內容大鋼
在數字圖像處理領域，本書作為主要教材已有40多年。第四版是作者在前三版的基礎上修訂而成的，是前三版的發展與延續。除保留前幾版的大部分內容外，根據讀者的反饋，作者對本書進行了全面修訂，融入了近年來數字圖像處理領域的重要進展，增加了幾百幅新圖像、幾十個新圖表和上百道新習題。全書共12章，即緒論、數字圖像基礎、灰度變換與空間濾波、頻率域濾波、圖像複原與重建、彩色圖像處理、小波變換和其他圖像變換、圖像壓縮和水印、形態學圖像處理、圖像分割、特徵提取、圖像模式分類。
本書的讀者對象主要是從事信號與信息處理、通信工程、電子科學與技術、信息工程、自動化、電腦科學與技術、地球物理、生物工程、生物醫學工程、物理、化學、醫學、遙感等領域的大學教師和科技工作者、研究生、大學本科高年級學生及工程技術人員。
目錄
1 Introduction
第1章 緒論
What is Digital Image Processing?
什麼是數字圖像處理
The Origins of Digital Image Processing
數字圖像處理的起源
Examples of Fields that Use Digital Image Processing
數字圖像處理技術應用領域實例
Fundamental Steps in Digital Image Processing
數字圖像處理的基本步驟
Components of an Image Processing System
圖像處理系統的組成
2 Digital Image Fundamentals
第2章 數字圖像基礎
Elements of Visual Perception
視覺感知要素
Light and the Electromagnetic Spectrum
光和電磁波譜
Image Sensing and Acquisition
圖像感知與獲取
Image Sampling and Quantization
圖像取樣和量化
Some Basic Relationships Between Pixels
像素間的一些基本關係
Introduction to the Basic Mathematical Tools Used in Digital Image Processing
數字圖像處理所用的基本數學工具介紹
3 Intensity Transformations and Spatial Filtering
第3章 灰度變換與空間濾波
Background
背景
Some Basic Intensity Transformation Functions
一些基本的灰度變換函數
Histogram Processing
直方圖處理
Fundamentals of Spatial Filtering
空間濾波基礎
Smoothing (Lowpass) Spatial Filters
平滑（低通）空間濾波器
Sharpening (Highpass) Spatial Filters
銳化（高通）空間濾波器
Highpass, Bandreject, and Bandpass Filters from Lowpass Filters
低通、高通、帶阻和帶通濾波器
Combining Spatial Enhancement Methods
組合使用空間增強方法
4 Filtering in the Frequency Domain
第4章 頻率域濾波
Background
背景
Preliminary Concepts
基本概念
Sampling and the Fourier Transform of Sampled Functions
取樣和取樣函數的傅里葉變換
The Discrete Fourier Transform of One Variable
單變數的離散傅里葉變換
Extensions to Functions of Two Variables
二變數函數的傅里葉變換
Some Properties of the 2-D DFT and IDFT
二維DFT和IDFT的一些性質
The Basics of Filtering in the Frequency Domain
頻率域濾波基礎
Image Smoothing Using Lowpass Frequency Domain Filters
使用低通頻率域濾波器平滑圖像
Image Sharpening Using Highpass Filters
使用高通濾波器銳化圖像
Selective Filtering
選擇性濾波
The Fast Fourier Transform
快速傅里葉變換
5 Image Restoration and Reconstruction
第5章 圖像複原與重建
A Model of the Image Degradation/Restoration Process
圖像化/複原處理的一個模型
Noise Models
雜訊模型
Restoration in the Presence of Noise Only—Spatial Filtering
只存在雜訊的複原——空間濾波
Periodic Noise Reduction Using Frequency Domain Filtering
使用頻率域濾波降低周期雜訊
Linear, Position-Invariant Degradations
線性位置不變化
Estimating the Degradation Function
估計化函數
Inverse Filtering
逆濾波
Minimum Mean Square Error (Wiener) Filtering
小均方誤差（維納）濾波
Constrained Least Squares Filtering
約束小二乘方濾波
Geometric Mean Filter
幾何均值濾波
Image Reconstruction from Projections
由投影重建圖像
6 Color Image Processing
第6章 彩色圖像處理
Color Fundamentals
彩色基礎
Color Models
彩色模型
Pseudocolor Image Processing
假彩色圖像處理
Basics of Full-Color Image Processing
全彩色圖像處理基礎
Color Transformations
彩色變換
Color Image Smoothing and Sharpening
彩色圖像平滑和銳化
Using Color in Image Segmentation
使用彩色分割圖像
Noise in Color Images
彩色圖像中的雜訊
Color Image Compression
彩色圖像壓縮
7 Wavelet and Other Image Transforms
第7章 小波變換和其他圖像變換
Preliminaries
預備知識
Matrix-based Transforms
基於矩陣的變換
Correlation
相關
Basis Functions in the Time-Frequency Plane
時間-頻率平面的基函數
Basis Images
基圖像
Fourier-Related Transforms
傅里葉相關的變換
Walsh-Hadamard Transforms
沃爾什-哈達瑪變換
Slant Transform
斜變換
Haar Transform
哈爾變換
Wavelet Transforms
小波變換
8 Image Compression and Watermarking
第8章 圖像壓縮和水印
Fundamentals
基礎
Huffman Coding
霍夫曼編碼
Golomb Coding
Golomb編碼
Arithmetic Coding
算術編碼
LZW Coding
LZW編碼
Run-length Coding
行程編碼
Symbol-based Coding
基於符號的編碼
Bit-plane Coding
比平面編碼
Block Transform Coding
塊變換編碼
Predictive Coding
預測編碼
Wavelet Coding
小波編碼
Digital Image Watermarking
數字圖像水印
9 Morphological Image Processing
第9章 形態學圖像處理
Preliminaries
預備知識
Erosion and Dilation
腐蝕和膨脹
Opening and Closing
開運算與閉運算
The Hit-or-Miss Transform
擊中-擊不中變換
Some Basic Morphological Algorithms
一些基本的形態學演算法
Morphological Reconstruction
形態學重建
Summary of Morphological Operations on Binary Images
二值圖像形態學運算小結
Grayscale Morphology
灰度級形態學
10 Image Segmentation
第10章 圖像分割
Fundamentals
基礎
Point, Line, and Edge Detection
點、線和邊緣檢測
Thresholding
閾值處理
Segmentation by Region Growing and by Region Splitting and Merging
使用區域生長、區域分離與聚合的分割
Region Segmentation Using Clustering and Superpixels
使用聚類和像素的區域分割
Region Segmentation Using Graph Cuts
使用圖割分割區域
Segmentation Using Morphological Watersheds
使用形態學分水嶺分割圖像
The Use of Motion in Segmentation
分割中運動的使用
11 Feature Extraction
第11章 征提取
Background
背景
Boundary Preprocessing
邊界預處理
Boundary Feature Descriptors
邊界征描述子
Region Feature Descriptors
區域征描述子
Principal Components as Feature Descriptors
作為征描述子的主分量
Whole-Image Features
整體圖像征
Scale-Invariant Feature Transform (SIFT)
尺度不變征變換
12 Image Pattern Classification
第12章 圖像模式分類
Background
背景
Patterns and Pattern Classes
模式與模式類
Pattern Classification by Prototype Matching
原型匹配模式分類
Optimum (Bayes) Statistical Classifiers
（貝葉斯）統計分類器
Neural Networks and Deep Learning
經網路與深度學
Deep Convolutional Neural Networks
深度卷積經網路
Some Additional Details of Implementation
實現的一些附加細節
Bibliography
參考文獻
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