圖像處理

前言

　　視覺是人類最重要的基本智能之一，人們在日常生活、社會活動、工作學(xué)習(xí)、科研生產(chǎn)中，無時無處不在進行著視覺活動。視覺信息是人類獲得外部知識、了解世界的主要途徑和重要形式，據(jù)統(tǒng)計，人類約有80％以上的信息是通過視覺獲取的，許多情況下，沒有任何其他形式比圖像所傳遞的信息更豐富和真切。由于人類視覺具有完善的感知能力，許多科研的中間數(shù)據(jù)或最后結(jié)果都要以可視的圖像形式表示出來，以益于人們對其分析理解和應(yīng)用；隨著人類不斷對太空外層世界及粒子微觀內(nèi)部世界的探索，以及我們生活、學(xué)習(xí)和工作需要的不斷改變，可以斷言，人們以圖像形式表達信息、利用視覺獲取知識的比重將會進一步增加。圖像信息處理是研究人或機器對圖像信號的產(chǎn)生與采集，圖像信息的形成、提取、分析、綜合、表達和利用的理論與方法的科學(xué)技術(shù)，是一門綜合性、交叉性的學(xué)科。它在理論上涉及數(shù)學(xué)、物理學(xué)、生理心理學(xué)、信號處理、控制科學(xué)、計算科學(xué)與技術(shù)等眾多學(xué)科知識，還與工程應(yīng)用密切聯(lián)系。其學(xué)術(shù)內(nèi)涵可以歸結(jié)為信息表達、處理、分析、決策。該學(xué)科的理論目標是研究和發(fā)現(xiàn)信息的各種形式及各個階段的轉(zhuǎn)換規(guī)律，而其應(yīng)用任務(wù)是研發(fā)出能輔助或代替人類視覺的智能機器系統(tǒng)。隨著相關(guān)學(xué)科發(fā)展和有關(guān)技術(shù)成熟，圖像信息處理已經(jīng)發(fā)展成為一門較完善的學(xué)科（群），其主要標志是，現(xiàn)在已有了不少相關(guān)的學(xué)術(shù)刊物、一些國內(nèi)外的優(yōu)秀論著、很多重大的應(yīng)用成果，同時，許多高校也設(shè)置了相關(guān)的課程、專業(yè)和研究方向?！　∮捎诮虒W(xué)與科研的需要，筆者曾在1990年完稿并于1993年出版了《數(shù)字圖像處理》一書，除國防科技大學(xué)研究生、本科生教學(xué)使用外，其他一些高校及研究單位也采用了此書，反映良好，甚至近些年某些關(guān)于圖像處理的計算機程序書中也直接轉(zhuǎn)錄了本書許多內(nèi)容。由于科研、教學(xué)新的需求及學(xué)科發(fā)展，筆者在原《數(shù)字圖像處理》一書的基礎(chǔ)上，根據(jù)教學(xué)、科研需求及學(xué)科發(fā)展趨勢，結(jié)合該課程及有關(guān)課程（“機器視覺”、“現(xiàn)代模式識別”、“機器學(xué)習(xí)”等）多年教學(xué)實踐經(jīng)驗與相關(guān)科研成果，并參考大量其他學(xué)者學(xué)術(shù)著作和科技文獻，將它擴充深化分為四冊出版（《圖像處理》，《圖像分析》，《圖像壓縮與投影重建》，《機器視覺》），以益于不同課程及不同層面的讀者使用。其中出版了《圖像處理》，《圖像分析》，《圖像壓縮與投影重建》。該書系是一套關(guān)于圖像信息處理理論與方法的著作，較全面系統(tǒng)地論述了圖像信息處理的主流技術(shù)，同時也是筆者已經(jīng)出版的《現(xiàn)代模式識別》（高等教育出版社）及《模式識別中的特征提取及計算機視覺不變量》（國防工業(yè)出版社）的姊妹篇，這些書涉及了信息科學(xué)與技術(shù)中的許多重要核心內(nèi)容。

內(nèi)容概要

圖像信息處理是一個多階段、多途徑、多目標的信息處理過程。本冊書深入系統(tǒng)地闡述和論證了圖像信息處理中共性的和基礎(chǔ)性的知識，以及有關(guān)前端的處理理論、方法和技術(shù)?！秷D像處理》涉及關(guān)于圖像信息處理的概述，有關(guān)的數(shù)學(xué)知識，視覺知識，圖像的數(shù)學(xué)描述，圖像的數(shù)字化，圖像變換，圖像增強，圖像恢復(fù)等內(nèi)容。某些章節(jié)介紹的技術(shù)內(nèi)容既可以作為獨立的技術(shù)，產(chǎn)生用戶所需的輸出，滿足用戶的需求，也可以是后續(xù)的某些信息處理的預(yù)處理。    本書所涉及的內(nèi)容及討論的深度適合電子科學(xué)與工程類、控制理論與工程類、計算機科學(xué)與技術(shù)類、儀器科學(xué)與技術(shù)類以及其他有關(guān)專業(yè)和研究方向的研究生、本科高年級學(xué)生作為教材或教學(xué)參考書使用，也可供相關(guān)專業(yè)的科研人員參考。

書籍目錄

序前言第一章  緒論  1.1  概述  1.2  圖像信息處理技術(shù)研究的內(nèi)容  1.3  數(shù)字圖像處理系統(tǒng)  1.4  圖像文件格式  習(xí)題  參考文獻第二章  數(shù)學(xué)知識  2.1  點源與B函數(shù)  2.2  線性系統(tǒng)  2.3  矩陣微分  2.4  矩陣的廣義逆  2.5  傅氏變換  2.6  周期函數(shù)、周期、頻率  參考文獻第三章  視覺知識  3.1  人眼的生理構(gòu)造  3.2  輻射度學(xué)基礎(chǔ)知識  3.3  亮覺與光度學(xué)基礎(chǔ)知識  3.4  色覺與色度學(xué)基礎(chǔ)知識  3.5  視覺信息處理特性  3.6  視覺特性  3.7  視覺系統(tǒng)的MTF  3.8  視覺模型  參考文獻第四章  圖像的數(shù)學(xué)描述  4.1  圖像的函數(shù)表示  4.2  反射形成的圖像的模型數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)  4.3  圖像的統(tǒng)計表示形式——隨機場  4.4  均勻隨機場  習(xí)題  參考文獻第五章  圖像的數(shù)字化  5.1  數(shù)字圖像的表示形式  5.2  取樣定理  5.3  量化  5.4  根據(jù)圖像局部區(qū)域特征進行非均勻取樣和非一致量化  5.5  數(shù)字圖像的概率分布和統(tǒng)計參量  習(xí)題  參考文獻第六章  圖像酉變換  6.1  離散傅氏變換(DFT)  6.2  線性變換的一般表示式  6.3  可逆變換與酉變換  6.4  線性變換的實質(zhì)  6.5  線性變換的統(tǒng)計特性  6.6  沃爾什一哈達瑪變換(WHT)  6.7  離散余弦變換(DCT)  6.8  離散K—L變換  6.9  奇異值分解(SVD)和變換  6.1  0哈爾變換(HT)  6.1  1斜變換(ST)  習(xí)題  參考文獻第七章  圖像增強  7.1  概述  7.2  對比度增強  7.3  修正直方圖增強  7.4  平滑  7.5  銳化  7.6  自適應(yīng)迭代濾波增強  7.7  同態(tài)濾波增晰  7.8  幾何校正  7.9  偽彩色和假彩色  7.10  圖像間的算術(shù)運算  7.11  基于偏微分方程的圖像增強  習(xí)題  參考文獻第八章  圖像恢復(fù)  8.1  概述  8.2  圖像質(zhì)量的客觀評價  8.3  降質(zhì)模型的一般表示式  8.4  分塊循環(huán)矩陣的對角化及其意義  8.5  降質(zhì)系統(tǒng)的模型及參數(shù)的確定  8.6  頻域中的恢復(fù)方法  8.7  最小二乘估計  8.8  約束最小二乘估計  8.9  利用分塊循環(huán)矩陣性質(zhì)改變恢復(fù)域  8.10  線性均方估計恢復(fù)圖像  8.11  非線性統(tǒng)計估計  8.12  最大熵恢復(fù)  8.13  圖像恢復(fù)的代數(shù)方法  8.14  卡爾曼濾波恢復(fù)  8.15  運動模糊圖像恢復(fù)  8.16  薄云層下的景物圖像恢復(fù)  8.17  超分辨率圖像復(fù)原  8.18  圖像修復(fù)技術(shù)  習(xí)題  參考文獻第九章  圖像融合  9.1  圖像融合概述  9.2  圖像融合性能評價  9.3  典型圖像融合算法  9.4  基于塔式分解的多分辨率融合  9.5  基于小波變換的圖像融合參考文獻

章節(jié)摘錄

　　6.圖像分析與描述　　這一層次的工作是對已分割或正在分割的圖像中各部分的屬性及各部分之間關(guān)系的表述。其主要技術(shù)包括：灰度幅值與統(tǒng)計特征描述，邊界點集組織與曲線描述，閉合曲線的傅氏描述，區(qū)域和曲線、角點提取，區(qū)域拓撲特性，區(qū)域的矩描述，區(qū)域主軸，區(qū)域等效橢圓，區(qū)域幾何特性，區(qū)域四分樹方法，區(qū)域中軸，區(qū)域擴展與收縮，區(qū)域曲線表示，區(qū)域紋理特性，圖像的關(guān)系描述。　　7.圖像數(shù)據(jù)壓縮　　為了益于傳輸和存儲，利用圖像通常存在空間上，時間上或內(nèi)容上的冗余性，減少圖像數(shù)據(jù)量，將一個大的數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換成較小的同性質(zhì)的文件。它主要包括，輪廓編碼壓縮，行程編碼壓縮，預(yù)測誤差編碼壓縮，正交變換編碼壓縮，自適應(yīng)編碼壓縮，混合編碼壓縮，子帶編碼技術(shù)，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，基于分形幾何理論的壓縮方法，基于小波變換的壓縮等?！　?.圖像重建　　圖像重建是由一組關(guān)于目標某一剖面的一維投影曲線重構(gòu)該剖面二維圖像的技術(shù)，這里主要涉及以下主要內(nèi)容：圖像投影重建基本原理，離散圖像的傅氏變換重建法，卷積逆投影法，扇形投影的濾波逆投影法，代數(shù)重建法?！　?.圖像融合　　多源圖像融合是指，運用有關(guān)理論和技術(shù)將多個傳感器采集到的同一場景多幅不同特性的源圖像的相關(guān)性、互補性和冗余性數(shù)據(jù)／信息綜合起來，以獲取比單幅圖像關(guān)于該場景更準確、更全面、更可靠的描述，獲得更好的視覺效果或易于機器感知。本書介紹數(shù)據(jù)層次的融合，主要內(nèi)容包括，一些經(jīng)典的圖像融合方法，基于塔式分解的圖像融合方法，基于小波變換的融合方法等?！　?0.圖像檢索　　在信息時代，大量的圖像、視頻數(shù)據(jù)被廣泛地搜集和應(yīng)用，它們已成為重要的數(shù)據(jù)資源，對這些數(shù)據(jù)進行有效管理和使用是數(shù)據(jù)庫理論和技術(shù)迫切需要解決的問題。圖像檢索就是從數(shù)據(jù)庫準確、快捷、有效地檢索目標圖像的一類圖像領(lǐng)域的方法。

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