計算機圖象處理

第1章 概論
1.1 概述
1.2 數(shù)字圖象處理
1.2.1 模擬圖象處理簡介
1.2.2 圖象數(shù)字化處理簡介
1.2.3 數(shù)字圖象處理方法概述
1.3 計算機圖象處理系統(tǒng)
1.3.1 軟件型圖象處理系統(tǒng)
1.3.2 圖象計算機
1.3.3 主要部件及選用
1.3.4 數(shù)字圖象處理的優(yōu)點
1.4 計算機圖象處理的應用
1.4.1 生物醫(yī)學中的應用
1.4.2 遙感航天中的應用
1.4.3 工業(yè)應用
1.4.4 軍事公安領域中的應用
1.4.5 其它應用
第2章 數(shù)字圖象的物理基礎
2.1 概述
2.2 光度學簡介
2.2.1 發(fā)光強度
2.2.2 光通量和視敏度
2.2.3 亮度
2.2.4 照度
2.3 色度學簡介
2.3.1 彩色視覺
2.3.2 三基色
2.3.3 彩色視覺建模及彩色匹配原理
2.4 視覺的模型
2.4.1 視覺
2.4.2 視覺模型
2.5 連續(xù)圖象
2.5.1 連續(xù)圖象表示式
2.5.2 連續(xù)圖象的統(tǒng)計模型
2.5.3 圖象噪聲
2.6 數(shù)字圖象
2.6.1　采樣和重建
2.6.2　采樣圖象的量化
2.6.3　掃描和彩色制式
第3章　正變變換在圖茲處理中的應用
3.1　酉矩陣和正交矩陣的變換
3.1.1　一維變換
3.1.2 二維變換
3.1.3 酉變換的性質(zhì)
3.2 傅里葉變換在圖象處理中的應用
3.2.1 一維連續(xù)博里葉變換
3.2.2 二維連續(xù)博里葉變換
3.2.3 一維離散博里葉變換DFT
3.2.4 二維離散博里葉變換2DDFT
3.2.5 DFT應用中的問題
3.3 余弦變換
3.3.1 一維余弦變換
3.3.2 二維余弦變換
3.3.3 余弦變換的性質(zhì)
3.4 正弦變換的公式
3.4.1 正弦變換的公式
3.4.2 正弦變換的性質(zhì)
3.5 Walsh變換
3.5.1 Walsh函數(shù)的產(chǎn)生
3.5.2 三種Walsh序的離散公式
3.5.3 三種序的互相轉(zhuǎn)換
3.5.4 Walsh函數(shù)的性質(zhì)
3.5.5 Walsh變換WT
3.6 Hadamard變換（HT）
3.6.1 HT核矩陣的產(chǎn)生和HT
3.6.2 快速 Hadamard變換 FHT
3.7 Haar變換
3.7.1 Haar函數(shù)
3.7.2 Haar變換
3.7.3 Haar基圖象
3.8 斜變換
3.8.1 斜變換的變換矩陣
3.8.2 斜變換的性質(zhì)
3.9 離散K－L變換
3.9.1 一維K－L變換
3.9.2 圖象的 K－L變換
3.9.3 K－L變換的性質(zhì)
3.9.4 圖象數(shù)據(jù)壓縮
3.10 矩陣的展開和奇異值分解
3.10.1 矩陣的展開和分解
3.10.2 SVD的應用
第4章 圖象增強
4.1 灰度直方圖的修改
4.1.1 直方圖
4.1.2 直方圖的線性拉伸與壓縮
4.1.3 直方圖非線性映射
4.2 圖象的頻域處理增強
4.2.1 低通濾波和平滑去噪聲
4.2.2 高通濾波及圖象銳化
4.2.3 帶阻濾波
4.2.4 同態(tài)濾波
4.2.5 其它濾波方法
4.3 空間濾波增強
4.3.1 空間濾波原理
4.3.2 拉普拉斯算子
4.3.3 中值濾波（median filter）
4.4 偽彩色增強
4.4.1 真彩色、偽彩色和假彩色
4.4.2 發(fā)度分層映射
4.4.3 常用的幾種假彩色、偽彩色方案
4.5 圖象增強的應用
4.5.1 圖象增強的目的
4.5.2 圖象增強的技術綜合性
4.5.3 圖象的平滑和去噪聲
4.5.4 圖象輪廓抽取和圖象銳化
4.5.5 多譜圖象的增強
4.5.6 其它處理
第5章 從投影重建圖象
5.1 概述
5.1.1 傳輸式投影
5.1.2 物質(zhì)對X射線的吸收
5.1.3 求解μ（X，y）的幾種算法
5.1.4 XCT的技術問題
5.1.5 其它核成象技術
5.2 投影定理和傅里葉重建
5.2.1 旋轉(zhuǎn)坐標系的投影
5.2.2 Radon變換
5.3 卷積反投影重建
5.3.1 從投影定理重建圖象
5.3.2 卷積反投影重建
5.4 扇束重建圖象
第6章 圖象復原
6.1 圖象退化
6.1.1 圖象退化的意義
6.1.2 圖象退化的模型
6.2 連續(xù)系統(tǒng)圖象的復原
6.2.1 一般原理
6.2.2 反濾波
6.2.3 維納濾波器
6.3 離散情況下退化的分析
6.3.1 一維情況
6.3.2 二維情況
6.4 離散情況圖象復原
6.4.1 無約束復原
6.4.2 約束復原
6.4.3 廣義逆SVD復原
6.4.4 卡爾曼濾波原理
6.5 幾何畸變的復原
6.5.1 幾何畸變的復原
6.5.2 位移變系統(tǒng)畸變的復原
第7章 圖象編碼、壓縮與傳送
7.1 概述
7.1.1 圖象編碼的目的
7.1.2 圖象編碼的應用
7.1.3 保真度準則
7.1.4 量化編碼
7.2 圖象信號的量化
7.2.1 均勻量化
7.2.2 非均勻量化
7.3 PCM編碼的其它形式
7.3.1 非線性PCM編碼
7.3.2 亞Nyquist取樣PCM
7.4 編碼框圖及常用的編碼
7.4.1 映射
7.4.2 量化器
7.4.3 編碼器
7.5 摘編碼
7.5.1 信息量
7.5.2 熵（entropy）
7.5.3 條件熵
7.5.4 熵編碼方案
7.6 預測編碼
7.6.1 線性預測
7.6.2 預測編碼方案
7.6.3 △PCM方案
7.7 變換編碼壓縮
7.7.1 變換編碼原理
7.7.2 變換方案
7.8 二值圖象的壓縮編碼
7.8.1 白塊跳過編碼WBS
7.8.2 行程長度編碼
7.8.3 其它二值圖象壓縮
7.9 圖象綜合壓縮舉例
7.9.1 RPV的TV混合編碼
7.9.2 遙感圖象的特征集中壓縮
7.9.3 等值線編碼的壓縮
7.9.4 靜止圖象壓縮傳送
7.9.5 向量量化壓縮
第8章 圖象的分割與描述
8.1概述
8.2 圖象分割
8.2.1 象點處理分割
8.2.2 基于邊界線的分割
8.2.3 區(qū)域檢測找邊界
8.2.4 Hough變換
8.2.5 形態(tài)學處理
8.3 圖象的描述
8.3.1 對邊界的描述
8.3.2 區(qū)域或閉合邊界的描述
8.3.3 圖象的幾何特征
8.3.4 紋理描述
第9章 圖象的分析和理解
9.1 概述
9.2 圖象的匹配
9.2.1 全局樣板匹配
9.2.2 樣板向量匹配
9.2.3 特征樣板匹配
9.2.4 匹配濾波
9.2.5 離散圖象的11配濾波
9.3 圖象的分類技術
9.3.1 非概率分布型分類
9.3.2 判決樹分類
9.3.3 監(jiān)督學習的統(tǒng)計判決分類
9.3.4 非監(jiān)督學習的分類聚類
9.4 結(jié)構(gòu)和句法分類
9.4.1 圖象理解的結(jié)構(gòu)法
9.4.2 句法識別
9.5 運動的理解和跟蹤分析
9.5.1 基本原理
9.5.2 三維運動的分析
9.5.3 結(jié)構(gòu)關鍵點的位置移動
第10章 計算機圖象處理系統(tǒng)
10.1 概述
10.2 圖象處理系統(tǒng)
10.2.1 通用計算機類型圖象處理系統(tǒng)
10.2.2 專用圖象計算機類型
10.3 專用加速芯片
習題
參考文獻
附錄