第一章是图像处理的概论；第2至4章是图像处理的基础部分，包括图像处理技术的一些基本概念、图像的基本运算以及图像的变换技术基础；第5至7章是图像处理的技术部分，包括图像增强、图像复原以及图像分割的部分，这部分是图像处理的核心技术部分；第8至11章是图像处理技术的高级处理分不分，包括彩色图像的处理、数学形态学方法、图像压缩技术以及图像的小波变换处理技术； 第12章是图像处理的实例分析。
本书的特色是基础详实、实例丰富、知识点循序渐进、实现代码齐全、实用性强。既能满足基础知识的详尽易懂需要，也能满足工程实践的需要。

数字图像处理原理与实现方法
全红艳 曹桂涛　编著

随着网络及多媒体技术迅猛发展，数字图像处理技术的研究显得特别重要，该技术已经被广泛应用于生物医学、公安、办公自动化、航天航空等领域。本书是在作者多年的图像处理研究和实践基础上编著而成，主要讲述了数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用，叙述过程中始终不脱离实践这个主题，真正做到了理论与实践并举，为培养读者的创新意识和提高读者的实践能力奠定了坚实的基础。

本书特点
理论与实践相结合，使算法理解与应用相得益彰。代码丰富，知识点讲述深入浅出；既适用于理论教学，也适用于工程开发与设计。
OpenCV、Matlab以及C++的CDib类三种实现方法，应用领域广、实用性强。
注重图像处理的实例讨论与比较，有助于读者深刻理解图像算法，并巩固所学技能。
配有丰富的习题，便于读者对知识点的掌握。

当今是知识爆炸的时代，网络及多媒体技术发展迅猛。在海量技术以突飞猛进的速度不断发展的过程中，数字图像处理技术的研究显得特别重要。数字图像处理技术已经被广泛应用于生物医学、公安、办公自动化、航天航空及网络应用，因此有必要扎实地学习和掌握数字图像处理的技术，并将其应用于实践中。
　　数字图像处理是面向实际应用的一门课程，因此对于该门课程的教学要采用理论与实践相结合的方法。目前数字图像处理的多数教材以讲解理论知识为主，这样的内容很难使学生充分理解图像处理的基础理论知识，因此不能达到很好应用的目的。本着提升新世纪学生的创新意识，并不断提高学生实践能力的目的，我们编写了本书。
　　在编写过程中我们一方面将深奥的图像处理理论知识尽量讲解得浅显易懂，另一方面融入了实践的内容，包括各个知识点的算法实现方法。
　　具体来说，本书的特点包括以下几个方面：
　　1）对于读者，零知识起点。没有学习过图形学及算法设计的学生也可以循序渐进地掌握数字图像处理的技能。
　　2）对于图像处理原理的讲解深入浅出。将复杂的图像处理原理阐述得浅显易懂，便于计算机类、电子类以及其他各类人员学习掌握。
　　3）对于图像处理的算法，采用不同方法予以实现。对于图像处理的算法，本书分别采用常用的Matlab、OpenCV以及C++的CDib类方法予以实现，以便满足各类工程技术人员的需要。
　　4）注重图像处理的实例讨论与比较。为了深入理解图像处理的算法，采用图像处理的实例分析方法进行讲解，这样可以使学生扎实地掌握图像处理的算法及理论知识。
　　5）基础知识讲解与例题相结合，循序渐进。采用例题分析方法，给出理论知识应用的实例，讲解所阐述知识点的使用方法。
　　6）配有一定量的习题，供学生练习。多数章节给出了习题，便于学生对知识点的巩固。
　　本书在编写过程中参考了大量图像处理方面的书籍、资料和网站，在书后我们只列出了主要参考文献，对未列出的参考文献的作者在此一并表示感谢。鉴于作者的经验及知识理解有限，编写过程中出现错误在所难免，敬请各位读者不吝指正，我们会将读者的反馈作为进一步提高质量的动力。

编者
2013年盛夏于上海

计算机\图形图像

随着网络及媒体技术迅猛发展，数字图像处理技术的研究显得特别重要。数字图像处理技术已经被广泛应用于生物医学、公安、办公自动化、航天航空等众多领域。本书是在作者多年图像处理的研究和实践基础上编著而成，主要讲述了数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用，叙述过程中始终不脱离实践这个主题，真正做到了理论与实践并举，为提升读者的创新意识和实践能力奠定了坚实的基础。
本书特色
 理论与实践相结合，使算法理解与应用相得益彰。
 适用于理论教学，知识点讲述深入浅出，便于理解和掌握。
 也适用于工程开发与设计，代码丰富，有利于指导工程实践。
 Opencv，Matlab以及C++三种实现方法，应用领域广、实用性强。
 丰富的实例，有助于深刻理解图像算法，并巩固所学技能。
 既适用于本科、研究生的教学与科研，也适用于工程技术人员参考。

全红艳：暂无

曹桂涛：暂无

前言
教学建议
第1章概论
11基本概念
111数字图像
112数字图像处理
12数字图像处理技术的发展及应用
13数字图像处理的主要方法
14数字图像处理系统的构成
第2章数字图像基础
21图像的采样和量化
211图像的采样
212图像的量化
22图像的表示及实例
221图像表示
222图像类型及实例
23影响数字图像质量的因素
231空间分辨率
232强度等级分辨率
233对比度
234清晰度
24人眼结构与视觉特性
241人眼结构
242人眼视觉特性
25常见的图像格式
251JPEG
252GIF
253TIFF
254PCX
255BMP
26图像处理的编程基础
261Matlab方法
262OpenCV方法
263CDib类方法
264图像的基本操作
习题
第3章图像的基本运算
31代数运算
311加运算
312减运算
313乘运算
314除运算
32逻辑运算
321与运算
322或运算
323补运算
33几何变换
331平移变换
332镜像变换
333旋转变换
34图像的缩放
341图像的缩小
342图像的放大
35插值运算
351前向映射法和后向映射法
352灰度重采样
353常用的插值法
36图像缩放及插值运算的实现方法
361图像缩放功能的Matlab实现方法
362前向映射法实现缩放功能
363后向映射法实现缩放功能
37图像的控制点变换与图像的变形处理
371三角形区域的变换方法
372四边形区域的变换方法
习题
第4章频域处理基础
41时域与频域表示
42傅里叶变换
421连续傅里叶变换
422离散傅里叶变换
43快速傅里叶变换
44傅里叶变换的性质
45利用傅里叶变换进行图像处理
451图像傅里叶变换
452图像傅里叶变换的实现方法
46离散余弦变换及实现方法
461离散余弦变换
462离散余弦变换的实现方法
习题
第5章空域点处理方法
51点运算
511点运算基础
512点运算的实现方法
52直方图处理
521直方图处理基础
522直方图处理的实现方法
53伪彩色处理
531伪彩色处理基础
532伪彩色处理的实现方法
习题
第6章图像增强
61空域的平滑与锐化
611邻域操作
612空域的平滑技术
613空域的锐化技术
614平滑与锐化相结合的滤波技术
62频域的平滑与锐化
621数字图像的频域处理基础
622低通滤波器与图像的平滑处理
623高通滤波器与图像的锐化处理
习题
第7章图像复原
71图像复原基础
72图像退化与数学模型
73典型的图像复原方法
74退化函数估计方法
741图像观察估计法
742试验估计法
743模型估计法
75逆滤波复原及其实现方法
751逆滤波复原基础
752逆滤波复原的实现
76维纳滤波复原及其实现方法
761维纳滤波复原基础
762维纳滤波复原的实现方法
77噪声模型
78空域滤波复原
781均值滤波器
782统计滤波器
783自适应滤波器
习题
第8章图像分割
81图像分割基础
811图像分割的概念
812图像分割的基本方法
813图像分割系统的构成
82非连续性检测
821孤立点的检测
822线的检测
823边缘检测
83边缘连接
831局部处理方法
832Hough变换及实现方法
84阈值分割法
841单阈值分割与多阈值分割
842均值迭代阈值分割法
843最大类间方差分割法
844常见的多阈值分割法
85基于区域的分割方法
851区域生长算法
852区域分裂合并算法
86基于能量的分割方法
861主动轮廓模型
862主动轮廓线演化的实例
863主动轮廓分割方法的实现
864水平集方法
习题
第9章彩色图像处理
91色彩模型基础
911RGB色彩模型
912CMY色彩模型
913HSV与HSI色彩模型
914各种色彩空间之间的转换
92RGB彩色图像的处理
93彩色图像处理
931彩色图像平滑
932彩色图像锐化
933彩色图像分割
934彩色图像的边缘提取
94假彩色图像处理
95彩色图像处理的实现方法
习题
第10章数学形态学方法
101集合论基础知识
1011元素和集合
1012平移和反射
1013结构元
102形态学基本运算
1021腐蚀
1022膨胀
1023开运算
1024闭运算
103形态学基本运算的实现
104利用形态学处理图像
1041利用形态学算子处理图像
1042形态学图像处理的实现方法
习题
第11章图像压缩
111图像压缩技术基础
1111编码与解码
1112图像压缩的必要性和可能性
1113信源编码
1114性能指标
112无损压缩编码
1121哈夫曼编码
1122香农范诺编码
1123游程编码
1124无损预测编码
1125算术编码
习题
第12章小波变换
121小波变换概述
122小波变换基础
1221小波变换的定义
1222小波变换的性质
1223常用的基本小波
123连续小波变换和离散小波变换
1231连续小波变换
1232离散小波变换及实例
124多分辨率分析
125小波变换的应用
126小波变换的实现
习题
第13章图像处理实例
131动画中人脸变形实例
132医学图像增强应用实例
主要参考文献