计算机图象处理

第1章 概论
1.1 概述
1.2 数字图象处理
1.2.1 模拟图象处理简介
1.2.2 图象数字化处理简介
1.2.3 数字图象处理方法概述
1.3 计算机图象处理系统
1.3.1 软件型图象处理系统
1.3.2 图象计算机
1.3.3 主要部件及选用
1.3.4 数字图象处理的优点
1.4 计算机图象处理的应用
1.4.1 生物医学中的应用
1.4.2 遥感航天中的应用
1.4.3 工业应用
1.4.4 军事公安领域中的应用
1.4.5 其它应用
第2章 数字图象的物理基础
2.1 概述
2.2 光度学简介
2.2.1 发光强度
2.2.2 光通量和视敏度
2.2.3 亮度
2.2.4 照度
2.3 色度学简介
2.3.1 彩色视觉
2.3.2 三基色
2.3.3 彩色视觉建模及彩色匹配原理
2.4 视觉的模型
2.4.1 视觉
2.4.2 视觉模型
2.5 连续图象
2.5.1 连续图象表示式
2.5.2 连续图象的统计模型
2.5.3 图象噪声
2.6 数字图象
2.6.1　采样和重建
2.6.2　采样图象的量化
2.6.3　扫描和彩色制式
第3章　正变变换在图兹处理中的应用
3.1　酉矩阵和正交矩阵的变换
3.1.1　一维变换
3.1.2 二维变换
3.1.3 酉变换的性质
3.2 傅里叶变换在图象处理中的应用
3.2.1 一维连续博里叶变换
3.2.2 二维连续博里叶变换
3.2.3 一维离散博里叶变换DFT
3.2.4 二维离散博里叶变换2DDFT
3.2.5 DFT应用中的问题
3.3 余弦变换
3.3.1 一维余弦变换
3.3.2 二维余弦变换
3.3.3 余弦变换的性质
3.4 正弦变换的公式
3.4.1 正弦变换的公式
3.4.2 正弦变换的性质
3.5 Walsh变换
3.5.1 Walsh函数的产生
3.5.2 三种Walsh序的离散公式
3.5.3 三种序的互相转换
3.5.4 Walsh函数的性质
3.5.5 Walsh变换WT
3.6 Hadamard变换（HT）
3.6.1 HT核矩阵的产生和HT
3.6.2 快速 Hadamard变换 FHT
3.7 Haar变换
3.7.1 Haar函数
3.7.2 Haar变换
3.7.3 Haar基图象
3.8 斜变换
3.8.1 斜变换的变换矩阵
3.8.2 斜变换的性质
3.9 离散K－L变换
3.9.1 一维K－L变换
3.9.2 图象的 K－L变换
3.9.3 K－L变换的性质
3.9.4 图象数据压缩
3.10 矩阵的展开和奇异值分解
3.10.1 矩阵的展开和分解
3.10.2 SVD的应用
第4章 图象增强
4.1 灰度直方图的修改
4.1.1 直方图
4.1.2 直方图的线性拉伸与压缩
4.1.3 直方图非线性映射
4.2 图象的频域处理增强
4.2.1 低通滤波和平滑去噪声
4.2.2 高通滤波及图象锐化
4.2.3 带阻滤波
4.2.4 同态滤波
4.2.5 其它滤波方法
4.3 空间滤波增强
4.3.1 空间滤波原理
4.3.2 拉普拉斯算子
4.3.3 中值滤波（median filter）
4.4 伪彩色增强
4.4.1 真彩色、伪彩色和假彩色
4.4.2 发度分层映射
4.4.3 常用的几种假彩色、伪彩色方案
4.5 图象增强的应用
4.5.1 图象增强的目的
4.5.2 图象增强的技术综合性
4.5.3 图象的平滑和去噪声
4.5.4 图象轮廓抽取和图象锐化
4.5.5 多谱图象的增强
4.5.6 其它处理
第5章 从投影重建图象
5.1 概述
5.1.1 传输式投影
5.1.2 物质对X射线的吸收
5.1.3 求解μ（X，y）的几种算法
5.1.4 XCT的技术问题
5.1.5 其它核成象技术
5.2 投影定理和傅里叶重建
5.2.1 旋转坐标系的投影
5.2.2 Radon变换
5.3 卷积反投影重建
5.3.1 从投影定理重建图象
5.3.2 卷积反投影重建
5.4 扇束重建图象
第6章 图象复原
6.1 图象退化
6.1.1 图象退化的意义
6.1.2 图象退化的模型
6.2 连续系统图象的复原
6.2.1 一般原理
6.2.2 反滤波
6.2.3 维纳滤波器
6.3 离散情况下退化的分析
6.3.1 一维情况
6.3.2 二维情况
6.4 离散情况图象复原
6.4.1 无约束复原
6.4.2 约束复原
6.4.3 广义逆SVD复原
6.4.4 卡尔曼滤波原理
6.5 几何畸变的复原
6.5.1 几何畸变的复原
6.5.2 位移变系统畸变的复原
第7章 图象编码、压缩与传送
7.1 概述
7.1.1 图象编码的目的
7.1.2 图象编码的应用
7.1.3 保真度准则
7.1.4 量化编码
7.2 图象信号的量化
7.2.1 均匀量化
7.2.2 非均匀量化
7.3 PCM编码的其它形式
7.3.1 非线性PCM编码
7.3.2 亚Nyquist取样PCM
7.4 编码框图及常用的编码
7.4.1 映射
7.4.2 量化器
7.4.3 编码器
7.5 摘编码
7.5.1 信息量
7.5.2 熵（entropy）
7.5.3 条件熵
7.5.4 熵编码方案
7.6 预测编码
7.6.1 线性预测
7.6.2 预测编码方案
7.6.3 △PCM方案
7.7 变换编码压缩
7.7.1 变换编码原理
7.7.2 变换方案
7.8 二值图象的压缩编码
7.8.1 白块跳过编码WBS
7.8.2 行程长度编码
7.8.3 其它二值图象压缩
7.9 图象综合压缩举例
7.9.1 RPV的TV混合编码
7.9.2 遥感图象的特征集中压缩
7.9.3 等值线编码的压缩
7.9.4 静止图象压缩传送
7.9.5 向量量化压缩
第8章 图象的分割与描述
8.1概述
8.2 图象分割
8.2.1 象点处理分割
8.2.2 基于边界线的分割
8.2.3 区域检测找边界
8.2.4 Hough变换
8.2.5 形态学处理
8.3 图象的描述
8.3.1 对边界的描述
8.3.2 区域或闭合边界的描述
8.3.3 图象的几何特征
8.3.4 纹理描述
第9章 图象的分析和理解
9.1 概述
9.2 图象的匹配
9.2.1 全局样板匹配
9.2.2 样板向量匹配
9.2.3 特征样板匹配
9.2.4 匹配滤波
9.2.5 离散图象的11配滤波
9.3 图象的分类技术
9.3.1 非概率分布型分类
9.3.2 判决树分类
9.3.3 监督学习的统计判决分类
9.3.4 非监督学习的分类聚类
9.4 结构和句法分类
9.4.1 图象理解的结构法
9.4.2 句法识别
9.5 运动的理解和跟踪分析
9.5.1 基本原理
9.5.2 三维运动的分析
9.5.3 结构关键点的位置移动
第10章 计算机图象处理系统
10.1 概述
10.2 图象处理系统
10.2.1 通用计算机类型图象处理系统
10.2.2 专用图象计算机类型
10.3 专用加速芯片
习题
参考文献
附录