內(nèi)容簡介:　　《數(shù)字圖像處理與分析（第3版）》系統(tǒng)介紹了數(shù)字圖像處理與分析技術(shù)中涉及的有代表性的思想、算法與應(yīng)用，跟蹤圖像處理技術(shù)的發(fā)展前沿，以圖像頻域變換、圖像增強、圖像復(fù)原、圖像壓縮編碼、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及應(yīng)用、圖像分割技術(shù)、圖像特征分析、圖像配準(zhǔn)與識別、實用數(shù)字圖像處理與應(yīng)用系統(tǒng)為主線，系統(tǒng)講述圖像處理與分析技術(shù)的理論基礎(chǔ)、典型算法和應(yīng)用實例。與第2版相比，本版又針對目前的發(fā)展及應(yīng)用增加了圖像水印技術(shù)等內(nèi)容。編寫上力求系統(tǒng)性、實用性與先進性相結(jié)合，理論與實踐交融，既注重傳統(tǒng)知識的講授，又兼顧新技術(shù)、新成果的應(yīng)用。
　　本書可作為電子信息工程、通信工程、電子科學(xué)與技術(shù)、計算機應(yīng)用、醫(yī)學(xué)生物工程、自動控制等專業(yè)本科生的教學(xué)用書，也可作為從事數(shù)字圖像處理工作的技術(shù)人員的參考用書。

目錄:第1章圖像處理的基礎(chǔ)知識
1.1數(shù)字圖像處理概述
1.1.1數(shù)字圖像處理及其特點
1.1.2數(shù)字圖像處理研究的主要內(nèi)容
1.1.3數(shù)字圖像處理的發(fā)展與應(yīng)用
1.2圖像數(shù)字化技術(shù)
1.2.1圖像的數(shù)學(xué)模型
1.2.2圖像的采樣
1.2.3圖像的量化
1.3圖像獲取技術(shù)
1.3.1圖像采集系統(tǒng)
1.3.2圖像輸入設(shè)備
1.4圖像文件格式及類型
1.4.1常用的圖像文件格式
1.4.2數(shù)字圖像類型
1.5圖像的視覺原理
1.5.1人的視覺模型
1.5.2人的視覺特性
1.5.3色度學(xué)基礎(chǔ)
1.5.4圖像質(zhì)量評價
1.6MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用簡介
1.6.1MATLAB圖像處理工具箱
1.6.2MATLAB圖像處理基本過程
習(xí)題與思考題
第2章圖像的頻域變換
2.1傅里葉變換
2.1.1連續(xù)函數(shù)的傅里葉變換
2.1.2離散函數(shù)的傅里葉變換
2.1.3二維離散傅里葉變換的基本性質(zhì)
2.1.4快速離散傅里葉變換
2.2離散余弦變換
2.2.1一維離散余弦變換
2.2.2二維離散余弦變換
2.2.3快速離散余弦變換
2.3KL變換
2.3.1KL變換的定義
2.3.2KL變換的性質(zhì)
2.4離散沃爾什哈達瑪變換
2.4.1離散沃爾什變換
2.4.2離散哈達瑪變換
2.5小波變換
2.5.1小波變換的基本知識
2.5.2小波變換在圖像處理方面的應(yīng)用
習(xí)題與思考題
第3章圖像增強與復(fù)原
3.1圖像增強與圖像復(fù)原技術(shù)概述
3.1.1圖像增強的體系結(jié)構(gòu)
3.1.2圖像復(fù)原的體系結(jié)構(gòu)
3.2灰度變換
3.2.1灰度線性變換
3.2.2灰度非線性變換
3.3直方圖修正
3.3.1灰度直方圖的定義
3.3.2直方圖的計算
3.3.3直方圖的均衡化
3.4圖像平滑
3.4.1濾波原理與分類
3.4.2空域低通濾波
3.4.3頻域低通濾波
3.5圖像銳化
3.5.1空域高通濾波
3.5.2頻域高通濾波
3.5.3同態(tài)濾波器圖像增強的方法
3.6偽彩色增強
3.6.1灰度分層法偽彩色處理
3.6.2灰度變換法偽彩色處理
3.6.3頻域偽彩色處理
3.7圖像退化與圖像復(fù)原
3.7.1圖像的退化模型
3.7.2圖像復(fù)原的基本方法
3.7.3圖像復(fù)原實現(xiàn)的案例分析
3.7.4運動模糊圖像的復(fù)原
習(xí)題與思考題
第4章圖像的幾何變換
4.1幾何變換基礎(chǔ)
4.1.1齊次坐標(biāo)
4.1.2齊次坐標(biāo)的一般表現(xiàn)形式及意義
4.1.3二維圖像幾何變換的矩陣
4.2圖像的位置變換
4.2.1圖像平移變換
4.2.2圖像鏡像變換
4.2.3圖像旋轉(zhuǎn)變換
4.3圖像形狀變換
4.3.1圖像比例縮放變換
4.3.2圖像錯切變換
4.4圖像復(fù)合變換
4.4.1圖像復(fù)合變換概述
4.4.2圖像復(fù)合變換案例分析
4.5三維幾何變換的投影變換簡介
4.5.1投影變換
4.5.2透視投影
4.5.3平行投影
習(xí)題與思考題
第5章圖像的壓縮編碼
5.1圖像壓縮編碼基礎(chǔ)
5.1.1圖像壓縮編碼的必要性
5.1.2圖像壓縮編碼的可能性
5.1.3圖像壓縮編碼的分類
5.1.4圖像壓縮編碼的系統(tǒng)評價
5.2熵編碼
5.2.1哈夫曼編碼
522香農(nóng)范諾編碼
5.2.3算術(shù)編碼
5.2.4行程編碼
5.3預(yù)測編碼
5.3.1DPCM基本原理
5.3.2最佳線性預(yù)測編碼方法
5.3.3自適應(yīng)預(yù)測編碼方法
5.4變換編碼
5.5圖像壓縮編碼國際標(biāo)準(zhǔn)
5.5.1靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG
5.5.2活動圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)MPEG
習(xí)題與思考題
第6章圖像形態(tài)學(xué)處理
6.1形態(tài)學(xué)圖像處理
6.1.1形態(tài)學(xué)圖像處理方法
6.1.2基本符號和定義
6.2二值形態(tài)學(xué)圖像處理
6.2.1腐蝕
6.2.2膨脹
6.2.3結(jié)構(gòu)元素的分解
6.2.4開運算與閉運算
6.3灰度形態(tài)學(xué)圖像處理
6.3.1腐蝕與膨脹
6.3.2開運算與閉運算
6.4形態(tài)學(xué)濾波及骨架抽取
6.4.1形態(tài)學(xué)濾波
6.4.2骨架抽取
習(xí)題與思考題
第7章圖像分割
7.1閾值選取的圖像分割
7.1.1灰度閾值分割
7.1.2直方圖閾值
7.1.3最大熵閾值
7.1.4全局閾值分割和局部閾值法
7.1.5二維直方圖閾值
7.2區(qū)域的圖像分割
7.2.1區(qū)域生長法
7.2.2分裂合并分割方法
7.3邊緣檢測的圖像分割
7.3.1邊緣檢測的基本原理
7.3.2邊緣檢測算子
7.4Hough變換的線圓檢測
7.4.1Hough變換原理
7.4.2應(yīng)用Hough變換檢測
空間曲線案例
7.5運動圖像目標(biāo)分割
7.5.1圖像背景差值法
7.5.2圖像差分法
習(xí)題與思考題
第8章圖像特征分析
8.1顏色特征分析
8.1.1顏色直方圖
8.1.2直方圖不變特征量
8.1.3顏色矩
8.2形狀特征分析
8.2.1鏈碼
8.2.2傅里葉描述子
8.2.3幾何特征的描述
8.2.4形狀特征的描述
8.2.5不變矩
8.3紋理特征分析
8.3.1自相關(guān)函數(shù)
8.3.2灰度共生矩陣法
8.3.3頻譜法
8.4其他特征分析
8.4.1標(biāo)記
8.4.2拓撲描述符
習(xí)題與思考題
第9章圖像配準(zhǔn)及識別
9.1圖像配準(zhǔn)基礎(chǔ)
9.1.1圖像配準(zhǔn)的定義
9.1.2圖像配準(zhǔn)的基本流程
9.2基于灰度信息的圖像配準(zhǔn)算法
9.2.1互相關(guān)配準(zhǔn)方法
9.2.2最大互信息配準(zhǔn)方法
9.3基于特征的圖像配準(zhǔn)方法
9.3.1基于點特征的圖像配準(zhǔn)算法
9.3.2基于線特征的圖像配準(zhǔn)算法
9.4基于優(yōu)化策略的圖像配準(zhǔn)算法
9.4.1幅度排序相關(guān)搜索算法
9.4.2分層搜索算法
9.4.3智能搜索算法
9.5圖像識別的主要方法
9.5.1統(tǒng)計識別方法
9.5.2模糊識別方法
9.5.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法
習(xí)題與思考題
第10章實用數(shù)字圖像處理與分析
系統(tǒng)
10.1圖像數(shù)字水印技術(shù)
10.1.1數(shù)字水印的嵌入
10.1.2數(shù)字水印的提取
10.1.3數(shù)字水印的攻擊實驗
10.2人臉圖像自動識別技術(shù)的實現(xiàn)
10.2.1人臉識別系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)
10.2.2人臉圖像的預(yù)處理
10.2.3人臉圖像的特征提取
10.2.4分類過程
10.2.5識別結(jié)果
習(xí)題與思考題
附錄AMATLAB圖像處理工具箱
函數(shù)
附錄B圖像處理技術(shù)常用英漢術(shù)語
（詞匯）對照
參考文獻