数字图像处理及MATLAB实现（第2版）

图书标准信息

• 作者 杨杰 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2013-08
• 版次 01
• ISBN 9787121209895
• 定价 38.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 304页
• 字数 488千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 普通高等教育“十二五”规划教材

【内容简介】

　　《数字图像处理及MATLAB实现（第2版）》是在2010年出版的教材基础上做了修改、补充和完善。书中主要介绍了数字图像处理的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。全书分3部分共10章。第1部分（第1～4章）介绍数字图像处理的基础知识；第2部分（第5～8章）介绍数字图像处理的各种技术；第3部分（第9～10章）介绍数字图像处理的扩展内容。在每章的内容安排上，都是从介绍问题的背景开始，接着讲述基本内容和方法，然后介绍实践应用（通过MATLAB软件编程），最后进行结果分析。
　　《数字图像处理及MATLAB实现（第2版）》内容系统性强，重点突出，理论、应用与实际编程紧密结合，理论与实例并重，同时也能满足双语教学的部分要求和对本课程的专业英语词汇的学习。

【作者简介】

武汉理工大学信息学院

【目录】

第1章概述
1.1数字图像处理及特点（CharacteristicsandProcessingofDigitalImage）
1.1.1数字图像与数字图像处理（DigitalImagesandDigitalImageProcessing）
1.1.2数字图像处理的特点（CharacteristicsofDigitalImageProcessing）
1.2数字图像处理系统（SystemofDigitalImageProcessing）
1.2.1数字图像处理系统的结构（StructureofDigitalImageProcessingSystem）
1.2.2数字图像处理的优点（AdvantagesofDigitalImageProcessing）
1.3数字图像处理的主要研究内容（ResearchContentinDigitalImageProcessing）
1.4数字图像处理的应用和发展
（ApplicationsandDevelopmentofDigitalImageProcessing）
1.4.1数字图像处理的应用（ApplicationsofDigitalImageProcessing）
1.4.2数字图像处理领域的发展动向（FutureDirectioninthe
FieldofDigitalImageProcessing）
1.5全书内容简介（BriefIntroductionofThisBook）
小结（Summary）
习题（Exercises）

第2章数字图像处理的基础
2.1人类的视觉感知系统（VisualSystemofHumanBeings）
2.1.1视觉系统的基本构造（BasicStructureofVisualSystem）
2.1.2亮度适应和鉴别（IntensityAdaptionandIdentification）
2.2数字图像的基础知识（BasicsofDigitalImage）
2.2.1图像的数字化及表达（ImageDigitalizationandRepresentation）
2.2.2图像的获取（ImageAcquisition）
2.2.3像素间的基本关系（BasicRelationshipsbetweenPixels）
2.2.4图像的分类（ImageClassification）
小结（Summary）
习题（Exercises）

第3章图像基本运算
3.1概述（Introduction）
3.2点运算（PointOperation）
3.2.1线性点运算（LinearPointOperation）
3.2.2非线性点运算（Non-LinearPointOperation）
3.3代数运算与逻辑运算（AlgebraandLogicalOperation）
3.3.1加法运算（Addition）
3.3.2减法运算（Subtraction）
3.3.3乘法运算（Multiplication）
3.3.4除法运算（Division）
3.3.5逻辑运算（LogicalOperation）
3.4几何运算（GeometricOperation）
3.4.1图像的平移（ImageTranslation）
3.4.2图像的镜像（ImageMirror）
3.4.3图像的旋转（ImageRotation）
3.4.4图像的缩放（ImageZoom）
3.4.5灰度重采样（GrayResampling）
小结（Summary）
习题（Exercises）

第4章图像变换
4.1连续傅里叶变换（ContinuousFourierTransform）
4.2离散傅里叶变换（DiscreteFourierTransform）
4.3快速傅里叶变换（FastFourierTransform）
4.4傅里叶变换的性质（PropertiesofFourierTransform）
4.4.1可分离性（Separability）
4.4.2平移性质（Translation）
4.4.3周期性和共轭对称性（PeriodicityandConjugateSymmetry）
4.4.4旋转性质（Rotation）
4.4.5分配律（DistributionLaw）
4.4.6尺度变换（Scaling）
4.4.7平均值（AverageValue）
4.4.8卷积定理（ConvolutionTheorem）
4.5图像傅里叶变换实例（ExamplesofImageFourierTransform）
4.6其他离散变换（OtherDiscreteTransform）
4.6.1离散余弦变换（DiscreteCosineTransform）
4.6.2二维离散沃尔什-哈达玛变换（Walsh-HadamardTransform）
4.6.3卡胡楠-列夫变换（Kahunen-LoeveTransform）
小结（Summary）
习题（Exercises）

第5章图像增强
5.1图像增强的概念和分类（ConceptsandCategoriesofImageEnhancement）
5.2空间域图像增强（ImageEnhancementintheSpatialDomain）
5.2.1基于灰度变换的图像增强（ImageEnhancementbasedonGrayLevels）
5.2.2基于直方图处理的图像增强（ImageEnhancementbased
onHistogramProcessing）
5.2.3空间域滤波增强（SpatialFilteringEnhancement）
5.3频率域图像增强（ImageEnhancementintheFrequencyDomain）
5.3.1频率域图像增强基本理论（FundamentalsofImageEnhancement
intheFrequencyDomain）
5.3.2频率域平滑滤波器（FrequencySmoothingFilters）
5.3.3频率域锐化滤波器（FrequencySharpeningFilters）
5.3.4同态滤波器（HomomorphicFilters）
小结（Summary）
习题（Exercises）

第6章图像复原
6.1图像复原及退化模型基础（FundamentalsofImageRestoration
andDegradationModel）
6.1.1图像退化的原因及退化模型（CausesofImageDegradation
andDegradationModel）
6.1.2图像退化的数学模型（MathematicModelofImageDegradation）
6.1.3复原技术的概念及分类（ConceptsandCategoriesofRestoration）
6.2噪声模型（NoiseModels）
6.2.1一些重要噪声的概率密度函数（SomeImportantNoise
ProbabilityDensityFunctions）
6.2.2噪声参数的估计（EstimationofNoiseParameters）
6.3空间域滤波复原（RestorationwithSpatialFiltering）
6.3.1均值滤波器（MeanFilters）
6.3.2顺序统计滤波器（Order-StatisticsFilters）
6.4频率域滤波复原（RestorationwithFrequencyDomainFiltering）
6.4.1带阻滤波器（BandrejectFilters）
6.4.2带通滤波器（BandpassFilters）
6.4.3其他频率域滤波器（OtherFiltersinFrequencyDomain）
6.5估计退化函数（EstimatingtheDegradationFunction）
6.5.1图像观察估计法（EstimationbyImageObservation）
6.5.2试验估计法（EstimationbyExperimentation）
6.5.3模型估计法（EstimationbyModeling）
6.6逆滤波（InverseFiltering）
6.7最小均方误差滤波-维纳滤波（MinimumMeanSquareError
Filtering-WienerFiltering）
6.8几何失真校正（GeometricDistortionCorrection）
6.8.1空间变换（SpatialTransformation）
6.8.2灰度插值（Gray-LevelInterpolation）
6.8.3实现（Implementation）
小结（Summary）
习题（Exercises）

第7章图像压缩编码
7.1概述（Introduction）
7.1.1图像的信息量与信息熵（InformationContentandEntropy）
7.1.2图像数据冗余（ImageDataRedundancy）
7.1.3图像压缩编码方法（CodingMethodsofImageCompression）
7.1.4图像压缩技术的性能指标（EvaluationIndexofImage
CompressionApproaches）
7.1.5保真度准则（FidelityCriteria）
7.2无失真图像压缩编码（LosslessImageCompression）
7.2.1哈夫曼编码（HuffmanCoding）
7.2.2游程编码（Run-LengthCoding）
7.2.3算术编码（ArithmeticCoding）
7.3有限失真图像压缩编码（LossyImageCompression）
7.3.1率失真函数（RateDistortionFunction）
7.3.2预测编码和变换编码（PredictionCodingandTransformCoding）
7.3.3矢量量化编码（VectorQuantificationCoding）
7.4图像编码新技术（NewImageCodingTechnology）
7.4.1子带编码（SubbandCoding）
7.4.2模型基编码（Model-BasedCoding）
7.4.3分形编码（FractalCoding）
7.5图像压缩技术标准（ImageCompressionStandards）
7.5.1概述（Introduction）
7.5.2JPEG压缩（JPEGCompression）
7.5.3JPEG
7.5.4H.26x标准（H.26xStandards）
7.5.5MPEG标准（MPEGStandards）
小结（Summary）
习题（Exercises）

第8章图像分割
8.1概述（Introduction）
8.2边缘检测和连接（EdgeDetectionandConnection）
8.2.1边缘检测（EdgeDetection）
8.2.2边缘连接（EdgeConnection）
8.3阈值分割（ImageSegmentationusingThreshold）
8.3.1基础（Foundation）
8.3.2全局阈值（GlobalThreshold）
8.3.3自适应阈值（AdaptiveThreshold）
8.3.4最佳阈值的选择（OptimalThreshold）
8.3.5分水岭算法（WatershedAlgorithm）
8.4区域分割（RegionSegmentation）
8.4.1区域生长（RegionGrowing）
8.4.2区域分裂合并法（RegionSplittingandMerging）
8.5二值图像处理（BinaryImageProcessing）
8.5.1数学形态学图像处理（MathematicalMorphologyImageProcessing）
8.5.2开运算和闭运算（OpenOperationandCloseOperation）
8.5.3一些基本形态学算法（SomeBasicMorphologicalAlgorithms）
8.6分割图像的结构（ConstructionofImageSegmentation）
8.6.1物体隶属关系图（RelationshipsbetweenObjects）
8.6.2边界链码（EdgeChainCode）
小结（Summary）
习题（Exercises）

第9章彩色图像处理
9.1彩色图像基础（FundamentalsofColorImage）
9.1.1彩色图像的概念（ConceptsofColorImage）
9.1.2彩色基础（ColorFundamentals）
9.2彩色模型（ColorModels）
9.2.1RGB模型（RGBColorModel）
9.2.2CMY和CMYK模型（CMYandCMYKColorModel）
9.2.3HSI模型（HSIColorModel）
9.3伪彩色处理（PseudocolorImageProcessing）
9.3.1背景（Background）
9.3.2强度分层（IntensitySlicing）
9.3.3灰度级到彩色变换（TransformationofGrayLevelstoColor）
9.3.4假彩色处理（False-ColorImageProcessing）
9.4全彩色图像处理（Full-ColorImageProcessing）
9.4.1全彩色图像处理基础（BasicsofFull-ColorImageProcessing）
9.4.2彩色平衡（ColorBalance）
9.4.3彩色图像增强（ColorImageEnhancement）
9.4.4彩色图像平滑（ColorImageSmoothing）
9.4.5彩色图像锐化（ColorImageSharpening）
9.5彩色图像分割（ColorImageSegmentation）
9.5.1HSI彩色空间分割（SegmentationinHSIColorSpace）
9.5.2RGB彩色空间分割（SegmentationinRGBColorSpace）
9.5.3彩色边缘检测（ColorEdgeDetection）
9.6彩色图像处理的应用（ApplicationsofColorImageProcessing）
小结（Summary）
习题（Exercises）

第10章图像表示与描述
10.1背景（Background）
10.2颜色特征（ColorFeature）
10.2.1灰度特征（IntensityFeature）
10.2.2直方图特征（HistogramFeature）
10.2.3颜色矩（ColorMoments）
10.3纹理特征（RepresentationofImageTexture）
10.3.1自相关函数（AutocorrelationFunction）
10.3.2灰度差分统计（StatisticsofIntensityDifference）
10.3.3灰度共生矩阵（Gray-LevelCo-occurrenceMatrix）
10.3.4频谱特征（SpectrumFeatures）
10.4边界特征（BoundaryFeature）
10.4.1边界表达（BoundaryRepresentation）
10.4.2边界特征描述（BoundaryDescription）
10.5区域特征（RegionFeature）
10.5.1简单的区域描述（SimpleRegionDescriptors）
10.5.2拓扑描述（TopologicalDescriptors）
10.5.3形状描述（ShapeDescriptors）
10.5.4矩（Moment）
10.6运用主成分进行描述（UseofPrincipalComponentsforDescription）
10.6.1主成分基础（FundamentalsofPrincipalComponentsAnalysis）
10.6.2主成分描述（DescriptionbyPrincipalComponentsAnalysis）
10.7特征提取的应用（ApplicationofFeatureExtraction）
10.7.1粒度测定（GranularityMensuration）
10.7.2圆形目标判别（CircleShapeRecognition）
10.7.3运动目标特征提取（FeatureExtractionofMovingObject）
小结（Summary）
习题（Exercises）
参考文献