本書(shū)詳細(xì)介紹了數(shù)字圖像處理的基本理論和實(shí)用方法。全書(shū)共10章,主要內(nèi)容包括數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)、圖像的空間域增強(qiáng)、圖像的頻率域增強(qiáng)、圖像的復(fù)原、彩色圖像、圖像的形態(tài)學(xué)處理、圖像的分割、圖像的編碼與壓縮、小波變換、圖像識(shí)別等。本書(shū)遵循理論與實(shí)踐并重的指導(dǎo)思想,在夯實(shí)圖像處理理論的基礎(chǔ)上,加強(qiáng)實(shí)踐環(huán)節(jié)的針對(duì)性和應(yīng)用性。
陳崗,男,山東警察學(xué)院偵查系偵查理論教研室主任,副教授。主要研究領(lǐng)域:數(shù)字圖像處理、犯罪情報(bào)分析。發(fā)表學(xué)術(shù)研究論文34篇,主編、副主編出版教材5部。主持和參與完成省部級(jí)、廳局級(jí)科研項(xiàng)目10項(xiàng),榮獲科研成果獎(jiǎng)5項(xiàng)。取得計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)1項(xiàng)。
第1章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 1
1.1 圖像的取樣和量化 1
1.2 連續(xù)函數(shù)的傅里葉變換 2
1.3 取樣定理 6
1.4 數(shù)字圖像的數(shù)學(xué)表示方法 10
1.5 數(shù)字圖像的類型 11
1.6 數(shù)字圖像的獲得 12
1.7 數(shù)字圖像處理工具—MATLAB簡(jiǎn)介 12
第2章 圖像的空間域增強(qiáng) 25
2.1 灰度變換 25
2.2 直方圖均衡化 31
2.3 直方圖規(guī)定化 36
2.4 局部增強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)方法 41
2.5 空間域?yàn)V波 43
2.6 平滑空間域?yàn)V波器 44
2.7 銳化空間域?yàn)V波器 50
第3章 圖像的頻率域增強(qiáng) 57
3.1 一維離散數(shù)列的傅里葉變換 57
3.2 二維離散數(shù)列的傅里葉變換 64
3.3 周期離散函數(shù)的卷積 67
3.4 快速傅里葉變換 70
3.5 頻率域圖像增強(qiáng)的基本概念 80
3.6 頻率域平滑濾波器 81
3.7 頻率域銳化濾波器 85
第4章 圖像的復(fù)原 89
4.1 圖像的退化模型 89
4.2 連續(xù)圖像的退化模型 90
4.3 離散圖像的退化模型 92
4.4 估計(jì)退化函數(shù)H(u,v) 93
4.5 逆濾波、維納濾波與約束最小二乘方濾波 97
4.5.1 逆濾波 97
4.5.2 維納濾波 98
4.5.3 約束最小二乘方濾波 99
4.6 逆濾波、維納濾波與約束最小二乘方濾波的MATLAB實(shí)現(xiàn) 101
4.6.1 逆濾波的MATLAB實(shí)現(xiàn) 101
4.6.2 維納濾波的MATLAB實(shí)現(xiàn) 102
4.6.3 約束最小二乘方濾波的MATLAB實(shí)現(xiàn) 107
第5章 彩色圖像 110
5.1 彩色基礎(chǔ) 110
5.2 彩色模型 113
5.2.1 RGB(紅綠藍(lán))彩色模型 113
5.2.2 CMY(青品紅黃)彩色模型 116
5.2.3 HSI(色調(diào)飽和度強(qiáng)度)彩色模型 117
5.2.4 RGB與HSI之間的變換 120
5.3 偽彩色圖像 124
5.4 彩色圖像處理 129
5.4.1 彩色圖像的變換公式 129
5.4.2 彩色層分離 130
5.4.3 彩色平衡與彩色增強(qiáng) 130
5.4.4 彩色圖像平滑 131
5.4.5 彩色圖像銳化 132
5.4.6 彩色圖像邊緣檢測(cè) 134
第6章 圖像的形態(tài)學(xué)處理 142
6.1 二值圖像的形態(tài)學(xué)處理 142
6.1.1 集合的反射與平移 142
6.1.2 結(jié)構(gòu)元 143
6.1.3 二值圖像的腐蝕與膨脹 143
6.1.4 二值圖像的開(kāi)啟與閉合 146
6.1.5 二值圖像邊界的提取 148
6.1.6 孔洞的填補(bǔ) 148
6.1.7 骨架 150
6.2 灰度圖像的形態(tài)學(xué)處理 158
6.2.1 灰度圖像的腐蝕與膨脹 158
6.2.2 灰度圖像的開(kāi)啟與閉合 159
6.2.3 獲取圖像中物體的邊緣 160
6.2.4 頂帽變換與底帽變換 160
6.3 彩色圖像的形態(tài)學(xué)處理 165
第7章 圖像的分割 171
7.1 圖像的閾值分割 171
7.1.1 直方圖法 172
7.1.2 最小誤差法 172
7.1.3 最大類間方差法(otsu法) 174
7.1.4 迭代法 174
7.2 圖像的邊緣分割 176
7.2.1 梯度算子 177
7.2.2 拉普拉斯算子 179
7.2.3 高斯-拉普拉斯算子 181
7.2.4 坎尼算子 183
7.3 邊緣跟蹤 186
7.4 霍夫變換 187
7.4.1 直角坐標(biāo)系中的霍夫變換 187
7.4.2 極坐標(biāo)系中的霍夫變換 189
7.5 區(qū)域增長(zhǎng) 193
第8章 圖像的編碼與壓縮 198
8.1 離散信源的熵 198
8.2 霍夫曼編碼與香農(nóng)-范諾編碼 201
8.3 算術(shù)編碼與行程編碼 207
8.3.1 算術(shù)編碼 207
8.3.2 行程編碼 210
8.4 預(yù)測(cè)編碼 214
8.5 LZW編碼 219
8.6 變換編碼 221
第9章 小波變換 236
9.1 尺度函數(shù) 236
9.2 小波函數(shù) 240
9.3 一維連續(xù)函數(shù)的小波級(jí)數(shù)展開(kāi) 244
9.4 一維離散函數(shù)的小波變換 249
9.5 二維離散函數(shù)的小波變換 255
9.6 MATLAB提供的小波變換函數(shù) 258
9.7 小波變換的應(yīng)用 265
9.7.1 圖像去噪 265
9.7.2 圖像增強(qiáng)與銳化 269
9.7.3 圖像壓縮編碼 271
第10章 圖像識(shí)別 277
10.1 統(tǒng)計(jì)識(shí)別法 277
10.2 結(jié)構(gòu)識(shí)別法 280
10.3 指紋識(shí)別 282
10.3.1 指紋的基本特征 282
10.3.2 指紋圖像的預(yù)處理 284
10.3.3 指紋特征提取、分類與比對(duì) 285
10.3.4 指紋識(shí)別的準(zhǔn)確度 285
10.4 汽車(chē)牌照識(shí)別 290
10.4.1 圖像預(yù)處理 291
10.4.2 車(chē)牌定位與分割 293
10.4.3 車(chē)牌圖像二值化 294
10.4.4 車(chē)牌字符分割與識(shí)別 295
參考文獻(xiàn) 296