Contents
目錄
1 Introduction 17
第1章 緒論
What is Digital Image Processing? 18
什么是數(shù)字圖像處理
The Origins of Digital Image Processing 19
數(shù)字圖像處理的起源
Examples of Fields that Use Digital Image Processing 23
數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)嵗?
Fundamental Steps in Digital Image Processing 41
數(shù)字圖像處理的基本步驟
Components of an Image Processing System 44
圖像處理系統(tǒng)的組成
2 Digital Image Fundamentals 47
第2章 數(shù)字圖像基礎(chǔ)
Elements of Visual Perception 48
視覺感知要素
Light and the Electromagnetic Spectrum 54
光和電磁波譜
Image Sensing and Acquisition 57
圖像感知與獲取
Image Sampling and Quantization 63
圖像取樣和量化
Some Basic Relationships Between Pixels 79
像素間的一些基本關(guān)系
Introduction to the Basic Mathematical Tools Used in Digital Image Processing 83
數(shù)字圖像處理所用的基本數(shù)學(xué)工具介紹
3 Intensity Transformations and Spatial Filtering 119
第3章 灰度變換與空間濾波
Background 120
背景
Some Basic Intensity Transformation Functions 122
一些基本的灰度變換函數(shù)
Histogram Processing 133
直方圖處理
Fundamentals of Spatial Filtering 153
空間濾波基礎(chǔ)
Smoothing (Lowpass) Spatial Filters 164
平滑（低通）空間濾波器
Sharpening (Highpass) Spatial Filters 175
銳化（高通）空間濾波器
Highpass, Bandreject, and Bandpass Filters from Lowpass Filters 188
低通、高通、帶阻和帶通濾波器
Combining Spatial Enhancement Methods 191
組合使用空間增強(qiáng)方法
4 Filtering in the Frequency Domain 203
第4章 頻率域?yàn)V波
Background 204
背景
Preliminary Concepts 207
基本概念
Sampling and the Fourier Transform of Sampled Functions 215
取樣和取樣函數(shù)的傅里葉變換
The Discrete Fourier Transform of One Variable 225
單變量的離散傅里葉變換
Extensions to Functions of Two Variables 230
二變量函數(shù)的傅里葉變換
Some Properties of the 2-D DFT and IDFT 240
二維DFT和IDFT的一些性質(zhì)
The Basics of Filtering in the Frequency Domain 260
頻率域?yàn)V波基礎(chǔ)
Image Smoothing Using Lowpass Frequency Domain Filters 272
使用低通頻率域?yàn)V波器平滑圖像
Image Sharpening Using Highpass Filters 284
使用高通濾波器銳化圖像
Selective Filtering 296
選擇性濾波
The Fast Fourier Transform 303
快速傅里葉變換
5 Image Restoration and Reconstruction 317
第5章 圖像復(fù)原與重建
A Model of the Image Degradation/Restoration Process 318
圖像退化/復(fù)原處理的一個(gè)模型
Noise Models 318
噪聲模型
Restoration in the Presence of Noise Only—Spatial Filtering 327
只存在噪聲的復(fù)原——空間濾波
Periodic Noise Reduction Using Frequency Domain Filtering 340
使用頻率域?yàn)V波降低周期噪聲
Linear, Position-Invariant Degradations 348
線性位置不變退化
Estimating the Degradation Function 352
估計(jì)退化函數(shù)
Inverse Filtering 356
逆濾波
Minimum Mean Square Error (Wiener) Filtering 358
最小均方誤差（維納）濾波
Constrained Least Squares Filtering 363
約束最小二乘方濾波
Geometric Mean Filter 367
幾何均值濾波
Image Reconstruction from Projections 368
由投影重建圖像
6 Color Image Processing 399
第6章 彩色圖像處理
Color Fundamentals 400
彩色基礎(chǔ)
Color Models 405
彩色模型
Pseudocolor Image Processing 420
假彩色圖像處理
Basics of Full-Color Image Processing 429
全彩色圖像處理基礎(chǔ)
Color Transformations 430
彩色變換
Color Image Smoothing and Sharpening 442
彩色圖像平滑和銳化
Using Color in Image Segmentation 445
使用彩色分割圖像
Noise in Color Images 452
彩色圖像中的噪聲
Color Image Compression 455
彩色圖像壓縮
7 Wavelet and Other Image Transforms 463
第7章 小波變換和其他圖像變換
Preliminaries 464
預(yù)備知識(shí)
Matrix-based Transforms 466
基于矩陣的變換
Correlation 478
相關(guān)
Basis Functions in the Time-Frequency Plane 479
時(shí)間-頻率平面的基函數(shù)
Basis Images 483
基圖像
Fourier-Related Transforms 484
傅里葉相關(guān)的變換
Walsh-Hadamard Transforms 496
沃爾什-哈達(dá)瑪變換
Slant Transform 500
斜變換
Haar Transform 502
哈爾變換
Wavelet Transforms 504
小波變換
8 Image Compression and Watermarking 539
第8章 圖像壓縮和水印
Fundamentals 540
基礎(chǔ)
Huffman Coding 553
霍夫曼編碼
Golomb Coding 556
Golomb編碼
Arithmetic Coding 561
算術(shù)編碼
LZW Coding 564
LZW編碼
Run-length Coding 566
行程編碼
Symbol-based Coding 572
基于符號(hào)的編碼
Bit-plane Coding 575
比特平面編碼
Block Transform Coding 576
塊變換編碼
Predictive Coding 594
預(yù)測編碼
Wavelet Coding 614
小波編碼
Digital Image Watermarking 624
數(shù)字圖像水印
9 Morphological Image Processing 635
第9章 形態(tài)學(xué)圖像處理
Preliminaries 636
預(yù)備知識(shí)
Erosion and Dilation 638
腐蝕和膨脹
Opening and Closing 644
開運(yùn)算與閉運(yùn)算
The Hit-or-Miss Transform 648
擊中-擊不中變換
Some Basic Morphological Algorithms 652
一些基本的形態(tài)學(xué)算法
Morphological Reconstruction 667
形態(tài)學(xué)重建
Summary of Morphological Operations on Binary Images 673
二值圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算小結(jié)
Grayscale Morphology 674
灰度級(jí)形態(tài)學(xué)
10 Image Segmentation 699
第10章 圖像分割
Fundamentals 700
基礎(chǔ)
Point, Line, and Edge Detection 701
點(diǎn)、線和邊緣檢測
Thresholding 742
閾值處理
Segmentation by Region Growing and by Region Splitting and Merging 764
使用區(qū)域生長、區(qū)域分離與聚合的分割
Region Segmentation Using Clustering and Superpixels 770
使用聚類和超像素的區(qū)域分割
Region Segmentation Using Graph Cuts 777
使用圖割分割區(qū)域
Segmentation Using Morphological Watersheds 786
使用形態(tài)學(xué)分水嶺分割圖像
The Use of Motion in Segmentation 796
分割中運(yùn)動(dòng)的使用
11 Feature Extraction 811
第11章 特征提取
Background 812
背景
Boundary Preprocessing 814
邊界預(yù)處理
Boundary Feature Descriptors 831
邊界特征描述子
Region Feature Descriptors 840
區(qū)域特征描述子
Principal Components as Feature Descriptors 859
作為特征描述子的主分量
Whole-Image Features 868
整體圖像特征
Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) 881
尺度不變特征變換
12 Image Pattern Classification 903
第12章 圖像模式分類
Background 904
背景
Patterns and Pattern Classes 906
模式與模式類
Pattern Classification by Prototype Matching 910
原型匹配模式分類
Optimum (Bayes) Statistical Classifiers 923
最優(yōu)（貝葉斯）統(tǒng)計(jì)分類器
Neural Networks and Deep Learning 931
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
Deep Convolutional Neural Networks 964
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
Some Additional Details of Implementation 987
實(shí)現(xiàn)的一些附加細(xì)節(jié)
Bibliography 995
參考文獻(xiàn)