光電圖像處理

目錄
第一章 光電圖像處理概論 1
1.1 光電圖像的基本概念 1
1.1.1 模擬圖像和數(shù)字圖像 1
1.1.2 數(shù)字圖像的分類 2
1.1.3 數(shù)字圖像處理的特點 3
1.2 數(shù)字圖像處理的起源與發(fā)展 4
1.3 光電圖像處理的主要內(nèi)容 5
1.4 圖像處理系統(tǒng)及應用 5
1.4.1 數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 5
1.4.2 圖像處理技術應用 9
習題 12
第二章 圖像的光學及視覺基礎 13
2.1 視覺基礎 13
2.1.1 人眼結(jié)構(gòu) 13
2.1.2 圖像的形成 14
2.1.3 視覺功能 14
2.1.4 光覺和色覺 15
2.1.5 視覺特性 16
2.2 光學基礎 18
2.3 色度學原理與顏色模型 19
2.3.1 色彩基本屬性 19
2.3.2 三基色原理 20
2.3.3 顏色模型 21
2.4 亮度和顏色的視覺特征 24
2.4.1 刺激強度與人眼感覺 24
2.4.2 亮度適應和顏色適應 24
2.4.3 顏色對比 25
2.4.4 亮度和顏色的視覺恒常性 25
2.4.5 顏色錯覺 26
2.5 視覺模型 26
2.5.1 點擴散函數(shù)和調(diào)制轉(zhuǎn)移函數(shù) 26
2.5.2 空間深度感與立體視覺 27
習題 29
第三章 光電圖像處理基礎 30
3.1 圖像的采集及顯示 30
3.1.1 圖像的數(shù)字化 30
3.1.2 電視顯像原理 34
3.2 成像質(zhì)量表征 37
3.2.1 圖像的基本術語 37
3.2.2 灰度級與圖像深度 38
3.2.3 圖像質(zhì)量 38
3.3 圖像的表示 39
3.3.1 連續(xù)函數(shù)描述 39
3.3.2 三維空間表示 39
3.3.3 矩陣表示 40
3.3.4 像素鄰域 41
3.4 圖像的基本運算 42
3.4.1 加運算 42
3.4.2 減運算 43
3.4.3 乘運算 44
3.4.4 除運算 45
3.5 圖像文件格式 45
3.5.1 BMP文件 45
3.5.2 GIF文件 47
3.5.3 TIFF文件 47
3.5.4 JPEG文件 48
習題 49
編程練習 49
第四章 空間域圖像增強 50
4.1 灰度變換 50
4.1.1 線性灰度變換 50
4.1.2 分段線性變換 51
4.1.3 非線性灰度變換 52
4.2 直方圖處理 54
4.2.1 直方圖定義 55
4.2.2 直方圖均衡化 56
4.2.3 直方圖匹配 60
4.3 空間域濾波基礎 65
4.3.1 模板運算 65
4.3.2 邊界處理 66
4.3.3 空間域相關與卷積 67
4.4 空間域平滑濾波 68
4.4.1 簡單平均法 68
4.4.2 閾值平均法 70
4.4.3 梯度倒數(shù)加權濾波 71
4.4.4 中值濾波 71
4.5 空間域圖像銳化 74
4.5.1 梯度法 74
4.5.2 高通濾波 77
4.5.3 反銳化掩模 79
習題 80
編程練習 81
第五章 圖像變換及應用 83
5.1 二維連續(xù)線性系統(tǒng) 83
5.2 傅里葉變換 85
5.2.1 一維傅里葉變換 85
5.2.2 二維傅里葉變換 87
5.2.3 離散傅里葉變換的性質(zhì) 88
5.2.4 快速傅里葉變換 91
5.2.5 頻率域濾波及應用 94
5.3 離散余弦變換 100
5.3.1 一維DCT 101
5.3.2 二維DCT 101
5.3.3 DCT快速算法 102
5.4 沃爾什-哈達瑪變換 104
5.4.1 離散沃爾什變換 104
5.4.2 離散哈達瑪變換 108
5.4.3 離散沃爾什-哈達瑪變換 110
5.5 K-L變換 111
5.5.1 圖像的協(xié)方差矩陣 112
5.5.2 離散K-L變換 112
5.5.3 離散K-L變換的基本性質(zhì) 113
5.6 小波變換 114
5.6.1 小波分析基礎 114
5.6.2 連續(xù)小波變換 118
5.6.3 離散小波變換 120
5.6.4 小波多分辨率分析 120
5.6.5 圖像的小波變換 121
5.6.6 提升小波變換 124
5.6.7 小波變換的優(yōu)勢及應用 125
5.7 S變換 126
5.7.1 S變換的基本原理 126
5.7.2 二維S變換 129
5.7.3 廣義S變換 130
5.7.4 離散信號廣義S變換算法實現(xiàn) 130
5.7.5 S變換實例分析 131
習題 141
編程練習 142
第六章 圖像復原與重建 144
6.1 圖像退化 145
6.1.1 圖像退化過程 145
6.1.2 圖像退化與復原模型 147
6.2 噪聲模型 148
6.2.1 噪聲的概率密度函數(shù) 148
6.2.2 周期噪聲 153
6.2.3 噪聲估計 153
6.3 去噪聲復原 154
6.3.1 均值濾波器 155
6.3.2 統(tǒng)計排序濾波器 156
6.3.3 自適應濾波器 157
6.4 退化函數(shù)估計 159
6.4.1 觀察估計 160
6.4.2 實驗估計 160
6.4.3 建模估計 161
6.5 經(jīng)典圖像復原方法 164
6.5.1 圖像復原基本原理 164
6.5.2 逆濾波 166
6.5.3 維納濾波 167
6.5.4 約束*小平方濾波 169
6.5.5 盲圖像復原 171
6.5.6 幾何均值濾波 172
6.6 其他圖像復原方法 173
6.6.1 *大后驗復原 173
6.6.2 *大熵復原 173
6.6.3 投影重建 175
6.6.4 同態(tài)濾波 176
6.7 幾何失真校正 178
6.7.1 典型的幾何失真 178
6.7.2 空間幾何坐標變換 179
6.7.3 空間像素點灰度校正 180
6.8 討論與總結(jié) 181
習題 182
編程練習 183
第七章 圖像編碼與壓縮 185
7.1 編碼及信息論基礎 185
7.1.1 圖像壓縮概述 185
7.1.2 圖像編碼及分類 186
7.1.3 信息論基礎知識 186
7.1.4 圖像壓縮的性能評價 188
7.2 統(tǒng)計編碼 189
7.2.1 游程編碼 189
7.2.2 霍夫曼編碼 190
7.2.3 算術編碼 191
7.3 預測編碼 193
7.3.1 預測編碼的概念 193
7.3.2 DPCM編碼 195
7.3.3 預測器模型 197
7.4 變換編碼 199
7.4.1 變換編碼的基本原理 200
7.4.2 變換編碼的幾個關鍵問題 201
7.5 圖像壓縮標準 204
7.5.1 JPEG系列 204
7.5.2 MPEG系列標準 208
7.5.3 H.26X系列 211
7.5.4 其他壓縮標準介紹 214
7.6 其他圖像壓縮技術 215
7.6.1 基于小波變換的圖像壓縮 215
7.6.2 基于分形的壓縮編碼 217
習題 219
編程練習 219
第八章 圖像分割與特征描述 220
8.1 圖像邊緣檢測 220
8.1.1 邊緣與區(qū)域 220
8.1.2 邊緣模型 221
8.1.3 基本邊緣檢測算子 222
8.1.4 高級邊緣檢測算子 224
8.2 Hough變換 229
8.2.1 Hough變換的提出 229
8.2.2 Hough變換直線檢測 231
8.2.3 Hough變換檢測曲線 233
8.2.4 廣義Hough變換 235
8.3 圖像區(qū)域分割 236
8.3.1 區(qū)域分割概述 236
8.3.2 閾值分割法 237
8.3.3 區(qū)域增長法 248
8.3.4 區(qū)域分裂-合并法 252
8.3.5 數(shù)學形態(tài)學分割 254
8.4 圖像特征及描述 259
8.4.1 基本幾何特征 260
8.4.2 特征表示與描述 262
8.4.3 角點特征 265
8.4.4 紋理特征 273
8.4.5 其他特征描述子 282
習題 283
編程練習 285
第九章 圖像融合及應用 287
9.1 信息融合概述 287
9.2 圖像融合 289
9.2.1 多源圖像融合 289
9.2.2 圖像融合的層次 290
9.3 圖像配準方法 291
9.3.1 圖像配準定義 291
9.3.2 圖像配準原理 292
9.3.3 圖像配準設計 294
9.4 圖像融合方法 297
9.4.1 空間域融合方法 298
9.4.2 顏色空間變換法 299
9.4.3 小波變換法 300
9.4.4 Ehlers融合算法 304
9.4.5 加權平均融合 306
9.4.6 基于人眼視覺特性的圖像融合 307
9.5 融合質(zhì)量評價 309
9.5.1 基于統(tǒng)計特性的評價 310
9.5.2 基于信息量的評價 310
9.5.3 基于清晰度的評價 311
9.5.4 基于信噪比的評價 312
9.5.5 基于小波變換的融合質(zhì)量評價 312
9.5.6 評價指標的選取 313
習題 314
編程練習 314
第十章 成像目標檢測與跟蹤 316
10.1 目標檢測方法 317
10.1.1 靜止背景下的運動目標檢測 318
10.1.2 動態(tài)背景下的目標檢測 321
10.2 目標跟蹤方法 327
10.2.1 波門跟蹤 327
10.2.2 質(zhì)心跟蹤 329
10.2.3 相關跟蹤 330
10.2.4 基于核密度估計的目標跟蹤 331
10.2.5 基于運動狀態(tài)估計的濾波跟蹤 339
10.2.6 基于特征學習的目標跟蹤 348
10.3 智能跟蹤策略與置信度 350
10.4 光電跟蹤技術應用 351
習題 352
編程練習 353
第十一章 光電探測系統(tǒng)及應用 354
11.1 光電成像 354
11.1.1 光電成像對人類視覺的延伸 354
11.1.2 光電成像系統(tǒng)的基本構(gòu)成 355
11.1.3 光學濾波系統(tǒng)及對成像的影響 357
11.2 光電圖像傳感器 360
11.2.1 CCD圖像傳感器 360
11.2.2 CMOS圖像傳感器 362
11.2.3 圖像傳感器的發(fā)展 364
11.3 紅外成像系統(tǒng) 365
11.3.1 紅外物理基礎 365
11.3.2 紅外焦平面器件 366
11.3.3 紅外探測系統(tǒng)的性能分析 368
11.3.4 紅外成像探測技術 372