內容簡介
在數字圖像處理領域，本書作爲主要教材已有30多年。這一版本是作者在前兩版的基礎上修訂而成的，是前兩版的發展與延續。除保留了前兩版的大部分內容外，根據讀者的反饋，作者在13個方面對本書進行了修訂，新增了400多幅圖像、200多幅圖表及80多道習題，融入了近年來數字圖像處理領域的重要進展，因而本書特色鮮明且與時俱進。全書仍分爲12章，即緒論、數字圖像基礎、灰度變換與空間濾波、頻率域濾波、圖像復原與重建、彩色圖像處理、小波和多分辨率處理、圖像壓縮、形態學圖像處理、圖像分割、表示與描述、目標識別。
作者介紹
Rafael C. Gonzalez(岡薩雷斯): 1965於美國邁阿密大學獲電氣工程學士學位；1967年和1970年於美國佛羅里達大學蓋恩斯維爾分校分別獲電氣工程碩士學位和博士學位。1970年，加盟田納西大學諾克斯維爾分校(UTK)電機和計算機工程系。1973年晉升爲副教授，1978年晉升爲教授，1984年被授予“傑出貢獻教授”。1994年到1997年任系主任，現爲UTK名譽教授。
翻譯阮秋琦: 1969年畢業於北方交通大學並留校任教,1981年於北方交通大學研究生畢業獲工學碩士學位.1987年1月至1990年5月赴美國匹茲堡大學及辛辛那提大學訪問進修,主修圖像處理和計算機視覺科學。
目錄
第1章 緒論 1
引言 1
1.1 什麼是數字圖像處理 1
1.2 數字圖像處理的起源 2
1.3 使用數字圖像處理領域的實例 4
1.3.1 伽馬射線成像 5
1.3.2 X射線成像 5
1.3.3 紫外波段成像 7
1.3.4 可見光及紅外波段成像 7
1.3.5 微波波段成像 10
1.3.6 無線電波段成像 10
1.3.7 使用其他成像方式的例子 11
1.4 數字圖像處理的基本步驟 14
1.5 圖像處理系統的組成 15
小結 17
參考文獻 17
第2章 數字圖像基礎 20
引言 20
2.1 視覺感知要素 20
2.1.1 人眼的結構 20
2.1.2 眼睛中圖像的形成 22
2.1.3 亮度適應和辨別 22
2.2 光和電磁波譜 24
2.3 圖像感知和獲取 26
2.3.1 使用單個傳感器獲取圖像 27
2.3.2 使用條帶傳感器獲取圖像 27
2.3.3 使用傳感器陣列獲取圖像 28
2.3.4 簡單的圖像形成模型 28
2.4 圖像取樣和量化 30
2.4.1 取樣和量化的基本概念 30
2.4.2 數字圖像表示 31
2.4.3 空間和灰度分辨率 34
2.4.4 圖像內插 36
2.5 像素間的一些基本關係 38
2.5.1 相鄰像素 38
2.5.2 鄰接性、連通性、區域和邊界 38
2.5.3 距離度量 40
2.6 數字圖像處理中所用數學工具的介紹 41
2.6.1 陣列與矩陣操作 41
2.6.2 線性操作與非線性操作 42
2.6.3 算術操作 42
2.6.4 集合和邏輯操作 46
2.6.5 空間操作 49
2.6.6 向量與矩陣操作 53
2.6.7 圖像變換 54
2.6.8 概率方法 56
小結 57
參考文獻 58
習題 58
第3章 灰度變換與空間濾波 62
引言 62
3.1 背景知識 62
3.1.1 灰度變換和空間濾波基礎 62
3.1.2 關於本章中的例子 63
3.2 一些基本的灰度變換函數 64
3.2.1 圖像反轉 64
3.2.2 對數變換 64
3.2.3 冪律(伽馬)變換 66
3.2.4 分段線性變換函數 68
3.3 直方圖處理 72
3.3.1 直方圖均衡 72
3.3.2 直方圖匹配(規定化) 77
3.3.3 局部直方圖處理 83
3.3.4 在圖像增強中使用直方圖統計 85
3.4 空間濾波基礎 88
3.4.1 空間濾波機理 88
3.4.2 空間相關與卷積 89
3.4.3 線性濾波的向量表示 92
3.4.4 空間濾波器模板的產生 93
3.5 平滑空間濾波器 93
3.5.1 平滑線性濾波器 93
3.5.2 統計排序(非線性)濾波器 96
3.6 銳化空間濾波器 97
3.6.1 基礎 97
3.6.2 使用二階微分進行圖像銳化——拉普拉斯算子 99
3.6.3 非銳化掩蔽和高提升濾波 100
3.6.4 使用一階微分對(非線性)圖像銳化——梯度 101
3.7 混合空間增強法 103
3.8 使用模糊技術進行灰度變換和空間濾波 105
3.8.1 引言 106
3.8.2 模糊集合論原理 106
3.8.3 模糊集合應用 110
3.8.4 使用模糊集合進行灰度變換 116
3.8.5 使用模糊集合進行空間濾波 117
小結 119
參考文獻 119
習題 120
第4章 頻率域濾波 124
引言 124
4.1 背景 124
4.1.1 傅里葉級數和變換簡史 124
4.1.2 關於本章中的例子 125
4.2 基本概念 125
4.2.1 複數 125
4.2.2 傅里葉級數 126
4.2.3 衝激及其取樣特性 126
4.2.4 連續變量函數的傅里葉變換 128
4.2.5 卷積 130
4.3 取樣和取樣函數的傅里葉變換 131
4.3.1 取樣 131
4.3.2 取樣函數的傅里葉變換 132
4.3.3 取樣定理 134
4.3.4 混淆 135
4.3.5 由取樣後的數據重建(復原)函數 137
4.4 單變量的離散傅里葉變換(DFT) 138
4.4.1 由取樣後的函數的連續變換得到DFT 138
4.4.2 取樣和頻率間隔間的關係 140
4.5 兩個變量的函數的擴展 141
4.5.1 二維衝激及其取樣特性 141
4.5.2 二維連續傅里葉變換對 141
4.5.3 二維取樣和二維取樣定理 142
4.5.4 圖像中的混淆 143
4.5.5 二維離散傅里葉變換及其反變換 147
4.6 二維離散傅里葉變換的一些性質 148
4.6.1 空間和頻率間隔的關係 148
4.6.2 平移和旋轉 148
4.6.3 週期性 148
4.6.4 對稱性 150
4.6.5 傅里葉譜和相角 154
4.6.6 二維卷積定理 157
4.6.7 二維離散傅里葉變換性質的小結 159
4.7 頻率域濾波基礎 161
4.7.1 頻率域的其他特性 161
4.7.2 頻率域濾波基礎 162
4.7.3 頻率域濾波步驟小結 165
4.7.4 空間和頻率域濾波間的對應 166
4.8 使用頻率域濾波器平滑圖像 169
4.8.1 理想低通濾波器 169
4.8.2 布特沃斯低通濾波器 172
4.8.3 高斯低通濾波器 173
4.8.4 低通濾波的其他例子 174
4.9 使用頻率域濾波器銳化圖像 176
4.9.1 理想高通濾波器 176
4.9.2 布特沃斯高通濾波器 178
4.9.3 高斯高通濾波器 178
4.9.4 頻率域的拉普拉斯算子 179
4.9.5 鈍化模板、高提升濾波和高頻強調濾波 180
4.9.6 同態濾波 182
4.10 選擇性濾波 184
4.10.1 帶阻濾波器和帶通濾波器 184
4.10.2 陷波濾波器 185
4.11 實現 187
4.11.1 二維DFT的可分性 187
4.11.2 用DFT算法計算IDFT 187
4.11.3 快速傅里葉變換(FFT) 187
4.11.4 關於濾波器設計的一些註釋 190
小結 190
參考文獻 190
習題 191
第5章 圖像復原與重建 196
引言 196
5.1 圖像退化/復原過程的模型 197
5.2 噪聲模型 197
5.2.1 噪聲的空間和頻率特性 197
5.2.2 一些重要的噪聲概率密度函數 198
5.2.3 週期噪聲 201
5.2.4 噪聲參數的估計 202
5.3 只存在噪聲的復原——空間濾波 203
5.3.1 均值濾波器 203
5.3.2 統計排序濾波器 205
5.3.3 自適應濾波器 208
5.4 用頻率域濾波消除週期噪聲 211
5.4.1 帶阻濾波器 211
5.4.2 帶通濾波器 211
5.4.3 陷波濾波器 212
5.4.4 最佳陷波濾波 213
5.5 線性、位置不變的退化 216
5.6 估計退化函數 218
5.6.1 圖像觀察估計 218
5.6.2 試驗估計 218
5.6.3 建模估計 219
5.7 逆濾波 221
5.8 最小均方誤差(維納)濾波 222
5.9 約束最小二乘方濾波 224
5.10 幾何均值濾波 227
5.11 由投影重建圖像 228
5.11.1 引言 228
5.11.2 計算機斷層(CT)原理 230
5.11.3 投影和雷登變換 232
5.11.4 傅里葉切片定理 235
5.11.5 使用平行射線束濾波反投影的重建 236
5.11.6 使用扇形射線束濾波反投影的重建 240
小結 244
參考文獻 244
習題 245
第6章 彩色圖像處理 249
引言 249
6.1 彩色基礎 249
6.2 彩色模型 254
6.2.1 RGB彩色模型 254
6.2.2 CMY和CMYK彩色模型 257
6.2.3 HSI彩色模型 257
6.3 僞彩色圖像處理 262
6.3.1 灰度分層 262
6.3.2 灰度到彩色的變換 265
6.4 全綵色圖像處理基礎 267
6.5 彩色變換 268
6.5.1 公式 269
6.5.2 補色 271
6.5.3 彩色分層 271
6.5.4 色調和彩色校正 273
6.5.5 直方圖處理 275
6.6 平滑和銳化 276
6.6.1 彩色圖像平滑 276
6.6.2 彩色圖像銳化 278
6.7 基於彩色的圖像分割 279
6.7.1 HSI彩色空間的分割 279
6.7.2 RGB向量空間中的分割 279
6.7.3 彩色邊緣檢測 281
6.8 彩色圖像中的噪聲 283
6.9 彩色圖像壓縮 284
小結 285
參考文獻 285
習題 286
第7章 小波和多分辨率處理 289
引言 289
7.1 背景 289
7.1.1 圖像金字塔 290
7.1.2 子帶編碼 292
7.1.3 哈爾變換 297
7.2 多分辨率展開 300
7.2.1 級數展開 300
7.2.2 尺度函數 301
7.2.3 小波函數 304
7.3 一維小波變換 306
7.3.1 小波級數展開 306
7.3.2 離散小波變換 308
7.3.3 連續小波變換 309
7.4 快速小波變換 311
7.5 二維小波變換 317
7.6 小波包 322
小結 330
參考文獻 330
習題 331
第8章 圖像壓縮 334
引言 334
8.1 基礎知識 335
8.1.1 編碼冗餘 336
8.1.2 空間冗餘和時間冗餘 337
8.1.3 不相關的信息 337
8.1.4 圖像信息的度量 338
8.1.5 保真度準則 340
8.1.6 圖像壓縮模型 341
8.1.7 圖像格式、容器和壓縮標準 343
8.2 一些基本的壓縮方法 345
8.2.1 霍夫曼編碼 345
8.2.2 Golomb編碼 346
8.2.3 算術編碼 350
8.2.4 LZW編碼 351
8.2.5 行程編碼 353
8.2.6 基於符號的編碼 357
8.2.7 比特平面編碼 359
8.2.8 塊變換編碼 361
8.2.9 預測編碼 373
8.2.10 小波編碼 387
8.3 數字圖像水印 394
小結 398
參考文獻 398
習題 399
第9章 形態學圖像處理 402
引言 402
9.1 預備知識 402
9.2 腐蝕和膨脹 404
9.2.1 腐蝕 404
9.2.2 膨脹 406
9.2.3 對偶性 407
9.3 開操作與閉操作 407
9.4 擊中或擊不中變換 411
9.5 一些基本的形態學算法 412
9.5.1 邊界提取 412
9.5.2 孔洞填充 413
9.5.3 連通分量的提取 414
9.5.4 凸殼 416
9.5.5 細化 417
9.5.6 粗化 418
9.5.7 骨架 418
9.5.8 裁剪 420
9.5.9 形態學重建 421
9.5.10 二值圖像形態學操作小結 426
9.6 灰度級形態學 428
9.6.1 腐蝕和膨脹 428
9.6.2 開操作和閉操作 430
9.6.3 一些基本的灰度級形態學算法 431
9.6.4 灰度級形態學重建 435
小結 437
參考文獻 437
習題 438
第10章 圖像分割 443
引言 443
10.1 基礎知識 443
10.2 點、線和邊緣檢測 445
10.2.1 背景知識 445
10.2.2 孤立點的檢測 447
10.2.3 線檢測 449
10.2.4 邊緣模型 450
10.2.5 基本邊緣檢測 454
10.2.6 更先進的邊緣檢測技術 459
10.2.7 邊緣連接和邊界檢測 46
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