《數字圖像處理基礎與套用》是2013年清華大學出版社出版的圖書，作者是朱虹。本書是根據作者多年從事數字圖像處理科研與教學過程中的經歷總結而成的，以為讀者提供相應的方法理論以及問題分析的引導為宗旨來組織內容的，其中包括了作者最新的研究成果中最核心部分的內容。
基本介紹
- 書名：數字圖像處理基礎與套用
- 作者：朱虹
- ISBN：9787302307907
- 定價：26元
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2013年1月
- 裝幀：平裝
內容簡介,圖書目錄,圖書前言,
內容簡介
全書共分為12章，重點介紹了數字圖像的基本概念、數字圖像增強、數字圖像去噪、數字圖像銳化、圖像的幾何變換、數字圖像分割、二值圖像處理、模糊退化圖像的復原、圖像的超解析度重建、彩色圖像處理以及運動目標檢測識別與跟蹤等方面的內容。
本書以深入淺出，示例佐證，基礎內容與較複雜問題的求解方法相結合的方式完成，適用於高等學校信息與通信工程、計算機科學與套用、信號與信息處理、套用數學、自動化類專業的本科生或研究生的教材或參考書。本書基礎部分適用於本科生教學，深入部分則適合研究生的學習。同時，為了便於讀者理解，書中對基礎算法安排了算例實現，適用於圖像處理套用工程人員及科研人員參考。
本書以深入淺出，示例佐證，基礎內容與較複雜問題的求解方法相結合的方式完成，適用於高等學校信息與通信工程、計算機科學與套用、信號與信息處理、套用數學、自動化類專業的本科生或研究生的教材或參考書。本書基礎部分適用於本科生教學，深入部分則適合研究生的學習。同時，為了便於讀者理解，書中對基礎算法安排了算例實現，適用於圖像處理套用工程人員及科研人員參考。
圖書目錄
第1章引言
1.1圖像的基本概念
1.2數字圖像處理系統
1.2.1靜態數字圖像處理
1.2.2數字視頻處理
1.3數字圖像處理的主要研究內容
1.4本書的結構安排
習題
第2章數字圖像的基本概念
2.1數字圖像的基本概述
2.1.1採樣
2.1.2量化
2.2數字圖像的數值描述
2.3數字圖像的點陣圖檔案結構
2.3.1BMP點陣圖檔案的總體結構
2.3.2BMP點陣圖檔案的各結構的具體數據項
2.4數字圖像的灰度直方圖
2.4.1灰度直方圖的概念
2.4.2灰度直方圖的性質
2.4.3灰度直方圖對圖像特性的表征
習題
第3章數字圖像增強
3.1線性對比度展寬
3.2非線性動態範圍調整
3.3直方圖均衡化方法
3.4Retinex圖像增強方法
習題
第4章數字圖像去噪
4.1圖像噪聲
4.2均值濾波
4.2.1均值濾波的原理
4.2.2均值濾波方法
4.3中值濾波
4.3.1中值濾波的原理
4.3.2中值濾波方法
4.4邊界保持類平滑濾波
4.4.1基於灰度最小方差的均值濾波
4.4.2K近鄰均值濾波
4.4.3對稱近鄰均值濾波
4.4.4西格瑪（∑）均值濾波
4.5灰度圖的形態學濾波
4.5.1灰值腐蝕濾波
4.5.2灰值膨脹濾波
4.5.3灰值開運算濾波
4.5.4灰值閉運算濾波
習題
第5章數字圖像銳化
5.1一階銳化算法
5.1.1單方向一階銳化運算元
5.1.2任意方向一階銳化運算元
5.1.3一階最佳化銳化運算元
5.2二階銳化算法
5.2.1Laplacian銳化運算元
5.2.2Wallis銳化運算元
5.2.3LOG銳化運算元
習題
第6章圖像的幾何變換
6.1圖像的位置變換
6.1.1圖像的平移
6.1.2圖像的鏡像
6.1.3圖像的旋轉
6.2圖像的形狀變換
6.2.1圖像的縮小
6.2.2圖像的放大
6.2.3圖像的錯切
6.3齊次坐標與圖像的仿射變換
6.4圖像幾何畸變的校正
習題
第7章數字圖像分割
7.1閾值分割方法
7.1.1基於灰度直方圖的峰谷閾值方法
7.1.2p參數閾值方法
7.1.3類間、類內最大方差比閾值法
7.1.4均值聚類閾值法
7.1.5最大熵閾值法
7.1.6局部閾值法
7.1.7二維熵閾值法
7.2邊緣檢測分割方法
7.2.1加權梯度直方圖分割方法
7.2.2復差分邊緣檢測分割方法
7.2.3綜合邊緣檢測分割方法
7.3區域檢測分割方法
7.3.1基於Hough變換的分割方法
7.3.2區域生長法
7.3.3區域合併、分裂法
7.4基於流形特徵的分割方法
7.4.1圖像流形特徵的提取
7.4.2目標函式構建與最佳化
習題
第8章二值圖像處理
8.1二值圖像中的基本概念
8.1.1連線關係
8.1.2內部點與邊界點
8.1.3連線數與交叉數
8.1.4幾何特徵
8.2貼標籤
8.3邊界跟蹤
8.4細線化
8.4.1距離變換
8.4.2骨架線的提取
8.5腐蝕與膨脹
8.5.1腐蝕
8.5.2膨脹
8.6開運算與閉運算
8.6.1開運算
8.6.2閉運算
習題
第9章模糊退化圖像的復原
9.1圖像的模糊退化模型的建立
9.1.1運動模糊退化函式
9.1.2散焦模糊退化函式
9.2圖像的模糊退化模型的估計
9.2.1運動模糊退化函式的估計
9.2.2散焦模糊退化函式的估計
9.3圖像模糊退化的復原
9.3.1逆濾波圖像復原方法
9.3.2維納濾波圖像復原方法
9.3.3Lucy_Richard疊代復原方法
9.4振鈴效應的抑制
9.4.1邊界循環方法
9.4.2最優窗方法
習題
第10章圖像的超解析度重建
10.1圖像超解析度重建的概念
10.1.1超解析度重建方法的設計思想
10.1.2超解析度理論的產生與發展
10.2圖像超解析度重建的數學模型
10.2.1圖像的降質模型
10.2.2超解析度重建的一般模型
10.2.3常用的圖像先驗模型
10.3亞像素圖像配準方法
10.3.1圖像配準的概念
10.3.2亞像素圖像配準
10.3.3疊代泰勒級數法
10.3.4相位相關法
10.3.5基於多峰擬合的擴展相位相關法
10.4超解析度圖像重建算法
10.4.1最大後驗機率估計的超解析度重建算法
10.4.2凸集投影的超解析度重建算法
10.5超解析度圖像重建面臨的挑戰
習題
第11章彩色圖像
11.1彩色的形成原理與基本概念
11.1.1視覺生理學
11.1.2視覺特性
11.1.3彩色信息的感知
11.1.4彩色成像及其數學模型
11.2表色系
11.2.1色度學彩色模型
11.2.2工業彩色模型
11.2.3視覺彩色模型
11.3彩色平衡
11.3.1灰場白平衡
11.3.2最大顏色值平衡
11.4彩色補償
11.5多相機間的顏色一致性校正
11.5.1顏色直方圖匹配方法
11.5.2多項式回歸建模方法
11.5.3基於統計特性的顏色校正方法
11.6彩色圖像的顏色不變數特徵
11.6.1基於Kubelka?Munk原理的顏色不變數特徵
11.6.2基於Diagonal?Offset模型的顏色矩不變數特徵
11.7本徵圖像分解
11.7.1本徵圖像分解原理
11.7.2基於單幅圖像的本徵圖像分解
習題
第12章圖像識別與目標檢測跟蹤
12.1圖像的真偽鑑別
12.1.1基於相機指紋的真偽鑑別方法
12.1.2基於相機回響特性的真偽鑑別方法
12.2視頻運動目標的檢測
12.2.1光流法
12.2.2幀間差分法
12.2.3背景差分法
12.2.4單高斯背景建模方法
12.2.5混合高斯背景建模方法
12.2.6基於碼書的背景建模方法
12.2.7非參數估計的背景建模方法
12.3陰影檢測
12.3.1陰影產生的機理
12.3.2基於RGB顏色空間的陰影檢測算法
12.3.3基於HSV顏色空間的陰影檢測算法
12.4運動目標的跟蹤
12.4.1基於顏色特徵的目標跟蹤
12.4.2目標的運動特徵
12.4.3目標跟蹤過程中粘連、遮擋交叉的處理
習題
參考文獻
1.1圖像的基本概念
1.2數字圖像處理系統
1.2.1靜態數字圖像處理
1.2.2數字視頻處理
1.3數字圖像處理的主要研究內容
1.4本書的結構安排
習題
第2章數字圖像的基本概念
2.1數字圖像的基本概述
2.1.1採樣
2.1.2量化
2.2數字圖像的數值描述
2.3數字圖像的點陣圖檔案結構
2.3.1BMP點陣圖檔案的總體結構
2.3.2BMP點陣圖檔案的各結構的具體數據項
2.4數字圖像的灰度直方圖
2.4.1灰度直方圖的概念
2.4.2灰度直方圖的性質
2.4.3灰度直方圖對圖像特性的表征
習題
第3章數字圖像增強
3.1線性對比度展寬
3.2非線性動態範圍調整
3.3直方圖均衡化方法
3.4Retinex圖像增強方法
習題
第4章數字圖像去噪
4.1圖像噪聲
4.2均值濾波
4.2.1均值濾波的原理
4.2.2均值濾波方法
4.3中值濾波
4.3.1中值濾波的原理
4.3.2中值濾波方法
4.4邊界保持類平滑濾波
4.4.1基於灰度最小方差的均值濾波
4.4.2K近鄰均值濾波
4.4.3對稱近鄰均值濾波
4.4.4西格瑪（∑）均值濾波
4.5灰度圖的形態學濾波
4.5.1灰值腐蝕濾波
4.5.2灰值膨脹濾波
4.5.3灰值開運算濾波
4.5.4灰值閉運算濾波
習題
第5章數字圖像銳化
5.1一階銳化算法
5.1.1單方向一階銳化運算元
5.1.2任意方向一階銳化運算元
5.1.3一階最佳化銳化運算元
5.2二階銳化算法
5.2.1Laplacian銳化運算元
5.2.2Wallis銳化運算元
5.2.3LOG銳化運算元
習題
第6章圖像的幾何變換
6.1圖像的位置變換
6.1.1圖像的平移
6.1.2圖像的鏡像
6.1.3圖像的旋轉
6.2圖像的形狀變換
6.2.1圖像的縮小
6.2.2圖像的放大
6.2.3圖像的錯切
6.3齊次坐標與圖像的仿射變換
6.4圖像幾何畸變的校正
習題
第7章數字圖像分割
7.1閾值分割方法
7.1.1基於灰度直方圖的峰谷閾值方法
7.1.2p參數閾值方法
7.1.3類間、類內最大方差比閾值法
7.1.4均值聚類閾值法
7.1.5最大熵閾值法
7.1.6局部閾值法
7.1.7二維熵閾值法
7.2邊緣檢測分割方法
7.2.1加權梯度直方圖分割方法
7.2.2復差分邊緣檢測分割方法
7.2.3綜合邊緣檢測分割方法
7.3區域檢測分割方法
7.3.1基於Hough變換的分割方法
7.3.2區域生長法
7.3.3區域合併、分裂法
7.4基於流形特徵的分割方法
7.4.1圖像流形特徵的提取
7.4.2目標函式構建與最佳化
習題
第8章二值圖像處理
8.1二值圖像中的基本概念
8.1.1連線關係
8.1.2內部點與邊界點
8.1.3連線數與交叉數
8.1.4幾何特徵
8.2貼標籤
8.3邊界跟蹤
8.4細線化
8.4.1距離變換
8.4.2骨架線的提取
8.5腐蝕與膨脹
8.5.1腐蝕
8.5.2膨脹
8.6開運算與閉運算
8.6.1開運算
8.6.2閉運算
習題
第9章模糊退化圖像的復原
9.1圖像的模糊退化模型的建立
9.1.1運動模糊退化函式
9.1.2散焦模糊退化函式
9.2圖像的模糊退化模型的估計
9.2.1運動模糊退化函式的估計
9.2.2散焦模糊退化函式的估計
9.3圖像模糊退化的復原
9.3.1逆濾波圖像復原方法
9.3.2維納濾波圖像復原方法
9.3.3Lucy_Richard疊代復原方法
9.4振鈴效應的抑制
9.4.1邊界循環方法
9.4.2最優窗方法
習題
第10章圖像的超解析度重建
10.1圖像超解析度重建的概念
10.1.1超解析度重建方法的設計思想
10.1.2超解析度理論的產生與發展
10.2圖像超解析度重建的數學模型
10.2.1圖像的降質模型
10.2.2超解析度重建的一般模型
10.2.3常用的圖像先驗模型
10.3亞像素圖像配準方法
10.3.1圖像配準的概念
10.3.2亞像素圖像配準
10.3.3疊代泰勒級數法
10.3.4相位相關法
10.3.5基於多峰擬合的擴展相位相關法
10.4超解析度圖像重建算法
10.4.1最大後驗機率估計的超解析度重建算法
10.4.2凸集投影的超解析度重建算法
10.5超解析度圖像重建面臨的挑戰
習題
第11章彩色圖像
11.1彩色的形成原理與基本概念
11.1.1視覺生理學
11.1.2視覺特性
11.1.3彩色信息的感知
11.1.4彩色成像及其數學模型
11.2表色系
11.2.1色度學彩色模型
11.2.2工業彩色模型
11.2.3視覺彩色模型
11.3彩色平衡
11.3.1灰場白平衡
11.3.2最大顏色值平衡
11.4彩色補償
11.5多相機間的顏色一致性校正
11.5.1顏色直方圖匹配方法
11.5.2多項式回歸建模方法
11.5.3基於統計特性的顏色校正方法
11.6彩色圖像的顏色不變數特徵
11.6.1基於Kubelka?Munk原理的顏色不變數特徵
11.6.2基於Diagonal?Offset模型的顏色矩不變數特徵
11.7本徵圖像分解
11.7.1本徵圖像分解原理
11.7.2基於單幅圖像的本徵圖像分解
習題
第12章圖像識別與目標檢測跟蹤
12.1圖像的真偽鑑別
12.1.1基於相機指紋的真偽鑑別方法
12.1.2基於相機回響特性的真偽鑑別方法
12.2視頻運動目標的檢測
12.2.1光流法
12.2.2幀間差分法
12.2.3背景差分法
12.2.4單高斯背景建模方法
12.2.5混合高斯背景建模方法
12.2.6基於碼書的背景建模方法
12.2.7非參數估計的背景建模方法
12.3陰影檢測
12.3.1陰影產生的機理
12.3.2基於RGB顏色空間的陰影檢測算法
12.3.3基於HSV顏色空間的陰影檢測算法
12.4運動目標的跟蹤
12.4.1基於顏色特徵的目標跟蹤
12.4.2目標的運動特徵
12.4.3目標跟蹤過程中粘連、遮擋交叉的處理
習題
參考文獻
圖書前言
數字圖像以觀察的直觀性，描述信息的豐富性的特點，隨著計算機技術及多媒體技術的發展，在諸多的領域中快速發展並廣泛套用。為此，編者在數字圖像的相關教學與研究中，總結科研中相關核心問題的解決方法以及教學中對學生思維引導方面的經驗，形成了本書的基本架構。
本書致力於為讀者提供在數字圖像若干研究方向上的基本知識及研究方法，其中包括多個研究項目的積累，以及多名研究生的研究課題的成果。
全書共分為12章，包括了數字圖像處理與分析理解等相關內容。有基本方法理論方面的闡述，也有對研究問題的剖析。有基本知識的詳細闡述，也有科研中難點問題解決方法的簡述。
本書是在編者所在研究室的全體人員的共同努力下完成的。在編寫過程中，參考並引用了大量的同行們的研究成果，在此，向原作者表示感謝，並且由於編者在撰寫過程中，受到諸多文獻的啟發，在此引用得不完全，請原作者多多諒解。
由於編者水平有限，書中難免出現不當之處，敬請各位讀者批評指正。
本書編者分工如下：
朱虹： 第1~第12章大部分內容的撰寫。
藺廣逢： 第6.4節內容的撰寫。
歐陽光振： 第9章內容的撰寫。
劉薇： 第10章、第12.3節內容的撰寫。
姚傑： 第10.2節內容的撰寫。
趙朝傑： 第10.3節內容的撰寫。
范彩霞： 第11.1節、11.2節、11.5節內容的撰寫。
趙文平： 第11.3節內容的撰寫。
邢楠： 第12.1節部分內容的撰寫。
董敏： 第12.1節部分內容的撰寫。
喬俊峰： 第12.2節部分內容的撰寫。
馬文慶： 第12.3節部分內容的撰寫。
王棟： 第12.2節、第12.3節部分內容的撰寫。
編者
2012.9
本書致力於為讀者提供在數字圖像若干研究方向上的基本知識及研究方法，其中包括多個研究項目的積累，以及多名研究生的研究課題的成果。
全書共分為12章，包括了數字圖像處理與分析理解等相關內容。有基本方法理論方面的闡述，也有對研究問題的剖析。有基本知識的詳細闡述，也有科研中難點問題解決方法的簡述。
本書是在編者所在研究室的全體人員的共同努力下完成的。在編寫過程中，參考並引用了大量的同行們的研究成果，在此，向原作者表示感謝，並且由於編者在撰寫過程中，受到諸多文獻的啟發，在此引用得不完全，請原作者多多諒解。
由於編者水平有限，書中難免出現不當之處，敬請各位讀者批評指正。
本書編者分工如下：
朱虹： 第1~第12章大部分內容的撰寫。
藺廣逢： 第6.4節內容的撰寫。
歐陽光振： 第9章內容的撰寫。
劉薇： 第10章、第12.3節內容的撰寫。
姚傑： 第10.2節內容的撰寫。
趙朝傑： 第10.3節內容的撰寫。
范彩霞： 第11.1節、11.2節、11.5節內容的撰寫。
趙文平： 第11.3節內容的撰寫。
邢楠： 第12.1節部分內容的撰寫。
董敏： 第12.1節部分內容的撰寫。
喬俊峰： 第12.2節部分內容的撰寫。
馬文慶： 第12.3節部分內容的撰寫。
王棟： 第12.2節、第12.3節部分內容的撰寫。
編者
2012.9
