标题：数字图像处理基础与应用
图书信息
作者：朱虹 图书详细信息： ISBN：9787302307907 定价：26元 印次：1-1 装帧：平装 印刷日期：2012-12-28
图书简介
本书是根据作者多年从事数字图像处理科研与教学过程中的经历总结而成的，以为读者提供相应的方法理论以及问题分析的引导为宗旨来组织内容的，其中包括了作者最新的研究成果中最核心部分的内容。全书共分为12章，重点介绍了数字图像的基本概念、数字图像增强、数字图像去噪、数字图像锐化、图像的几何变换、数字图像分割、二值图像处理、模糊退化图像的复原、图像的超分辨率重建、彩色图像处理以及运动目标检测识别与跟踪等方面的内容。本书以深入浅出，示例佐证，基础内容与较复杂问题的求解方法相结合的方式完成，适用于高等学校信息与通信工程、计算机科学与应用、信号与信息处理、应用数学、自动化类专业的本科生或研究生的教材或参考书。本书基础部分适用于本科生教学，深入部分则适合研究生的学习。同时，为了便于读者理解，书中对基础算法安排了算例实现，适用于图像处理应用工程人员及科研人员参考。 
图书前言
数字图像以观察的直观性，描述信息的丰富性的特点，随着计算机技术及多媒体技术的发展，在诸多的领域中快速发展并广泛应用。为此，编者在数字图像的相关教学与研究中，总结科研中相关核心问题的解决方法以及教学中对学生思维引导方面的经验，形成了本书的基本架构。本书致力于为读者提供在数字图像若干研究方向上的基本知识及研究方法，其中包括多个研究项目的积累，以及多名研究生的研究课题的成果。全书共分为12章，包括了数字图像处理与分析理解等相关内容。有基本方法理论方面的阐述，也有对研究问题的剖析。有基本知识的详细阐述，也有科研中难点问题解决方法的简述。本书是在编者所在研究室的全体人员的共同努力下完成的。在编写过程中，参考并引用了大量的同行们的研究成果，在此，向原作者表示感谢，并且由于编者在撰写过程中，受到诸多文献的启发，在此引用得不完全，请原作者多多谅解。由于编者水平有限，书中难免出现不当之处，敬请各位读者批评指正。本书编者分工如下： 朱虹： 第1~第12章大部分内容的撰写。蔺广逢： 第6.4节内容的撰写。欧阳光振： 第9章内容的撰写。刘薇： 第10章、第12.3节内容的撰写。姚杰： 第10.2节内容的撰写。赵朝杰： 第10.3节内容的撰写。范彩霞： 第11.1节、11.2节、11.5节内容的撰写。赵文平： 第11.3节内容的撰写。邢楠： 第12.1节部分内容的撰写。董敏： 第12.1节部分内容的撰写。乔俊峰： 第12.2节部分内容的撰写。马文庆： 第12.3节部分内容的撰写。王栋： 第12.2节、第12.3节部分内容的撰写。编者2012.9
图书目录
第1章引言1.1图像的基本概念1.2数字图像处理系统1.2.1静态数字图像处理1.2.2数字视频处理1.3数字图像处理的主要研究内容1.4本书的结构安排习题第2章数字图像的基本概念2.1数字图像的基本概述2.1.1采样2.1.2量化2.2数字图像的数值描述2.3数字图像的位图文件结构2.3.1BMP位图文件的总体结构2.3.2BMP位图文件的各结构的具体数据项2.4数字图像的灰度直方图2.4.1灰度直方图的概念2.4.2灰度直方图的性质2.4.3灰度直方图对图像特性的表征习题第3章数字图像增强3.1线性对比度展宽3.2非线性动态范围调整3.3直方图均衡化方法3.4Retinex图像增强方法习题第4章数字图像去噪4.1图像噪声4.2均值滤波4.2.1均值滤波的原理4.2.2均值滤波方法4.3中值滤波4.3.1中值滤波的原理4.3.2中值滤波方法4.4边界保持类平滑滤波4.4.1基于灰度最小方差的均值滤波4.4.2K近邻均值滤波4.4.3对称近邻均值滤波4.4.4西格玛（∑）均值滤波4.5灰度图的形态学滤波4.5.1灰值腐蚀滤波4.5.2灰值膨胀滤波4.5.3灰值开运算滤波4.5.4灰值闭运算滤波习题第5章数字图像锐化5.1一阶锐化算法5.1.1单方向一阶锐化算子5.1.2任意方向一阶锐化算子5.1.3一阶优化锐化算子5.2二阶锐化算法5.2.1Laplacian锐化算子5.2.2Wallis锐化算子5.2.3LOG锐化算子习题第6章图像的几何变换6.1图像的位置变换6.1.1图像的平移6.1.2图像的镜像6.1.3图像的旋转6.2图像的形状变换6.2.1图像的缩小6.2.2图像的放大6.2.3图像的错切6.3齐次坐标与图像的仿射变换6.4图像几何畸变的校正习题第7章数字图像分割7.1阈值分割方法7.1.1基于灰度直方图的峰谷阈值方法7.1.2p参数阈值方法7.1.3类间、类内最大方差比阈值法7.1.4均值聚类阈值法7.1.5最大熵阈值法7.1.6局部阈值法7.1.7二维熵阈值法7.2边缘检测分割方法7.2.1加权梯度直方图分割方法7.2.2复差分边缘检测分割方法7.2.3综合边缘检测分割方法7.3区域检测分割方法7.3.1基于Hough变换的分割方法7.3.2区域生长法7.3.3区域合并、分裂法7.4基于流形特征的分割方法7.4.1图像流形特征的提取7.4.2目标函数构建与优化习题第8章二值图像处理8.1二值图像中的基本概念8.1.1连接关系8.1.2内部点与边界点8.1.3连接数与交叉数8.1.4几何特征8.2贴标签8.3边界跟踪8.4细线化8.4.1距离变换8.4.2骨架线的提取8.5腐蚀与膨胀8.5.1腐蚀8.5.2膨胀8.6开运算与闭运算8.6.1开运算8.6.2闭运算习题第9章模糊退化图像的复原9.1图像的模糊退化模型的建立9.1.1运动模糊退化函数9.1.2散焦模糊退化函数9.2图像的模糊退化模型的估计9.2.1运动模糊退化函数的估计9.2.2散焦模糊退化函数的估计9.3图像模糊退化的复原9.3.1逆滤波图像复原方法9.3.2维纳滤波图像复原方法9.3.3Lucy_Richard迭代复原方法9.4振铃效应的抑制9.4.1边界循环方法9.4.2最优窗方法习题第10章图像的超分辨率重建10.1图像超分辨率重建的概念10.1.1超分辨率重建方法的设计思想10.1.2超分辨率理论的产生与发展10.2图像超分辨率重建的数学模型10.2.1图像的降质模型10.2.2超分辨率重建的一般模型10.2.3常用的图像先验模型10.3亚像素图像配准方法10.3.1图像配准的概念10.3.2亚像素图像配准10.3.3迭代泰勒级数法10.3.4相位相关法10.3.5基于多峰拟合的扩展相位相关法10.4超分辨率图像重建算法10.4.1最大后验概率估计的超分辨率重建算法10.4.2凸集投影的超分辨率重建算法10.5超分辨率图像重建面临的挑战习题第11章彩色图像11.1彩色的形成原理与基本概念11.1.1视觉生理学11.1.2视觉特性11.1.3彩色信息的感知11.1.4彩色成像及其数学模型11.2表色系11.2.1色度学彩色模型11.2.2工业彩色模型11.2.3视觉彩色模型11.3彩色平衡11.3.1灰场白平衡11.3.2最大颜色值平衡11.4彩色补偿11.5多相机间的颜色一致性校正11.5.1颜色直方图匹配方法11.5.2多项式回归建模方法11.5.3基于统计特性的颜色校正方法11.6彩色图像的颜色不变量特征11.6.1基于Kubelka?Munk原理的颜色不变量特征11.6.2基于Diagonal?Offset模型的颜色矩不变量特征11.7本征图像分解11.7.1本征图像分解原理11.7.2基于单幅图像的本征图像分解习题第12章图像识别与目标检测跟踪12.1图像的真伪鉴别12.1.1基于相机指纹的真伪鉴别方法12.1.2基于相机响应特性的真伪鉴别方法12.2视频运动目标的检测12.2.1光流法12.2.2帧间差分法12.2.3背景差分法12.2.4单高斯背景建模方法12.2.5混合高斯背景建模方法12.2.6基于码书的背景建模方法12.2.7非参数估计的背景建模方法12.3阴影检测12.3.1阴影产生的机理12.3.2基于RGB颜色空间的阴影检测算法12.3.3基于HSV颜色空间的阴影检测算法12.4运动目标的跟踪12.4.1基于颜色特征的目标跟踪12.4.2目标的运动特征12.4.3目标跟踪过程中粘连、遮挡交叉的处理习题参考文献[1]