數(shù)字圖像處理與分析

前言

　　隨著計算機科學技術的不斷發(fā)展以及人們在日常生活中對圖像信息的不斷需求，數(shù)字圖像處理技術在近年來得到了迅速的發(fā)展，成為當代科學研究和應用開發(fā)中一道亮麗的風景線。數(shù)字圖像處理技術以其信息量大、處理和傳輸方便、應用范圍廣等一系列優(yōu)點，成為人類獲取信息的重要來源和利用信息的重要手段，并在宇宙探測、遙感、生物醫(yī)學、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、軍事、公安、辦公自動化等領域得到了廣泛應用，顯示出廣泛的應用前景。數(shù)字圖像處理技術已成為計算機科學、信息科學、生物科學、空間科學、氣象學、統(tǒng)計學、工程科學、醫(yī)學等學科的研究熱點，并已成為工科院校電子信息、電氣工程、醫(yī)學生物工程等專業(yè)的必修課?！　”緯婕邦I域廣泛，包括許多新技術、新器件在檢測技術領域里的應用。全書共10章：第1章是圖像處理的基礎知識；第2章是圖像的頻域變換；第3章是圖像增強與復原技術；第4章是圖像的幾何變換；第5章是圖像的壓縮編碼；第6章是數(shù)學形態(tài)學及其應用；第7章是圖像分割技術；第8章是圖像特征分析；第9章是圖像配準及識別；第10章是實用數(shù)字圖像處理與分析系統(tǒng)。在各章后都附有一定量的思考題與習題?！　”緯窃诔浞煮w現(xiàn)應用型本科教育特點，提高學生分析問題及解決問題能力的基礎上編寫的，具有以下特點：　　（1）精選內(nèi)容，條理清晰。全書以基礎知識、科研新成果及發(fā)展新動向相結(jié)合，系統(tǒng)地講述數(shù)字圖像處理及分析技術中有代表性的思想、算法與應用?！　。?）重點突出，目的明確。立足基本理論，面向應用技術，以必須、夠用為尺度，以掌握概念、強化應用為重點，加強理論知識和實際應用的統(tǒng)一。　?。?）注重實用，強化實踐。以MATLAB為編程工具，通過大量典型實例的分析和實踐，使讀者較快地掌握數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的基本理論、方法、實用技術及一些典型應用?！　。?）易于學習，便于鞏固。配有多媒體教學課件和大量的思考題和習題，有助于學生理解和掌握所學的知識要點和程序?qū)崿F(xiàn)，同時為教師多媒體授課、編寫教案提供了方便條件。

內(nèi)容概要

系統(tǒng)介紹數(shù)字圖像處理與分析技術中所涉及的有代表性的思想、算法與應用，跟蹤圖像處理技術的發(fā)展前沿，以圖像頻域變換、圖像增強、圖像復原、圖像壓縮編碼、數(shù)學形態(tài)學及應用、圖像分割技術、圖像特征分析、圖像配準與識別、實用數(shù)字圖像處理與應用系統(tǒng)為主線，系統(tǒng)講述圖像處理與分析技術的理論基礎、典型算法和應用實例。與第1版相比，本版又針對目前的發(fā)展及應用增加了運動圖像目標分割、矢量量化的數(shù)字圖像壓縮、Hough變換應用等新內(nèi)容。    編寫上力求系統(tǒng)性、實用性與先進性相結(jié)合，理論與實踐相交融，既注重傳統(tǒng)知識的講授，又兼顧新技術、新成果的應用。    本書可作為電子信息工程、通信工程、電子科學與技術、計算機應用、醫(yī)學生物工程、自動控制等專業(yè)本科生和高職高專生的教學用書，也可作為相關專業(yè)研究生及從事數(shù)字圖像處理工作的技術人員的參考用書。

書籍目錄

第1章  圖像處理的基礎知識1  1.1  數(shù)字圖像處理概述1    1.1.1  數(shù)字圖像處理及其特點1    1.1.2  數(shù)字圖像處理研究的主要內(nèi)容3    1.1.3  數(shù)字圖像處理的發(fā)展與應用5  1.2  圖像數(shù)字化技術9    1.2.1  圖像的數(shù)學模型9    1.2.2  圖像的采樣9    1.2.3  圖像的量化10  1.3  圖像獲取技術12    1.3.1  圖像采集系統(tǒng)12    1.3.2  圖像輸入設備14  1.4  圖像文件格式及類型15    1.4.1  常用的圖像文件格式15    1.4.2  數(shù)字圖像類型17  1.5  圖像的視覺原理19    1.5.1  人的視覺模型19    1.5.2  人的視覺特性19    1.5.3  色度學基礎22    1.5.4  圖像質(zhì)量評價24  1.6  MATLAB在圖像處理中的應用簡介27    1.6.1  MATLAB圖像處理工具箱27    1.6.2  MATLAB圖像處理基本過程27  習題與思考題29第2章  圖像的頻域變換30  2.1  傅里葉變換30    2.1.1  連續(xù)函數(shù)的傅里葉變換30    2.1.2  離散函數(shù)的傅里葉變換31    2.1.3  二維離散傅里葉變換的基本性質(zhì)32    2.1.4  快速離散傅里葉變換37    2.1.5  數(shù)字圖像傅里葉變換的頻譜分布和統(tǒng)計特性40  2.2  離散余弦變換41    2.2.1  一維離散余弦變換42    2.2.2  二維離散余弦變換42    2.2.3  快速離散余弦變換42  2.3  KL變換43    2.3.1  KL變換的定義43    2.3.2  KL變換的性質(zhì)44  2.4  離散沃爾什哈達瑪變換45    2.4.1  離散沃爾什變換45    2.4.2  離散哈達瑪變換46  2.5  小波變換48    2.5.1  小波變換的基本知識49    2.5.2  小波變換在圖像處理方面的應用52  習題與思考題55第3章  圖像增強與復原技術57  3.1  圖像增強與圖像復原技術概述57    3.1.1  圖像增強的體系結(jié)構57    3.1.2  圖像復原的體系結(jié)構58  3.2  灰度變換59    3.2.1  灰度線性變換60    3.2.2  灰度非線性變換64  3.3  直方圖修正66    3.3.1  灰度直方圖的定義66    3.3.2  直方圖的計算70    3.3.3  直方圖的均衡化71  3.4  圖像平滑75    3.4.1  濾波原理與分類76    3.4.2  空域低通濾波78    3.4.3  頻域低通濾波83  3.5  圖像銳化87    3.5.1  空域高通濾波87    3.5.2  頻域高通濾波94    3.5.3  同態(tài)濾波器圖像增強的方法97  3.6  偽彩色增強99    3.6.1  灰度分層法偽彩色處理100    3.6.2  灰度變換法偽彩色處理101    3.6.3  頻域偽彩色處理103  3.7  圖像退化與圖像復原105    3.7.1  圖像的退化模型106    3.7.2  圖像復原的基本方法107    3.7.3  圖像復原實現(xiàn)的案例分析110    3.7.4  運動模糊圖像的復原113  習題與思考題115第4章  圖像的幾何變換116  4.1  幾何變換基礎117    4.1.1  齊次坐標117    4.1.2  齊次坐標的一般表現(xiàn)形式及意義118    4.1.3  二維圖像幾何變換的矩陣118  4.2  圖像的位置變換120    4.2.1  圖像平移變換120    4.2.2  圖像鏡像變換123    4.2.3  圖像旋轉(zhuǎn)變換127  4.3  圖像形狀變換130    4.3.1  圖像比例縮放變換130    4.3.2  圖像錯切變換134  4.4  圖像復合變換136    4.4.1  圖像復合變換136    4.4.2  圖像復合變換案例分析137  4.5  三維幾何變換的投影變換簡介137    4.5.1  投影變換137    4.5.2  透視投影138    4.5.3  平行投影139  習題與思考題141第5章  圖像的壓縮編碼142  5.1  圖像壓縮編碼基礎142    5.1.1  圖像壓縮編碼的必要性142    5.1.2  圖像壓縮編碼的可能性143    5.1.3  圖像壓縮編碼的分類144    5.1.4  圖像壓縮編碼的系統(tǒng)評價144  5.2  熵編碼147    5.2.1  哈夫曼編碼147    5.2.2  香農(nóng)范諾編碼150    5.2.3  算術編碼151    5.2.4  行程編碼154  5.3  預測編碼155    5.3.1  DPCM基本原理155    5.3.2  最佳線性預測編碼方法156    5.3.3  自適應預測編碼方法158  5.4  變換編碼159  5.5  圖像壓縮編碼國際標準163    5.5.1  靜止圖像壓縮標準JPEG163    5.5.2  活動圖像壓縮標準MPEG173  習題與思考題175第6章  數(shù)學形態(tài)學及其應用176  6.1  數(shù)學形態(tài)學概述176    6.1.1  數(shù)學形態(tài)學176    6.1.2  基本符號和定義177  6.2  二值形態(tài)學圖像處理180    6.2.1  腐蝕180    6.2.2  膨脹181    6.2.3  結(jié)構元素的分解184    6.2.4  開運算與閉運算184  6.3  灰度形態(tài)學圖像處理190    6.3.1  腐蝕與膨脹191    6.3.2  開運算與閉運算193  6.4  形態(tài)學濾波及骨架抽取195    6.4.1  形態(tài)學濾波195    6.4.2  骨架抽取198  習題與思考題203第7章  圖像分割技術204  7.1  基于閾值選取的圖像分割方法205    7.1.1  灰度閾值分割206    7.1.2  直方圖閾值208    7.1.3  最大熵閾值209    7.1.4  全局閾值分割和局部閾值法213    7.1.5  二維直方圖閾值215  7.2  基于區(qū)域的圖像分割方法217    7.2.1  區(qū)域生長法217    7.2.2  分裂合并分割方法219  7.3  基于邊緣檢測的圖像分割222    7.3.1  邊緣檢測的基本原理223    7.3.2  邊緣檢測算子223  7.4  基于Hough變換的線圓檢測226    7.4.1  Hough變換原理226    7.4.2  應用Hough變換檢測空間曲線案例228  7.5  運動圖像目標分割231    7.5.1  圖像背景差值法231    7.5.2  圖像差分法233  習題與思考題234第8章  圖像特征分析235  8.1  顏色特征分析236    8.1.1  顏色直方圖236    8.1.2  直方圖不變特征量236    8.1.3  顏色矩237  8.2  形狀特征分析237    8.2.1  鏈碼237    8.2.2  傅里葉描述子239    8.2.3  幾何特征的描述239    8.2.4  形狀特征的描述241    8.2.5  不變矩244  8.3  紋理特征分析247    8.3.1  自相關函數(shù)248    8.3.2  灰度共生矩陣法249    8.3.3  頻譜法254  8.4  其他特征或描述255    8.4.1  標記255    8.4.2  拓撲描述符255  習題與思考題256第9章  圖像配準及識別257  9.1  圖像配準基礎257    9.1.1  圖像配準的定義257    9.1.2  圖像配準的基本流程258  9.2  基于灰度信息的圖像配準算法259    9.2.1  互相關配準方法260    9.2.2  最大互信息配準方法262  9.3  基于特征的圖像配準方法264    9.3.1  基于點特征的圖像配準算法265    9.3.2  基于線特征的圖像配準算法266  9.4  基于優(yōu)化策略的圖像配準算法267    9.4.1  幅度排序相關搜索算法267    9.4.2  分層搜索算法269    9.4.3  智能搜索算法269  9.5  圖像識別的基本原理272    9.5.1  統(tǒng)計識別方法273    9.5.2  模糊識別方法274    9.5.3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡分類方法275  習題與思考題278第10章  實用數(shù)字圖像處理與分析系統(tǒng)  10.1  基于矢量量化的數(shù)字圖像壓縮279    10.1.1  矢量量化碼書的設計279    10.1.2  編碼階段283    10.1.3  解碼階段285    10.1.4  仿真結(jié)果285  10.2  人臉圖像自動識別技術的實現(xiàn)286    10.2.1  人臉識別系統(tǒng)基本結(jié)構287    10.2.2  人臉圖像的預處理287    10.2.3  人臉圖像的特征提取290    10.2.4  分類過程298    10.2.5  識別結(jié)果299  習題與思考題300附錄A  MATLAB圖像處理工具箱函數(shù)301附錄B  圖像處理技術常用英漢術語（詞匯）對照309參考文獻315

編輯推薦

　　本版在編排體系上進行了調(diào)整，更加緊密地將基本理論、基本技術、經(jīng)典算法、典型案例有機結(jié)合，降低了理論分析難度，精選了大量體現(xiàn)新技術、新成果的應用案例，并給出了MATLAB源程序及運行結(jié)果。配有多媒體課件和教學演示軟件，供教師教學、實驗演示、處理及分析圖像等使用。使讀者通過學習，能盡快達到掌握圖像處理與分析的基本理論、方法和應用的目的。

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