数字图像处理-(第三版) 本书特色

在数字图像处理领域，本书作为主要教材已有30多年。这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的，是前两版的发展与延续。除保留了前两版的大部分内容外，根据读者的反馈，作者在13个方面对本书进行了修订，新增了400多幅图像、200多幅图表及80多道习题，融入了近年来数字图像处理领域的重要进展，因而本书特色鲜明且与时俱进。全书仍分为12章，即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述、目标识别。

数字图像处理-(第三版) 内容简介

Rafael C. Gonzalez(拉斐尔?C?冈萨雷斯)
1965于美国迈阿密大学获电气工程学士学位；1967年和1970年于美国佛罗里达大学盖恩斯维尔分校分别获电气工程硕士学位和博士学位。1970年，加盟田纳西大学诺克斯维尔分校(UTK)电机和计算机工程系。1973年晋升为副教授，1978年晋升为教授，1984年被授予“杰出贡献教授”。1994年到1997年任系主任，现为UTK名誉教授。
1977年获UTK工学院职员成就奖；1978年获UTK校长研究学者奖；1980年获Magnavox工程教授奖；1980年获M. E. Brooks杰出教授奖；1981年，成为田纳西大学的IBM教授并于1984年被授予杰出成就教授；1985年，被迈阿密大学授予杰出男毕业生奖；1986年，被授予Phi Kappa Phi学者奖；1992年，获田纳西大学Nathan W. Dougherty工程优秀奖。
Richard E. Woods(理查德?E?伍兹)
理查德?E?伍兹，UTK电气工程系学士、硕士和博士。从业经历包括企业家、大学教师、咨询、企业管理和工业工程。*近创立了专门开发医用手持式计算机系统的MedData Interactive公司。他还是感知公司的创始人和副总载，负责公司的定量图像分析和自动决策产品的开发工作。

数字图像处理-(第三版) 目录

第1章绪论 1
引言1
1.1什么是数字图像处理1
1.2数字图像处理的起源2
1.3使用数字图像处理领域的实例4
1.3.1伽马射线成像5
1.3.2X射线成像5
1.3.3紫外波段成像7
1.3.4可见光及红外波段成像7
1.3.5微波波段成像10
1.3.6无线电波段成像10
1.3.7使用其他成像方式的例子11
1.4数字图像处理的基本步骤14
1.5图像处理系统的组成15
小结17
参考文献17
第2章数字图像基础 20
引言20
2.1视觉感知要素20
2.1.1人眼的结构20
2.1.2眼睛中图像的形成22
2.1.3亮度适应和辨别22
2.2光和电磁波谱24
2.3图像感知和获取26
2.3.1使用单个传感器获取图像27
2.3.2使用条带传感器获取图像27
2.3.3使用传感器阵列获取图像28
2.3.4简单的图像形成模型28
2.4图像取样和量化30
2.4.1取样和量化的基本概念30
2.4.2数字图像表示31
2.4.3空间和灰度分辨率34
2.4.4图像内插36
2.5像素间的一些基本关系38
2.5.1相邻像素38
2.5.2邻接性、连通性、区域和边界38
2.5.3距离度量40
2.6数字图像处理中所用数学工具的介绍41
2.6.1阵列与矩阵操作41
2.6.2线性操作与非线性操作42
2.6.3算术操作42
2.6.4集合和逻辑操作46
2.6.5空间操作49
2.6.6向量与矩阵操作53
2.6.7图像变换54
2.6.8概率方法56
小结57
参考文献58
习题58
第3章灰度变换与空间滤波 62
引言62
3.1背景知识62
3.1.1灰度变换和空间滤波基础62
3.1.2关于本章中的例子63
3.2一些基本的灰度变换函数64
3.2.1图像反转64
3.2.2对数变换64
3.2.3幂律(伽马)变换66
3.2.4分段线性变换函数68
3.3直方图处理72
3.3.1直方图均衡72
3.3.2直方图匹配(规定化)77
3.3.3局部直方图处理83
3.3.4在图像增强中使用直方图统计85
3.4空间滤波基础88
3.4.1空间滤波机理88
3.4.2空间相关与卷积89
3.4.3线性滤波的向量表示92
3.4.4空间滤波器模板的产生93
3.5平滑空间滤波器93
3.5.1平滑线性滤波器93
3.5.2统计排序(非线性)滤波器96
3.6锐化空间滤波器97
3.6.1基础97
3.6.2使用二阶微分进行图像锐化——
拉普拉斯算子99
3.6.3非锐化掩蔽和高提升滤波100
3.6.4使用一阶微分对(非线性)图像锐
化——梯度101
3.7混合空间增强法103
3.8使用模糊技术进行灰度变换和
空间滤波105
3.8.1引言106
3.8.2模糊集合论原理106
3.8.3模糊集合应用110
3.8.4使用模糊集合进行灰度变换116
3.8.5使用模糊集合进行空间滤波117
小结119
参考文献119
习题120
第4章频率域滤波 124
引言124
4.1背景124
4.1.1傅里叶级数和变换简史124
4.1.2关于本章中的例子125
4.2基本概念125
4.2.1复数125
4.2.2傅里叶级数126
4.2.3冲激及其取样特性126
4.2.4连续变量函数的傅里叶变换128
4.2.5卷积130
4.3取样和取样函数的傅里叶变换131
4.3.1取样131
4.3.2取样函数的傅里叶变换132
4.3.3取样定理134
4.3.4混淆135
4.3.5由取样后的数据重建(复原)函数137
4.4单变量的离散傅里叶变换(DFT)138
4.4.1由取样后的函数的连续变换得
到DFT138
4.4.2取样和频率间隔间的关系140
4.5两个变量的函数的扩展141
4.5.1二维冲激及其取样特性141
4.5.2二维连续傅里叶变换对141
4.5.3二维取样和二维取样定理142
4.5.4图像中的混淆143
4.5.5二维离散傅里叶变换及其反变换147
4.6二维离散傅里叶变换的一些性质148
4.6.1空间和频率间隔的关系148
4.6.2平移和旋转148
4.6.3周期性148
4.6.4对称性150
4.6.5傅里叶谱和相角154
4.6.6二维卷积定理157
4.6.7二维离散傅里叶变换性质的小结159
4.7频率域滤波基础161
4.7.1频率域的其他特性161
4.7.2频率域滤波基础162
4.7.3频率域滤波步骤小结165
4.7.4空间和频率域滤波间的对应166
4.8使用频率域滤波器平滑图像169
4.8.1理想低通滤波器169
4.8.2布特沃斯低通滤波器172
4.8.3高斯低通滤波器173
4.8.4低通滤波的其他例子174
4.9使用频率域滤波器锐化图像176
4.9.1理想高通滤波器176
4.9.2布特沃斯高通滤波器178
4.9.3高斯高通滤波器178
4.9.4频率域的拉普拉斯算子179
4.9.5钝化模板、高提升滤波和高频
强调滤波180
4.9.6同态滤波182
4.10选择性滤波184
4.10.1带阻滤波器和带通滤波器184
4.10.2陷波滤波器185
4.11实现187
4.11.1二维DFT的可分性187
4.11.2用DFT算法计算IDFT187
4.11.3快速傅里叶变换(FFT)187
4.11.4关于滤波器设计的一些注释190
小结190
参考文献190
习题191
第5章图像复原与重建 196
引言196
5.1图像退化/复原过程的模型197
5.2噪声模型197
5.2.1噪声的空间和频率特性197
5.2.2一些重要的噪声概率密度函数198
5.2.3周期噪声201
5.2.4 噪声参数的估计202
5.3只存在噪声的复原——空间滤波203
5.3.1均值滤波器203
5.3.2统计排序滤波器205
5.3.3自适应滤波器208
5.4用频率域滤波消除周期噪声211
5.4.1带阻滤波器211
5.4.2带通滤波器211
5.4.3陷波滤波器212
5.4.4*佳陷波滤波213
5.5线性、位置不变的退化216
5.6估计退化函数218
5.6.1图像观察估计218
5.6.2试验估计218
5.6.3建模估计219
5.7逆滤波221
5.8*小均方误差(维纳)滤波222
5.9约束*小二乘方滤波224
5.10 几何均值滤波227
5.11 由投影重建图像228
5.11.1引言228
5.11.2计算机断层(CT)原理230
5.11.3投影和雷登变换232
5.11.4傅里叶切片定理235
5.11.5使用平行射线束滤波反投影的重建236
5.11.6使用扇形射线束滤波反投影的重建240
小结244
参考文献244
习题245
第6章彩色图像处理 249
引言249
6.1彩色基础249
6.2彩色模型254
6.2.1RGB彩色模型254
6.2.2CMY和CMYK彩色模型257
6.2.3HSI彩色模型257
6.3伪彩色图像处理262
6.3.1灰度分层262
6.3.2灰度到彩色的变换265
6.4全彩色图像处理基础267
6.5彩色变换268
6.5.1公式269
6.5.2补色271
6.5.3彩色分层271
6.5.4色调和彩色校正273
6.5.5直方图处理275
6.6平滑和锐化276
6.6.1彩色图像平滑276
6.6.2彩色图像锐化278
6.7基于彩色的图像分割279
6.7.1HSI彩色空间的分割279
6.7.2RGB向量空间中的分割279
6.7.3彩色边缘检测281
6.8彩色图像中的噪声283
6.9彩色图像压缩284
小结285
参考文献285
习题286
第7章小波和多分辨率处理 289
引言289
7.1背景289
7.1.1图像金字塔290
7.1.2子带编码292
7.1.3哈尔变换297
7.2多分辨率展开300
7.2.1级数展开300
7.2.2尺度函数301
7.2.3小波函数304
7.3一维小波变换306
7.3.1小波级数展开306
7.3.2离散小波变换308
7.3.3连续小波变换309
7.4快速小波变换311
7.5二维小波变换317
7.6小波包322
小结330
参考文献330
习题331
第8章图像压缩 334
引言334
8.1基础知识335
8.1.1编码冗余336
8.1.2空间冗余和时间冗余337
8.1.3不相关的信息337
8.1.4图像信息的度量338
8.1.5保真度准则340
8.1.6图像压缩模型341
8.1.7图像格式、容器和压缩标准343
8.2一些基本的压缩方法345
8.2.1霍夫曼编码345
8.2.2Golomb编码346
8.2.3算术编码350
8.2.4LZW编码351
8.2.5行程编码353
8.2.6基于符号的编码357
8.2.7比特平面编码359
8.2.8块变换编码361
8.2.9预测编码373
8.2.10 小波编码387
8.3数字图像水印394
小结398
参考文献398
习题399
第9章形态学图像处理 402
引言402
9.1预备知识402
9.2腐蚀和膨胀404
9.2.1腐蚀404
9.2.2膨胀406
9.2.3对偶性407
9.3开操作与闭操作407
9.4击中或击不中变换411
9.5一些基本的形态学算法412
9.5.1边界提取412
9.5.2孔洞填充413
9.5.3连通分量的提取414
9.5.4凸壳416
9.5.5细化417
9.5.6粗化418
9.5.7骨架418
9.5.8裁剪420
9.5.9形态学重建421
9.5.10 二值图像形态学操作小结426
9.6灰度级形态学428
9.6.1腐蚀和膨胀428
9.6.2开操作和闭操作430
9.6.3一些基本的灰度级形态学算法431
9.6.4灰度级形态学重建435
小结437
参考文献437
习题438
第10章图像分割 443
引言443
10.1基础知识443
10.2点、线和边缘检测445
10.2.1背景知识445
10.2.2孤立点的检测447
10.2.3线检测449
10.2.4边缘模型450
10.2.5基本边缘检测454
10.2.6更先进的边缘检测技术459
10.2.7边缘连接和边界检测46

数字图像处理-(第三版) 作者简介

Rafael C. Gonzalez(拉斐尔?C?冈萨雷斯): 1965于美国迈阿密大学获电气工程学士学位；1967年和1970年于美国佛罗里达大学盖恩斯维尔分校分别获电气工程硕士学位和博士学位。1970年，加盟田纳西大学诺克斯维尔分校(UTK)电机和计算机工程系。1973年晋升为副教授，1978年晋升为教授，1984年被授予“杰出贡献教授”。1994年到1997年任系主任，现为UTK名誉教授。
阮秋琦: 1969年毕业于北方交通大学并留校任教,1981年于北方交通大学研究生毕业获工学硕士学位.1987年1月至1990年5月赴美国匹兹堡大学及辛辛那提大学访问进修,主修图像处理和计算机视觉科学。