數(shù)字圖像與視頻處理

前言第1章圖像與視頻處理基礎(chǔ)
1.1光的特性與光源
1.1.1光的特性
1.1.2光通量和發(fā)光強(qiáng)度
1.1.3照度和亮度
1.2彩色三要素與三基色原理
1.2.1光的顏色與彩色三要素
1.2.2三基色原理及應(yīng)用
1.2.3幾種典型的顏色空間模型及轉(zhuǎn)換關(guān)系
1.3人眼的視覺(jué)特性
1.3.1視覺(jué)光譜光視效率曲線
1.3.2人眼的亮度感覺(jué)特性
1.3.3人眼的分辨力與視覺(jué)惰性
1.4圖像信號(hào)的數(shù)字化
1.5彩色模擬電視制式
1.5.1NTSC制
1.5.2PAL制
1.5.3SECAM制
1.6視頻信號(hào)的數(shù)字化
1.6.1ITUR BT.601建議
1.6.2ITUR BT.709建議
1.6.3ITUR BT.2020建議
1.6.4我國(guó)數(shù)字電視節(jié)目制作及交換用視頻參數(shù)
1.7MATLAB在數(shù)字圖像與視頻處理中的應(yīng)用
1.7.1MATLAB簡(jiǎn)介
1.7.2MATLAB中圖像與視頻文件的基本操作
1.7.3MATLAB編程實(shí)例
1.8小結(jié)
1.9習(xí)題第2章圖像增強(qiáng)
2.1引言
2.2圖像的灰度變換
2.2.1灰度的線性變換
2.2.2灰度的非線性變換
2.2.3直方圖修正
2.2.4直方圖規(guī)定化
2.3圖像平滑與去噪
2.3.1模板操作和卷積運(yùn)算
2.3.2鄰域平均法
2.3.3中值濾波
2.3.4基于非局部相似性的圖像去噪
2.3.5頻率域低通濾波
2.3.6基于稀疏表示的圖像去噪
2.4圖像銳化
2.4.1梯度運(yùn)算(算子)
2.4.2索貝爾(Sobel)算子
2.4.3拉普拉斯(Laplacian)算子
2.4.4頻率域高通濾波
2.5圖像的同態(tài)濾波
2.6基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)
2.7彩色增強(qiáng)
2.7.1偽彩色增強(qiáng)
2.7.2假彩色增強(qiáng)
2.8MATLAB編程實(shí)例
2.9小結(jié)
2.10習(xí)題第3章形態(tài)學(xué)圖像處理
3.1引言
3.1.1數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的發(fā)展簡(jiǎn)史和基本思想
3.1.2集合論基礎(chǔ)
3.1.3數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的幾個(gè)基本概念
3.2二值形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算
3.2.1腐蝕
3.2.2膨脹
3.2.3腐蝕運(yùn)算與膨脹運(yùn)算的對(duì)偶性
3.2.4開(kāi)運(yùn)算
3.2.5閉運(yùn)算
3.3二值圖像的形態(tài)學(xué)處理
3.3.1邊緣提取
3.3.2區(qū)域填充
3.3.3骨架抽取
3.3.4細(xì)化
3.3.5粗化
3.3.6形態(tài)濾波
3.4灰度形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算
3.4.1灰度腐蝕
3.4.2灰度膨脹
3.4.3灰度開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算
3.5灰度圖像的形態(tài)學(xué)處理
3.5.1形態(tài)學(xué)梯度
3.5.2形態(tài)學(xué)平滑濾波
3.5.3高帽變換
3.6MATLAB編程實(shí)例
3.6.1MATLAB中形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算函數(shù)
3.6.2編程實(shí)例
3.7小結(jié)
3.8習(xí)題數(shù)字圖像與視頻處理目錄第4章圖像分割
4.1圖像分割的概念及分類
4.1.1圖像分割的概念
4.1.2圖像分割的依據(jù)和方法分類
4.2基于灰度閾值化的圖像分割
4.2.1閾值化分割的原理
4.2.2全局閾值化分割法
4.2.3局部閾值化分割法
4.3基于邊緣檢測(cè)的圖像分割
4.3.1邊緣檢測(cè)的基本原理和步驟
4.3.2梯度算子
4.3.3拉普拉斯算子和LoG算子
4.3.4Canny算子
4.3.5邊緣跟蹤
4.4基于區(qū)域的圖像分割
4.4.1區(qū)域生長(zhǎng)法
4.4.2區(qū)域分裂與合并法
4.5基于主動(dòng)輪廓模型的圖像分割
4.5.1參數(shù)主動(dòng)輪廓模型
4.5.2幾何主動(dòng)輪廓模型
4.6MATLAB編程實(shí)例
4.7小結(jié)
4.8習(xí)題第5章數(shù)字圖像與視頻壓縮編碼原理
5.1數(shù)字圖像與視頻壓縮編碼概述
5.1.1數(shù)字圖像與視頻壓縮的必要性和可能性
5.1.2數(shù)字圖像與視頻壓縮編碼的主要方法及其分類
5.2熵編碼
5.2.1圖像的信源熵
5.2.2游程編碼
5.2.3哈夫曼編碼
5.2.4算術(shù)編碼
5.3預(yù)測(cè)編碼
5.3.1圖像差值信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性
5.3.2幀內(nèi)預(yù)測(cè)編碼
5.3.3幀間預(yù)測(cè)編碼
5.4變換編碼
5.4.1圖像的頻率域統(tǒng)計(jì)特性
5.4.2變換編碼的基本原理
5.4.3正交變換基的選擇
5.4.4基于DCT的圖像編碼
5.5MATLAB編程實(shí)例
5.6小結(jié)
5.7習(xí)題第6章數(shù)字圖像與視頻壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)
6.1靜止圖像編碼標(biāo)準(zhǔn)
6.1.1JPEG標(biāo)準(zhǔn)概述
6.1.2JPEG基本編碼系統(tǒng)
6.1.3基于DCT的漸進(jìn)編碼
6.1.4分級(jí)編碼
6.1.5JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)概述
6.1.6JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)的基本框架
6.1.7JPEG2000的主要特點(diǎn)
6.2數(shù)字視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)概述
6.2.1H.26x系列標(biāo)準(zhǔn)
6.2.2MPEGx系列標(biāo)準(zhǔn)
6.2.3AVS和AVS+標(biāo)準(zhǔn)
6.3H.264/AVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)
6.3.1H.264/AVC視頻編碼器的分層結(jié)構(gòu)
6.3.2H.264/AVC中的預(yù)測(cè)編碼
6.3.3整數(shù)變換與量化
6.3.4基于上下文的自適應(yīng)熵編碼
6.3.5H.264/AVC中的SI/SP幀
6.3.6H.264/AVC的其余特征
6.3.7H.264/AVC的類和FRExt增加的關(guān)鍵算法
6.4H.265/HEVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)
6.4.1H.265/HEVC視頻編碼原理
6.4.2基于四叉樹(shù)結(jié)構(gòu)的編碼單元?jiǎng)澐?
6.4.3幀內(nèi)預(yù)測(cè)
6.4.4幀間預(yù)測(cè)
6.4.5變換與量化
6.4.6環(huán)路濾波
6.4.7上下文自適應(yīng)的熵編碼
6.4.8并行化處理
6.4.9HEVC的語(yǔ)法和語(yǔ)義
6.4.10HEVC的類、級(jí)和層
6.5AVS與AVS+視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)
6.5.1AVS1P2
6.5.2AVS1P2與H.264的比較
6.5.3AVS+標(biāo)準(zhǔn)
6.6MATLAB編程實(shí)例
6.7小結(jié)
6.8習(xí)題第7章圖像和視頻文件格式
7.1資源交換文件格式
7.2數(shù)字圖像文件格式
7.2.1位圖和調(diào)色板的概念
7.2.2圖像文件的一般結(jié)構(gòu)
7.2.3BMP文件格式
7.2.4GIF文件格式
7.2.5JPEG文件交換格式
7.2.6其他圖像文件格式
7.3常見(jiàn)的動(dòng)畫(huà)文件格式
7.3.1FLI/FLC文件格式
7.3.2SWF文件格式
7.4數(shù)字視頻文件格式
7.4.1AVI文件格式
7.4.2MPEG/MPG/DAT/DivX/
XviD
7.5流媒體文件格式
7.5.1RealMedia文件格式
7.5.2ASF文件格式
7.5.3QuickTime(MOV)文件格式
7.5.4FLV文件格式
7.5.5其他流媒體文件格式