面向检测的图像处理技术

第1章绪论

1.1数字图像处理的层次

1.2数字图像处理的发展历程

1.3数字图像处理的应用领域

1.4数字图像处理的基本步骤

本章小结

习题

第2章数字图像基础

2.1图像的感知与获取

2.1.1照明

2.1.2镜头

2.1.3图像传感器

2.2数字图像

2.2.1简单的图像形成模型

2.2.2图像的采样与量化

2.2.3数字图像的分辨率

2.2.4数字图像的表示

2.2.5像素间的若干基本关系

2.3颜色

2.3.1彩色基础

2.3.2彩色模型

本章小结

习题

第3章图像增强

3.1空间域增强的基本知识

3.2灰度变换

3.2.1若干基本的灰度变换

3.2.2直方图处理

3.3噪声模型

3.3.1若干重要的噪声

3.3.2周期噪声

3.3.3噪声参数的估计

3.4空间滤波

3.4.1空间滤波基础

3.4.2平滑空间滤波器

3.4.3锐化空间滤波器

3.5频域滤波

3.5.1频域滤波简介

3.5.2频域平滑滤波器

3.5.3频域锐化滤波器

3.5.4带通／带阻滤波器与陷波滤波器

3.6利用算术操作增强

3.6.1加法运算

3.6.2减法运算

3.6.3乘法运算

3.6.4除法运算

本章小结

习题

第4章图像复原

4.1图像退化／复原过程模型

4.2退化函数的估计方法及典型退化系统的传递函数

4.2.1估计退化函数

4.2.2若干典型退化系统的传递函数

4.3线性滤波图像复原方法

4.3.1无约束复原

4.3.2维纳滤波

4.3.3平滑约束滤波器

4.4非线性统计复原

4.4.1后验估计

4.4.2似然估计

4.5几何变换

4.5.1空间变换

4.5.2灰度级插补

本章小结

习题

第5章图像分割

5.1阈值分割

5.1.1固定阈值分割法

5.1.2迭代法

5.1.3类间方差法

5.1.4熵阈值分割法

5.1.5阈值分割

5.2基于区域的分割

5.2.1区域生长

5.2.2区域分离与合并

5.3边缘检测

5.3.1边缘的基本知识

5.3.2边缘检测的梯度算子

5.3.3通过二阶微分零点穿越检测边缘

5.3.4Canny边缘检测

5.4边界跟踪与检测

5.4.1局部边缘连接

5.4.2Hough变换

5.4.3边界跟踪

5.5基于偏微分方程的分割

5.5.1活动轮廓模型

5.5.2无边缘活动轮廓模型

本章小结

习题

第6章数学形态学图像处理

6.1集合论的基础知识

6.2膨胀和腐蚀

6.3开操作与闭操作

6.4击中或未击中变换

6.5若干常见的二值图像形态学算法

6.5.1边界提取

6.5.2区域填充

6.5.3连通分量的提取

6.5.4细化

6.5.5粗化

6.5.6骨架

6.5.7裁剪

6.6在灰度级图像上的扩展

6.6.1膨胀与腐蚀

6.6.2开操作与闭操作

6.6.3灰度图像形态学操作的若干应用

6.7基于形态学的分水岭分割

6.7.1基本概念

6.7.2分水线的构造

6.7.3分水岭分割算法

本章小结

习题

第7章对象表示与描述

7.1形状表示

7.1.1链码

7.1.2曲线近似与拟合

7.1.3骨架

7.1.4图像特征点

7.2边界描述子

7.2.1若干简单的边界描述子

7.2.2傅里叶描述子

7.3区域描述子

7.3.1若干简单的区域描述子

7.3.2二维函数的矩

7.4纹理描述子

7.4.1统计方法

7.4.2频谱方法

7.4.3LBP描述子

7.5主元分析

本章小结

习题

……

第8章对象识别

第9章图像压缩

《研究生教育创新工程教材:面向检测的图像处理技术》可作为工科院校电气信息类专业高年级本科生及研究生教材，也可供相关领域的技术人员和研究人员参考。

本书重点介绍了图像处理和机器视觉的基本概念、基本理论和常用技术。全书共分11章, 介绍了数字图像处理的相关术语和概念、发展历程、应用领域和基本步骤框架等内容。