图像工程 上册 图像理解 章毓晋 第三版

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4.5同态滤波器… 95 4.5.1亮度成像模型…… 95 4.5.2同态滤波增强…… ………………………96 总结和复习…………… 98 第2单元图像恢复 第5章图像消噪和恢复…… ∴…………………103 5.1图像退化及模型 ……103 5.1.1图像退化示例 …………104 5.1.2图像退化模型 ………………………105 5.2噪声滤除… 107 5.2.1噪声描还 …………………………107 5.2.2噪声概率密度函数… 108 5.2.3均值类滤波器 ……………110 5.2.4排序类统计滤波器 112 5.2,5选择性滤波器 114 5.3无约束恢复…… 115 5.3.1无约束恢复公式 ,鲁 116 5.3.2逆滤波 116 5.4有约束恢复………… 119 5.4.1有约束恢复公式 119 5,4.2维纳滤波器 119 5.4.3有约束最小平方恢复 121 5.5交互式恢复 122 总结和复习… 124 第6章图像校正和修补 127 6.1图像仿射变换…… 127 6.1.1一般仿射变换 127 6.1.2特殊仿射变换 131 6.1.3变换间的联系… ……133 6.2几何失真校正……………… ……134 6.2.1空间变换 ………………………………………………134 6.2.2灰度插值… ………135 6.3图像修复 …138 6.3.1图像修补原理 138 6.3.2全变分模型 141 6.3.3混合模型 ………142 6.4区域填充 143 6.4.1基于样本的方法 ……143 6.4.2结合稀疏表达的方法 145 总结和复习 …………149 第7章图像投影重建… 151 7.1投影重建方式… 151 7.1.1透射断层成像 152 7.1.2发射断层成像 153 7.1.3反射断层成像 ……154 7.1.4电阻抗断层成像 155 7.1.5磁共振成像 156 7.2投影重建原理 156 7.2.1基本模型… 156 7.2.2拉东变换 …157 7.3·傅里叶反变换重建 158 7.4逆投影重建………… …161 7.4.1逆投影重建原理 …161 7.4.2卷积逆投影重建…… 161 7.4.3其他逆投影重建方法… 165 7.5代数重建技术…… 167 7.6综合重建方法… 169 总结和复习… …………170 第3单元图像编码 第8章图像编码基础……………………………………………………175 8.1图像压缩原理…………………175 8.1.1数据冗余… 176 8.1.2图像编解码 178 8.1.3图像保真度和质量 179 8.2编码定理………………… 181 8.2.1信息单位和信源描述… …181 8.2.2无失真编码定理……… 183 8.2.3率失真编码定理 184 8.3变长编码 186 8.3.1哥伦布编码 ∴……186 8.3.2哈夫曼编码 ……188 8.3.3香农法诺编码… 89 8.3.4算术编码……………………………………………………190 8.4位平面编码…………………………………………………………192 8.4.1位平面的分解………………………………………………192 8.4.2位平面的编码 194 总结和复习 197 第9章图像变换编码…… …………………………………………………………199 9.1可分离和正交图像变换 199 9.2离散余弦变换 200 9.3正交变换编码…… 202 9.3.1正交变换编码系统……………………………………………203 9.3.2子图像尺寸选择 203 9.3.3变换选择 204 9.3.4比特分配 …………205 9.4小波变换… 208 9.4.1小波变换基础 208 9.4.21-D小波变换 212 9.4.3快速小波变换 213 9.4.42D小波变换……………………………………………………215 9.5小波变换编码 218 9.5.1小波变换编解码系统 218 9.5.2基于提升小波的编码………… 219 总结和复习 220 第10章其他图像编码方法 223 10.1基于符号的编码… …………………223 10.2LzW编码…………………………………………………………………224 Ⅸ 10.3预测编码 228 10.3.1无损预测编码… 228 10.3.2有损预测编码 230 10.4矢量量化 236 10.5准无损编码 239 10.6比较和评述 ………………242 10.6.1不同方法特性的比较……… 242 10.6.2其他编码方法 243 总结和复习 …245 第4单元拓展技术 第11章图像水印 251 11.1水印原理和特性 252 11.1.1水印的嵌入和检测 252 11.1.2水印特性… 253 11.1.3水印分类………………………………………………254 11.2DCT域图像水印 256 11.2.1无意义水印算法 256 11.2.2有意义水印算法 258 1.3DWT域图像水印……… 259 11.3.1人眼视觉特性 259 11.3.2小波水印算法… 261 11.4水印性能评判… 263 11.4.1失真测度 263 11.4.2基准测量和攻击 264 11.4.3水印性能测试示例… 265 1.5信息隐藏 ……………………268 11.5.1水印与信息隐藏 269 11.5.2基于迭代混合的图像隐藏… 270 总结和复习… 273 第12章彩色图像处理 ……………………………………………276 12.1彩色视觉和色度图 ··,··,,, 276 12.1.1彩色视觉基础 276 12.1.2三基色与色匹配… …277 12.1.3色度图 278 12.2彩色模型 281 12.2.1面向硬设备的彩色模型 282 12.2.2面向视觉感知的彩色模型………… 283 12.3伪彩色增强… 286 12.4真彩色处理………………………… 288 12.4.1处理策略…… 289 12.4.2单分量变换增强… 290 12.4.3全彩色增强…… 292 12.4.4全彩色滤波和消噪 293 总结和复习……………… 297 第13章枧频图像处理………………………………………………300 13.1视频表达和格式……………………………………………………300 13.1.1视频基础……………………………………………………………300 13.1.2彩色电视制式 304 13.2运动分类和表达 305 13.3运动检测 309 13.3.1利用图像差的运动检测 309 13.3.2基于模型的运动检测 312 13.3.3频率域运动检测……………………………………………………313 13.4视频滤波………………………………………………………………314 13.4.1基于运动检测的滤波 ………………………………315 13.4,2基于运动补偿的滤波 ………316 13.4.3消除匀速直线运动模糊 ……………………………319 13.5视频预测编码 320 总结和复习 322 第14章多尺度图像处理 324 14.1多尺度表达……… 324 14.2高斯和拉普拉斯金字塔… 327 14.2.1高斯金字塔 327 14.2.2拉普拉斯金字塔………… 328 14.2.3原始图像的重建 329 14.3多尺度变换技术…………… 331 14.3.13类多尺度变换技术 331 14.3.2多尺度变换技术比较 333 14.4基于多尺度小波的处理… “着,,看.,·,.,, 336 14.5超分辨率技术… 338 14.5.1基本模型和技术分类 338 14.5.2基于单幅图像的超分辨率复原 340 14.5.3基于多幅图像的超分辨率重建 …341 14.5.4基于示例的学习方法 342 总结和复习 346 附录A图像国际标准… 348 A.1国际标准 348 A.2二值图像压缩国际标准 349 A.3静止图像压缩国际标准 350 A.4运动图像压缩国际标准… ………354 A.5多媒体国际标准 360 部分习题解答 363 參考文献 B面面自面D由B 367 索引……… 376 Ⅻ PDG 本书为《图像工程》的上册,是开篇或入门的一册。 本章对全书内容要点和布局结构进行概括介绍,安排如下: 1.1节介绍图像的基本概念,以及对图像的表达(包括图像的表示方法和显示形式)。 1.2节全面介绍对整个图像领域进行综合集成的新学科—图像工程。图像工程目前 包括3个层次(本书介绍的图像处理是其第1个层次),与多个学科有密切关系,也有广泛的 应用。为对图像工程研究应用的发展和现状有一个全面的了解,还介绍了对图像工程文献 统计分类的一些结果。 1.3节结合对图像处理系统框架的介绍,讨论完成其中各个模块功能的典型设备情况。 本书主要涉及图像处理的原理和算法,但硬设备是构成系统和实现各种算法的基础。该节 概括了图像处理的外围知识,为后面各章集中介绍图像处理技术打下了基础。 1.4节概括介绍本书主要内容、框架结构、编写特点以及先修知识要求。 11图像 人们一般将图像看作对场景或景物的一种可视表现形式。例如,字典里对图像的一个 定义是“对物体的表达、表象、模仿,一个生动的视觉描述,为了表达其他事物而引入的事物” [Bow2002]。严格一点说,图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得 的,可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体[章1996a]。人的视觉系统就是 个观测系统,通过它得到的图像就是客观景物在人心目中形成的影像。 图像含有丰富的信息。我们生活在一个信息时代,科学研究和统计表明,人类从外界获 得的信息约有75%来自视觉系统,也就是从图像中获得的。这里图像的概念是比较广义 的,包括照片、绘图、动画、视像,甚至文档等。中国有句古话,“百闻不如一见”。人们常说 “一图值千字”。这些都说明图像中所含的信息内容非常丰富,是我们最主要的信息源。 1.1.1图像表示和显示 本书主要讨论对自然场景成像得到的图像,这也有许多类别。例如用数码相机拍摄的 照片(人、风景等),用数码摄像机拍摄的视频(家庭联欢足球比赛等),用监控系统记录下的 各种序列(交通管理、导弹飞行等),用太空望远镜摄取的各种电磁辐射图像,用雷达依靠反 射波形成的图像,医学上常使用的Ⅹ光图像、B超图像、CT图像、磁共振图像等。不仅有灰 度的和彩色的图像,还可以有纹理的、深度的图像等。下面先来介绍如何表示和显示图像。 1.图像和像素 客观世界在空间上是三维(3D)的,但一般从客观景物得到的图像是二维(2D)的。 幅图像可以用一个2D数组f(x,y)来表示,这里x和y表示2D空间XY中一个坐标点的 位置,而f则代表图像在点(x,y)的某种性质F的数值。例如灰度图像中f表示灰度值, 它常对应客观景物被观察到的亮度。文本图像常为二值图像,f的取值只有两个,分别对应 文字和空白。图像在点(x,y)也可同时具有多种性质,此时可用矢量∫来表示。例如一幅 彩色图像在每一个图像点同时具有红绿蓝3个值,可记为[f(x,y),f(x,y),(x,y)]。 需要指出,我们总是根据图像内不同位置所具有的不同性质来利用图像的。 例1.1.1一般的图像表达函数。 图像可表示一种辐射能量的空间分布,这种分布可以是5个变量的函数,T(x,y,z,t, λ),其中x、y、z是空间变量,代表时间变量,λ是波长(对应频谱变量)。例如,红色的物体 反射波长在0.57~0.70m的光并吸收几乎所有其他波长的能量,绿色的物体反射波长在 0.48~0.57m的光,蓝色的物体反射波长在0.40~0.48pm的光,紫外(色)的物体反射波 长在0.25~0.40m的光,红外(色)的物体反射波长在0,9~1.5pm的光。它们合起来覆 盖了波长为0.25m<l<1.5μm的范围。由于实际图像在时空上都是有限的,所以T(x, y,zt,)是一个5-D有限函数。 早年获取的图像多是连续(模拟)的,即f、x、y的值可以是任意实数。进入21世纪后, 所获取的图像均为离散(数字)的,可直接用计算机进行加工。曾有人用I(r,c)来表示数字 图像,其中Ⅰ、C、r的值都是整数。这里Ⅰ代表离散化后的f,(r,c)代表离散化后的(x,y),其 中r代表图像的行(row),c代表图像的列( column)。本书讨论的基本都是数字图像,在不 致引起混淆的情况下均使用图像或∫(x,y)代表数字图像,如不作特别说明,f、x、y都在整 数集合中取值。 早期英文书籍里一般用 picture来指图像随着数字技术的发展,现都用 Image代表离 散化了的“图象”,因为“计算机存储人像或场景的数字图象( computers store numerical images of a picture or scene)” Zhang1996]。这样看来应该使用“数字图象而不是“数字图像”。事 实上“图象”比图像的含义更广,覆盖面更宽。图像中每个基本单元叫做图像元素,在早期用 picture表示图像时就称为像素。对2D图像,英文里常用简称 pixel代表像素(也有用pel的)。 如果采集一系列的2D图像或利用一些特殊设备还可得到3D图像。对3D图像,英文里常 用 voxel代表其基本单元,简称体素。也有人建议用imel代表各种图像的单元。 2.图像的矩阵和矢量表示 一幅M×N(其中M和N分别为图像的总行数和总列数)的2D图像既可以用一个 注:口为例题结束符。全书同

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liujianz 非常好!谢谢!
2018-01-19
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