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第1章 绪论 1

1.1 图像和图像处理 2

1.1.1 图像及图像的分类 2

1.1.2 数字图像 3

1.1.3 图像处理 6

1.2 数字图像处理的3个层次以及与其他相关学科的关系 7

1.2.1 数字图像处理的3个层次 7

1.2.2 数字图像处理与相关学科的关系 8

1.3 数字图像处理系统构成 9

1.3.1 数字图像处理硬件系统 9

1.3.2 数字图像处理软件系统 10

1.4 数字图像处理的应用与发展动向 10

1.4.1 数字图像处理的应用 11

1.4.2 数字图像处理的发展动向 13

1.5 习题 13

第2章 数字图像处理基础 15

2.1 视觉基础 16

2.1.1 人眼的视觉原理 16

2.1.2 颜色视觉 19

2.2 数字图像基础 25

2.2.1 图像数字化 25

2.2.2 图像表示与数据结构 28

2.2.3 图像成像模型 33

2.2.4 图像文件格式 34

2.3 MATLAB图像处理基础 34

2.3.1 图像类型转换 34

2.3.2 图像文件读写与显示 35

2.4 习题 35

第3章 基本图像处理运算 37

3.1 像素点运算 38

3.1.1 图像像素间关系 38

3.1.2 算术运算和逻辑运算 42

3.2 几何变换 47

3.2.1 平移、镜像与转置 47

3.2.2 缩放、旋转与剪切 49

3.2.3 透视变换与几何变形 52

3.3 图像邻域运算 54

3.4 习题 55

第4章 图像变换 57

4.1 概述 58

4.2 傅里叶变换 58

4.2.1 傅里叶变换基础 58

4.2.2 傅里叶变换及其反变换 62

4.2.3 傅里叶变换的性质 64

4.3 离散余弦变换 67

4.3.1 一维离散余弦变换及其反变换 67

4.3.2 二维离散余弦变换及其反变换 67

4.4 离散沃尔什变换 68

4.4.1 一维离散沃尔什变换及其反变换 68

4.4.2 二维离散沃尔什变换及其反变换 68

4.5 小波变换 68

4.6 图像变换技术应用与系统设计 71

4.6.1 图像变换应用概述 71

4.6.2 监控视频中相同动作识别 72

4.6.3 监控视频中模糊视频帧复原 79

4.6.4 图像变换应用拓展 83

4.7 习题 83

第5章 图像增强 85

5.1 概述 86

5.2 空域变换增强 86

5.2.1 灰度变换法 86

5.2.2 直方图处理 89

5.3 空域滤波增强 93

5.3.1 原理与分类 93

5.3.2 平滑滤波器 94

5.3.3 锐化滤波器 98

5.4 彩色增强 103

5.4.1 伪彩色增强 103

5.4.2 假彩色增强 105

5.4.3 真彩色增强 105

5.5 频域滤波增强 106

5.5.1 低通滤波 106

5.5.2 高通滤波 108

5.5.3 同态滤波 109

5.6 图像增强技术应用与系统设计 111

5.6.1 图像增强应用概述 112

5.6.2 空域图像增强模块 113

5.6.3 图像去雾与光照不足处理 116

5.6.4 图像增强应用拓展 118

5.7 习题 118

第6章 图像复原 121

6.1 概述 122

6.1.1 图像复原模型 122

6.1.2 图像复原与增强 122

6.1.3 图像复原的特点 123

6.1.4 图像复原的应用 123

6.2 图像退化 123

6.2.1 图像退化模型 123

6.2.2 退化函数 124

6.2.3 图像噪声 126

6.3 图像复原方法 131

6.3.1 逆滤波 132

6.3.2 维纳滤波 133

6.3.3 约束最小二乘方滤波 135

6.4 几何失真校正 136

6.4.1 几何失真 136

6.4.2 几何校正 136

6.5 图像复原技术应用与系统设计 141

6.5.1 图像复原应用概述 141

6.5.2 图像导入与保存 142

6.5.3 文物图像复原预处理 143

6.5.4 文物图像复原实现 145

6.5.5 文物图像复原效果评价 149

6.5.6 图像复原应用拓展 150

6.6 习题 150

第7章 图像压缩 152

7.1 概述 153

7.1.1 图像压缩基础概念 153

7.1.2 图像数据的冗余 153

7.1.3 图像压缩中的保真度准则 154

7.1.4 图像压缩方法分类 156

7.2 图像编码算法 156

7.2.1 信息论 156

7.2.2 熵编码算法 158

7.3 预测编码 163

7.3.1 基本思想和原理 163

7.3.2 无损压缩编码 164

7.3.3 有损压缩编码 164

7.4 变换编码 164

7.5 国际标准简介 165

7.5.1 基本知识 165

7.5.2 静止图像压缩标准 165

7.5.3 序列图像压缩标准 165

7.6 图像压缩技术应用与系统设计 165

7.6.1 图像压缩技术概述 165

7.6.2 理论基础 166

7.6.3 系统设计与实现 167

7.6.4 图像压缩应用拓展 167

7.7 习题 168

第8章 图像分割 170

8.1 概述 171

8.2 阈值分割 171

8.2.1 基本原理 171

8.2.2 人工阈值 171

8.2.3 自适应阈值 172

8.3 边缘检测 172

8.3.1 基本原理 172

8.3.2 Roberts算子 174

8.3.3 Prewitt算子（平均差分） 174

8.3.4 Sobel算子（加权平均差分） 175

8.3.5 Laplacian算子 177

8.3.6 Canny算子 178

8.3.7 算子比较 179

8.4 区域分割 179

8.4.1 区域生长算法 179

8.4.2 分水岭算法 180

8.5 图像分割技术应用与系统设计 181

8.5.1 图像分割技术应用概述 181

8.5.2 列直方图最小值法 183

8.5.3 均值建模法 185

8.5.4 背景差分法 185

8.5.5 自适应阈值分割 187

8.5.6 图像滤波 187

8.5.7 图像分割算法比较 188

8.5.8 图像分割应用拓展 188

8.6 习题 188

第9章 数字图像处理应用实例 190

9.1 图像处理基本操作整合系统 191

9.1.1 图像算术与逻辑运算 191

9.1.2 图像几何变换与图像变换 191

9.1.3 图像增强 191

9.1.4 图像复原 192

9.1.5 图像分割 192

9.2 基于树莓派的人脸识别门禁系统 193

9.2.1 系统概述 193

9.2.2 人脸识别相关理论 193

9.2.3 总体结构设计 195

9.2.4 树莓派控制系统的模块设计与实现 198

9.2.5 管理员系统的模块设计与实现 200

9.2.6 总结 201

9.3 面向智慧社区的监控视频目标行为浓缩系统 201

9.3.1 系统概述 201

9.3.2 理论基础 201

9.3.3 系统的设计与实现 205

9.3.4 总结 208

参考文献 209

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