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第1章 绪论1

1.1 数字图像处理技术的概况1

1.2 视觉的原理与模型3

1.3 图像的数字化9

1.4 彩色图像11

习题13

参考文献13

第2章 图像变换14

2.1 傅里叶变换14

2.2 离散余弦变换22

2.3 离散沃尔什变换／离散哈达玛变换24

2.4 小波变换30

2.5 离散K-L变换35

习题37

参考文献38

第3章 图像增强39

3.1 基于点操作的增强39

3.2 图像平滑50

3.3 图像锐化61

3.4 彩色增强69

习题73

参考文献74

第4章 图像的复原75

4.1 退化的数学模型75

4.2 图像中的噪声76

4.3 连续系统的图像复原78

4.4 离散情况下的退化模型80

4.5 离散情况下的复原83

4.6 运动模糊图像的复原85

4.7 非线性图像复原87

4.8 同态滤波复原91

4.9 图像的盲复原92

4.10 三维图像可视化处理及在医学上的应用94

习题96

参考文献97

第5章 数字图像的压缩编码98

5.1 概述98

5.2 基础知识99

5.3 熵编码方法104

5.4 轮廓编码108

5.5 变换编码与小波编码113

5.6 分形编码118

5.7 图像压缩标准120

习题127

参考文献127

第6章 图像随机场模拟及处理129

6.1 图像的随机场模型129

6.2 图像模拟的实现133

6.3 图像参数估计方法的研究137

6.4 遗传算法及其应用141

习题145

参考文献146

第7章 图像的分析147

7.1 图像的特征147

7.2 图像的分割151

7.3 图像的纹理分析161

7.4 图像的符号描述164

7.5 多维信息及运动图像的分析和利用171

习题172

参考文献173

第8章 图像的匹配174

8.1 模板匹配法174

8.2 其他快速计算法179

8.3 受几何失真等影响小的匹配算法184

8.4 几种实用的图像匹配算法185

习题191

参考文献192

第9章 模式识别技术193

9.1 统计模式识别法194

9.2 遥感图像的几种监督分类方法202

9.3 模糊模式识别212

9.4 结构模式识别225

9.5 神经网络及其在模式识别中的应用236

9.6 支持向量机及其在模式识别中的应用245

习题249

参考文献251

第10章 数字图像处理与模式识别技术的应用举例252

10.1 牌照图像的预处理252

10.2 基于综合特征的牌照定位技术254

10.3 牌照字符的切分257

10.4 字符识别算法259

参考文献262

附录 实用图像处理程序263