光电图像处理 (2010 年度畅销榜NO.22213 )

光电图像处理旨在研究光电图像处理的理论、概念与技术。共分14章，其中第1至第9章为基础篇，主要讨论光电图像处理的理论基础、概念及技术，包括光度学与色度学基础，图像的数学表征、变换、增强、复原、压缩与编码、分割与描述。第10至第14章为应用篇，涉及的内容有小波分析与应用、计算机层析及医学图像处理、光电图像的相关识别、遥感图像处理和视频图像处理。\r\n\r\n 本书可供遥感技术、生物医学、天文、通信、气象、工业自动控制、国防等行业从事信息科学和计算机相关技术的广大科技工作者，以及大专院校有关专业的师生参考，也可以作为高年级本科生或研究生相关课程的教材或教学参考书。 \r\n
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第1章 图像概述 \r\n\r\n 1. 1 绪言 \r\n\r\n 1. 2 数字图像处理系统 \r\n\r\n 1. 3 视觉 \r\n\r\n 1. 3. 1 视觉原理 \r\n\r\n 1. 3. 2 视觉现象 \r\n\r\n 1. 3. 3 视觉模型 \r\n\r\n 习题1 \r\n\r\n 第2章 光度学与色度学基础 \r\n\r\n 2. 1 辐射度量 \r\n\r\n 2. 1. 1 电磁辐射与可见光 \r\n\r\n 2. 1. 2 辐射度量概念 \r\n\r\n 2. 2 光度量 \r\n\r\n 2. 2. 1 光度量基本概念 \r\n\r\n 2. 2. 2 光学量和辐射量间的关系 \r\n\r\n 2. 3 颜色的表征及色度量 \r\n\r\n 2. 3. 1 颜色的表观特征 \r\n\r\n 2. 3. 2 颜色的定量描述 \r\n\r\n 2. 3. 3 混色原理与亮度方程 \r\n\r\n 2. 3. 4 视觉系统对颜色的感知 \r\n\r\n 2. 4 CIE标准色度学系统 \r\n\r\n 2. 4. 1 CIE1931标准色度学系统 \r\n\r\n 2. 4. 2 CIE1964补充标准色度学系统 \r\n\r\n 2. 5 CIE均匀颜色空间及色差公式 \r\n\r\n 2. 5. 1 彩色图像处理对颜色空间的要求 \r\n\r\n 2. 5. 2 (x, y, z)颜色空间是非均匀颜色空间 \r\n\r\n 2. 5. 3 均匀颜色空间及相应的色差公式 \r\n\r\n 2. 6 彩色图像处理与颜色空间 \r\n\r\n 2. 6. 1 由色卡系列构成的颜色空间 \r\n\r\n 2. 6. 2 CIE早期推荐的颜色空间 \r\n\r\n 2. 6. 3 CIE推荐的近似匀色空间 \r\n\r\n 2. 6. 4 LHS颜色空间 \r\n\r\n 2. 6. 5 其他颜色空间 \r\n\r\n 习题2 \r\n\r\n 第3章 图像的数学表征 \r\n\r\n 3. 1 连续图像的表达式 \r\n\r\n 3. 2 维线性系统 \r\n\r\n 3. 3 连续图像的统计表征 \r\n\r\n 3. 4 抽样与量化 \r\n\r\n 3. 5 图像的矩阵与向量表示 \r\n\r\n 3. 5. 1 图像的矩阵表示 \r\n\r\n 3. 5. 2 图像的向量表示 \r\n\r\n 3. 5. 3 图像矩阵的奇异值分解 \r\n\r\n 3. 5. 4 向量空间中的随机图像场 \r\n\r\n 习题3 \r\n\r\n 第4章 图像的傅里叶变换 \r\n\r\n 4. 1 连续函数的傅里叶变换 \r\n\r\n 4. 2 离散的傅里叶变换 \r\n\r\n 4. 3 图像傅里叶变换的性质 \r\n\r\n 4. 3. 1 图像的频谱幅度随频率增大而迅速衰减 \r\n\r\n 4. 3. 2 可分离性 \r\n\r\n 4. 3. 3 平移 \r\n\r\n 4. 3. 4 周期性与共轭对称性 \r\n\r\n 4. 3. 5 旋转 \r\n\r\n 4. 3. 6 线性和比例性 \r\n\r\n 4. 3. 7 平均值 \r\n\r\n 4. 3. 8 微分性质 \r\n\r\n 4. 4 卷积与相关 \r\n\r\n 4. 4. 1 卷积和卷积定理 \r\n\r\n 4. 4. 2 相关和相关定理 \r\n\r\n 4. 5 抽样理论 \r\n\r\n 4. 6 FFT \r\n\r\n 4. 6. 1 FFT算法 \r\n\r\n 4. 6. 2 运算次数分析 \r\n\r\n 4. 6. 3 反变换 \r\n\r\n 4. 6. 4 FFT算法流程 \r\n\r\n 习题4 \r\n\r\n 第5章 其他离散图像变换 \r\n\r\n 5. 1 离散正交变换的通式 \r\n\r\n 5. 2 离散余弦变换 \r\n\r\n 5. 3 沃尔什变换 \r\n\r\n 5. 4 哈德玛变换 \r\n\r\n 5. 5 哈尔变换 \r\n\r\n 5. 6 斯拉特变换 \r\n\r\n 5. 7 K-L变换 \r\n\r\n 习题5 \r\n\r\n 第6章 图像增强 \r\n\r\n 6. 1 图像直方图和对比度增强 \r\n\r\n 6. 1. 1 灰度直方图 \r\n\r\n 6. 1. 2 色彩直方图 \r\n\r\n 6. 1. 3 灰度级映射变换 \r\n\r\n 6. 1. 4 对比度扩展 \r\n\r\n 6. 2 直方图增强 \r\n\r\n 6. 2. 1 直方图均衡化增强 \r\n\r\n 6. 2. 2 直方图规定化增强 \r\n\r\n 6. 3 图像平滑 \r\n\r\n 6. 3. 1 平滑卷积模板 \r\n\r\n 6. 3. 2 邻域加权平均 \r\n\r\n 6. 3. 3 中值滤波 \r\n\r\n 6. 3. 4 多图像平均 \r\n\r\n 6. 4 图像锐化 \r\n\r\n 6. 4. 1 图像锐化与边缘增强 \r\n\r\n 6. 4. 2 一阶微分或差分算子 \r\n\r\n 6. 4. 3 梯度算子 \r\n\r\n 6. 4. 4 拉氏算子 \r\n\r\n 6. 4. 5 具有平滑作用的增强算子 \r\n\r\n 6. 5 频率域增强技术 \r\n\r\n 6. 5. 1 高通滤波与低通滤波 \r\n\r\n 6. 5. 2 同态滤波 \r\n\r\n 6. 6 图像的彩色增强 \r\n\r\n 6. 6. 1 伪彩色增强技术 \r\n\r\n 6. 6. 2 假彩色增强技术 \r\n\r\n 6. 6. 3 真彩色增强技术 \r\n\r\n 习题6 \r\n\r\n 第7章 图像复原 \r\n\r\n 7. 1 退化模型 \r\n\r\n 7. 1. 1 退化的数学模型 \r\n\r\n 7. 1. 2 连续函数退化模型 \r\n\r\n 7. 1. 3 离散的退化模型 \r\n\r\n 7. 1. 4 循环矩阵对角化 \r\n\r\n 7. 2 无约束和有约束复原 \r\n\r\n 7. 3 经典的图像复原方法 \r\n\r\n 7. 3. 1 逆滤波复原 \r\n\r\n 7. 3. 2 维纳滤波复原 \r\n\r\n 7. 3. 3 等功率谱滤波复原 \r\n\r\n 7. 4 常见的退化模型及其复原过程 \r\n\r\n 7. 4. 1 常见的退化模型 \r\n\r\n 7. 4. 2 一些退化系统的退化模型及传递函数 \r\n\r\n 7. 4. 3 消除匀速直线运动模糊 \r\n\r\n 7. 4. 4 几何畸变校正 \r\n\r\n 7. 4. 5 噪声图像的复原 \r\n\r\n 7. 4. 6 图像复原新方法 \r\n\r\n 习题7 \r\n\r\n 第8章 图像压缩 \r\n\r\n 8. 1 图像压缩的基本概念 \r\n\r\n 8. 1. 1 图像压缩的必要性 \r\n\r\n 8. 1. 2 图像压缩的基础 \r\n\r\n 8. 1. 3 常用的图像压缩方法及其分类 \r\n\r\n 8. 2 统计编码 \r\n\r\n 8. 2. 1 游程编码 \r\n\r\n 8. 2. 2 LZW编码 \r\n\r\n 8. 2. 3 哈夫曼编码 \r\n\r\n 8. 2. 4 算术编码 \r\n\r\n 8. 3 预测编码 \r\n\r\n 8. 3. 1 预测编码压缩的原理 \r\n\r\n 8. 3. 2 无损预测编码 \r\n\r\n 8. 3. 3 有损预测编码 \r\n\r\n 8. 3. 4 最优预测器 \r\n\r\n 8. 3. 5 最优量化器 \r\n\r\n 8. 3. 6 图像的预测编码 \r\n\r\n 8. 4 正交变换编码 \r\n\r\n 8. 4. 1 交变换编码的基本原理 \r\n\r\n 8. 4. 2 子图像尺寸的选择 \r\n\r\n 8. 4. 3 变换的选择 \r\n\r\n 8. 4. 4 比特分配 \r\n\r\n 8. 5 新的压缩编码技术 \r\n\r\n 8. 5. 1 子带编码 \r\n\r\n 8. 5. 2 分形编码 \r\n\r\n 8. 6 图像压缩国际标准简介 \r\n\r\n 8. 6. 1 二值图像压缩标准 \r\n\r\n 8. 6. 2 静止图像压缩标准 \r\n\r\n 8. 6. 3 运动图像压缩标准 \r\n\r\n 习题8 \r\n\r\n 第9章 图像分割与描述 \r\n\r\n 9. 1 概述 \r\n\r\n 9. 2 灰度特征与分割 \r\n\r\n 9. 2. 1 灰度阈值法 \r\n\r\n 9. 2. 2 分裂—合并算法分割图像 \r\n\r\n 9. 2. 3 利用边界进行分割 \r\n\r\n 9. 2. 4 纹理分析 \r\n\r\n 9. 3 匹配检测技术与分割 \r\n\r\n 9. 4 跟踪技术与分割 \r\n\r\n 9. 4. 1 艮踪技术 \r\n\r\n 9. 4. 2 曲线跟踪 \r\n\r\n 9. 4. 3 区域跟踪(区域生长) \r\n\r\n 9. 5 区域描述 \r\n\r\n 9. 5. 1 像点间的几何性质 \r\n\r\n 9. 5. 2 图像的幅度及统计特征 \r\n\r\n 9. 5. 3 曲线描述 \r\n\r\n 9. 5. 4 区域边界描述：傅氏描述 \r\n\r\n 9. 5. 5 区域综合特征描述：矩描述 \r\n\r\n 9. 5. 6 区域形态描述：拓扑描述 \r\n\r\n 9. 5. 7 区域的几何特性描述 \r\n\r\n 9. 5. 8 区域的中轴变换：骨架抽取 \r\n\r\n 9. 5. 9 区域的扩展. 收缩与细化 \r\n\r\n 9. 6 相似性描述 \r\n\r\n 9. 6. 1 距离测度 \r\n\r\n 9. 6. 2 相关性测度 \r\n\r\n 9. 6. 3 结构相似性 \r\n\r\n 9. 7 关系描述 \r\n\r\n 9. 7. 1 关系矩阵 \r\n\r\n 9. 7. 2 标记图 \r\n\r\n 习题9 \r\n\r\n 第10章 计算机层析及医学图像处理 \r\n\r\n 10. 1 傅里叶变换重建 \r\n\r\n 10. 1. 1 投影-切片定理 \r\n\r\n 10. 1. 2 傅里叶变换重建 \r\n\r\n 10. 2 滤波-逆投影重建 \r\n\r\n 10. 3 用于扇束投影的滤波-逆投影重建 \r\n\r\n 10. 3. 1 等角间隔射线组成的扇束 \r\n\r\n 10. 3. 2 等间距直线排列探测器 \r\n\r\n 10. 4 代数重建技术 \r\n\r\n 10. 5 二维轮廓重建三维形体 \r\n\r\n 10. 5. 1 简单轮廓线及其三维形体重建 \r\n\r\n 10. 5. 2 复杂轮廓线的三维轮廓重建 \r\n\r\n 10. 5. 3 多轮廓线之间的三维形体重构 \r\n\r\n 10. 6 条纹调制三维信息的恢复 \r\n\r\n 10. 6. 1 与物体表面形状相关的相位信息的获取 \r\n\r\n 10. 6. 2 空间位相分布与物体表面深度像的映射关系 \r\n\r\n 习题10 \r\n\r\n 第U章 小波分析与应用 \r\n\r\n 11. 1 加窗傅里叶变换 \r\n\r\n 11. 2 盖伯变换 \r\n\r\n 11. 3 小波变换 \r\n\r\n 11. 3. 1 一维连续小波变换 \r\n\r\n 11. 3. 2 离散小波变换 \r\n\r\n 11. 3. 3 二维小波变换 \r\n\r\n 11. 4 小波函数 \r\n\r\n 11. 5 图像的小波分解和重构 \r\n\r\n 11. 6 小波变换快速算法 \r\n\r\n 11. 7 基于小波变换的图像压缩编码 \r\n\r\n 11. 7. 1 扩展零树编码 \r\n\r\n 11. 7. 2 零树与游程相结合的编码方法 \r\n\r\n 11. 7. 3 基于小波变换的多项式近似分形图像编码 \r\n\r\n 11. 7. 4 多小波变换与图像编码 \r\n\r\n 11. 8 基于小波变换的纹理分类 \r\n\r\n 11. 9 基于小波变换的边缘提取空间目标跟踪技术 \r\n\r\n 11. 10 基于小波变换的位移测量 \r\n\r\n 习题11 \r\n\r\n 第12章 光电图像的相关识别 \r\n\r\n 12. 1 光学匹配滤波相关器 \r\n\r\n 12. 1. 1 光学匹配滤波器原理 \r\n\r\n 12. 1. 2 光学匹配滤波相关器的实现 \r\n\r\n 12. 2 光学联合变换相关器 \r\n\r\n 12. 2. 1 光学联合变换相关器原理 \r\n\r\n 12. 2. 2 光电联合变换相关器的实现 \r\n\r\n 12. 2. 3 光电单臂联合变换相关器 \r\n\r\n 12. 2. 4 光电畸变不变性识别 \r\n\r\n 12. 3 光电图像相关识别的应用 \r\n\r\n 12. 3. 1 车辆牌照的识别 \r\n\r\n 12. 3. 2 以纹理为基础进行虹膜识别 \r\n\r\n 习题12 \r\n\r\n 第13章 遥感图像处理 \r\n\r\n 13. 1 遥感图像的复原 \r\n\r\n 13. 1. 1 遥感图像的辐射度校正 \r\n\r\n 13. 1. 2 遥感图像的几何校正 \r\n\r\n 13. 2 遥感图像的增强处理 \r\n\r\n 13. 2. 1 遥感图像的色彩增强 \r\n\r\n 13. 2. 2 多图的增强 \r\n\r\n 13. 3 遥感图像的分类处理 \r\n\r\n 13. 3. 1 最大似然法分类 \r\n\r\n 13. 3. 2 无参量分类法 \r\n\r\n 13. 3. 3 非监督分类法 \r\n\r\n 13. 4 多源遥感图像的融合 \r\n\r\n 习题13 \r\n\r\n 第14章 视频图像处理 \r\n\r\n 14. 1 视频基础 \r\n\r\n 14. 1. 1 视频标准 \r\n\r\n 14. 1. 2 视频图像获取与数字化 \r\n\r\n 14. 1. 3 视频图像的特点与研究内容 \r\n\r\n 14. 2 运动分析 \r\n\r\n 14. 2. 1 基于帧差的目标运动与轨迹探测 \r\n\r\n 14. 2. 2 基于块的二维运动估算 \r\n\r\n 14. 2. 3 基于光流场的二维运动估算 \r\n\r\n 14. 2. 4 基于像素递归的二维运动估算 \r\n\r\n 14. 3 视频滤波 \r\n\r\n 14. 3. 1 运动补偿滤波 \r\n\r\n 14. 3. 2 噪声滤波 \r\n\r\n 14. 3. 3 超分辨率重建 \r\n\r\n 习题14 \r\n\r\n 参考文献 \r\n
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随着信息化进程的飞速发展, 作为信息最佳代表形式之一的图像及图像处理理论与技术, 愈加显示出其不可替代的重要地位：大到对空间的探知, 地球资源卫星的成功运营, 哈勃望远镜对宇宙深处的探寻, 各色各样的军事卫星的布放, 小至对微观世界的研究, 人类生命奥秘的揭示, DNA及其图谱展示. 在日常生活. 工农业生产. 科学研究. 交通运输及安全防范. 医学. 生物学. 国防建设中, 图像处理及其应用司空见惯. 图像及图像处理是众多学科领域的交叉点和融合点. 因此, 图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其他学科所利用, 是科学发展的必然趋势. 它与国计民生紧密相连, 已经和将要给人类带来巨大的经济与社会效益.

将光电图像处理作为本书的书名, 其含义有二：一是本书所研究图像的生成过程是光学与电子学的方式, 其二, 图像处理的技术是以依靠光学与电子学手段实现的. 随着科学与技术的发展, 微电子与光电子技术取得极大成功, 为光电图像处理及应用带来了空前的机遇, 对科学研究. 社会生产乃至人类生活的影响是巨大而深远的.

本书共分14章, 是根据作者讲授三十余遍的教材及多年来科学研究的成果, 并参考相关文献编写而成, 概括地描述了光电图像处理理论和技术所涵盖的内容. 其中第1章至第9章为基础篇, 为光电图像处理所涉及的基础理论. 概念及基本处理技术. 作者多年来将这部分内容作为有关高年级本科生的必修/选修课程的主要讲授内容. 第10章至第14章为应用篇, 这部分内容为研究生教学中的延伸内容, 主要为若干主要应用领域的关键处理技术.

本书第2章. 第6章和第9章为谢洪波副教授. 博士编著, 第7, 8两章为江洁副教授. 博士编著, 第14章为黄战华教授. 博士编著, 其余章节为刘文耀编著, 刘文耀对全书进行了统编. 本书得到了张宇博士. 路烁博士. 朱昊博士和薛白硕士的帮助. 同时在编著工作中还引用了一些论文和资料, 对此, 本人深表感谢. 由于本人水平所限, 书中有许多不足之处, 敬请读者批评指正.



刘 文 耀

2002年3月于天津大学