例251

参考文献253