出版说明

前言

第1章 数字图像处理绪论/1

 1.1 数字图像处理目的/2

 1.1.1 面向终端用户/2

 1.1.2 面向专业编程/4

 1.2 数字图像处理内容/6

 1.2.1 底层图像处理技术/6

 1.2.2 中层图像处理技术/7

 1.2.3 高层图像处理技术/8

 1.3 数字图像处理应用/9

 1.3.1 图像增强与恢复/9

 1.3.2 基于图像的生物特征识别/10

 1.3.3 基于内容的图像检索/11

 1.3.4 图像序列分析/11

 1.3.5 计算机视觉/11

 1.4 本章小结/13

 1.5 本章习题/13

 参考文献/14

第2章 基于Visual C++的编程框架/15

 2.1 编程框架/15

 2.1.1 C/C++语言在数字图像处理中的优势/15

 2.1.2 C/C++语言在数字图像处理中的限制/16

 2.2 Visual C++编程环境介绍/17

 2.2.1 Microsoft Visual Studio 2008简介/18

 2.2.2 基于编程框架的数字图像处理工程建立示例/19

 2.3 数字图像处理编程框架/26

 2.3.1 数据结构/26

 2.3.2 方案设计/27

 2.3.3 框架实现/30

 2.3.4 实验分析/33

 2.4 编程框架中的具体类实现/37

 2.4.1 CTArray类/39

 2.4.2 CTMatrix类/41

 2.4.3 CTArrayEx类/43

 2.4.4 CTMatrixEx类/44

 2.4.5 CImage类/45

 2.5 本章小结/48

 2.6 本章习题/48

 参考文献/49

第3章 几何变换/51

 3.1 简单几何变换/52

 3.1.1 平移/53

 3.1.2 旋转/56

 3.1.3 镜像/58

 3.1.4 转置/60

 3.1.5 缩放/61

 3.1.6 切变/63

 3.2 复杂几何变换/66

 3.2.1 仿射变换/67

 3.2.2 投影变换/70

 3.2.3 非刚体变换/72

 3.3 本章小结/73

 3.4 本章习题/73

 参考文献/74

第4章 图像分割/76

 4.1 边缘提取/77

 4.1.1 Robert算子/80

 4.1.2 Sobel算子/81

 4.1.3 Laplacian算子/85

 4.1.4 Prewitt算子/86

 4.1.5 Kirsch算子/88

 4.1.6 LoG算子/89

 4.1.7 Canny算子/91

 4.1.8 算子对比/100

 4.2 区域分割/102

 4.2.1 区域生长/102

 4.2.2 分水岭算法/105

 4.2.3 K-means聚类算法/115

 4.3 本章小结/121

 4.4 本章习题/122

 参考文献/123

第5章 图像平滑与锐化/124

 5.1 图像平滑/124

 5.1.1 低通滤波法/125

 5.1.2 高斯滤波法/135

 5.1.3 均值滤波法/138

 5.1.4 中值滤波法/140

 5.2 图像锐化/144

 5.2.1 高通滤波法/145

 5.2.2 差值滤波法/148

 5.3 本章小结/150

 5.4 本章习题/150

 参考文献/151

第6章 形态学处理/153

 6.1 基本运算/154

 6.1.1 腐蚀/154

 6.1.2 膨胀/156

 6.1.3 开操作/158

 6.1.4 闭操作/159

 6.1.5 基本运算性质/160

 6.2 复杂运算/160

 6.2.1 细化算法/161

 6.2.2 距离变换/175

 6.2.3 击中与击不中变换/180

 6.3 本章小结/186

 6.4 本章习题/186

 参考文献/187

第7章 图像压缩与编码/189

 7.1 基本理论概述/189

 7.1.1 质量评价/190

 7.1.2 无损压缩与有损压缩/192

 7.1.3 预测编码与变换编码/192

 7.1.4 离散余弦变换与小波变换/193

 7.1.5 典型的图像压缩流程/194

 7.2 无损压缩/197

 7.2.1 熵编码/197

 7.2.2 游程编码/202

 7.2.3 差分脉冲编码调制/204

 7.2.4 LZW字典算法/206

 7.3 有损压缩/209

 7.3.1 离散余弦变换/210

 7.3.2 色度抽样/213

 7.3.3 向量量化/215

 7.3.4 分形变换/216

 7.4 JPEG压缩标准/218

 7.4.1 颜色空间转换/220

 7.4.2 下采样/220

 7.4.3 块分裂/220

 7.4.4 离散余弦变换/220

 7.4.5 量化/221

 7.4.6 熵编码/222

 7.5 JPEG 2000压缩标准/223

 7.5.1 瓦片拼贴与分量变换/224

 7.5.2 小波变换与标量量化/224

 7.5.3 块编码/225

 7.5.4 分组与分层/225

 7.6 本章小结/226

 7.7 本章习题/226

 参考文献/227

第8章 图像特征提取/230

 8.1 图像色彩与灰度/230

 8.1.1 彩色信息处理/231

 8.1.2 直方图处理/238

 8.2 形状特征提取/245

 8.2.1 Hu不变矩/245

 8.2.2 Zernike不变矩/247

 8.2.3 Hough变换/250

 8.2.4 Radon变换/255

 8.2.5 傅里叶描述子/260

 8.3 纹理特征提取/263

 8.3.1 纹理分析方法/263

 8.3.2 用于纹理分析的频域变换/266

 8.3.3 对应于人眼视觉感受的纹理特征/271

 8.4 本章小结/277

 8.5 习题/277

 参考文献/278

第9章 高级数字图像处理/281

 9.1 光流分析/282

 9.1.1 Horn & Schunck算法/285

 9.1.2 Lucas & Kanade算法/290

 9.1.3 多尺度块匹配算法/292

 9.2 兴趣点检测与特征描述/299

 9.2.1 角点检测/301

 9.2.2 斑点检测/306

 9.2.3 背脊检测/310

 9.2.4 特征描述子/312

 9.3 基于内容的图像检索/321

 9.3.1 背景介绍/321

 9.3.2 传统的检索技术/323

 9.3.3 基于内容的检索技术/325

 9.3.4 未来研究方向/327

 9.3.5 图像检索实验系统/329

 9.4 本章小结/334

 9.5 本章习题/334

 参考文献/336

第10章 编程框架接口扩展/340

 10.1 与OpenCV的接口/341

 10.1.1 OpenCV在Visual C++ 2008下的环境设置/342

 10.1.2 具体接口实现/346

 10.1.3 基于接口的编程实例/349

 10.2 与MATLAB的接口/353

 10.2.1 MATLAB与Visual C++ 2008下的环境设置/354

 10.2.2 具体接口实现/358

 10.2.3 基于接口的编程实例/360

 10.3 本章小结/363

 10.4 本章习题/364

参考文献/365

孙兴华、郭丽编著的《数字图像处理——编程框架理论分析实例应用和源码实现》以数字图像处理编程框架为主线，从介绍编程框架开始，以编程框架的接口扩展结束，中间串联着从易到难和由简至繁的数字图像处理理论分析，包括几何变换、图像分割、图像平滑与锐化、形态学处理、图像压缩与编码、图像特征提取(涉及色彩、形状和纹理)以及高级数字图像处理(涉及光流分析、兴趣点检测和基于内容的图像检索)等内容。本书提供了大量的全面的源码实例，小到简单的几何变换和边缘算子，大到复杂的兴趣点提取和基于内容的图像检索，所提供的源码几乎涵盖了本书的所有知识点。

《数字图像处理——编程框架理论分析实例应用和源码实现》适合数字图像处理相关专业的本科生、研究生和工程项目开发人员学习和参考，特别是所附带的数万行源码对读者进行学术研究和商业开发具有参考价值。

孙兴华、郭丽编著的《数字图像处理——编程框架理论分析实例应用和源码实现》的一大特色，就是提供了大量的全面的源码实例，小到简单的几何变换和边缘算子，大到复杂的兴趣点提取和基于内容的图像检索，所提供的源码几乎涵盖了本书的所有知识点。本书所提供的源码，凝聚了作者长期的科研经验，目的就是希望能够给众多的数字图像处理学习者提供尽可能多的帮助。当然，很多源码也参考了一些公开资料，在此向这些资料的作者表示感谢和致敬，并由衷地希望本书所提供的一切有朝一日也能成为他人参阅的资料。尽管所有的源码都是经过作者精心测试通过的，但可能还会有部分源码不尽如人意，请读者见谅，今后作者会予以改进。另外，本书所使用的数字图像处理编程框架，是作者在数字图像处理领域中开发并一直使用的。这个完整的基于内容的图像检索系统是作者攻读博士学位时的一个研究成果。