本书为国家“十一五”“十二五”规划教材和国家级精品教材。全书分十章，包括：绪论，图像、图像系统与视觉系统，图像处理中的正交变换，图像增强，图像编码，图像复原，图像重建，图像分析，数学形态学原理，模式识别的理论和方法。每一章都安排了大量的思考题，供教学或自学练习，以便加深对本书所述内容的理解。随本书附带的立体化教学素材可在电子工业出版社的华信教育资源网上免费下载。本书可供从事信号与信息处理、通信、自动控制、遥感、生物医学工程、医学、物理、化学、计算机科学乃至经济、商务及社会科学的科研人员、大专院校的教师及本科生、研究生参考学习。

数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国的伦敦到美国的纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后，由于其在遥感等领域的应用，图像处理技术逐步受到关注并得到相应的发展。1964年美国的“喷气推进实验室”处理了由太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，这标志着第三代计算机问世后数字图像处理开始得到普遍应用。CT的发明、应用及获得倍受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得图像处理技术大放异彩。其后，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着人工智能、大数据、云计算、物联网的提出以及Internet的广泛应用，图像处理科学与技术已是现代信息处理领域的热点课题。而且随着科技事业的进步以及人类需求的多样化发展，多学科的交叉、融合成为现代科学发展的突出特色和必然途径，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。图像处理科学又是与国计民生紧密相联的一门应用科学，它已给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中，图像处理科学无论在理论上还是实践上都存在着巨大的潜力。 本书最早源于作者1983年的一套讲义，后来在经过几轮教学后正式出版了《数字图像处理基础》教材，也是国内最早的图像处理方面的教材之一。随着图像处理科学的发展和日益广泛的应用需求，各个院校都在开设数字图像处理课程。在同仁的关心和帮助之下， 2000年编著了《数字图像处理学》一书。 自《数字图像处理学》出版以来，深受广大读者的青睐，经多次修订完善，先后荣获： 2006年普通高等教育“十一五”国家级规划教材。 2011年“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。 2011年教育部普通高等教育精品教材。 2007年北京交通大学的“数字图像处理”课程被评为国家级精品课程。 本书第4版仍然分为10章，根据作者多年教学及科研实践的体会并参考相关文献概括地描述了图像处理理论和技术所涉及的各个分支。众所周知，图像处理理论和技术所包含的内容是如此之广阔，以至各章都涉及更加专深的理论及内容，因此，每一个章节自成一书亦不为过。第4版系统地介绍了数字图像处理的基本理论和方法，其目的是使读者对图像处理有一个全面的了解，同时增加了近年来图像处理理论和算法的新进展，以便为读者进一步深入研究打下一个扎实的基础。 第4版的内容安排如下： 第1章详细介绍了图像处理科学与技术的起源、发展、核心理论及未来的主要发展动向，图像处理工程涉及的图像信息获取、存储、传输、处理及显示五大领域，同时对图像处理的八项内容做了概括性的介绍，以期使读者对图像处理科学与技术的体系有较为全面的了解。 图像是与光学有关的科学，图像处理既与信源（图像）有关，也与信宿（人眼或受信机）有关，第2章对图像、图像处理系统及视觉系统相关的知识做简单介绍，以开阔读者的视野。 第3章主要介绍图像处理中涉及的主要数学工具。众所周知，图像处理涉及大量的数学知识，其中正交变换是十分重要的预处理环节，本书详细介绍了图像处理常用的傅里叶变换、沃尔什变换、余弦变换、斜变换、哈尔变换、小波变换的理论、算法及实现，为读者后续学习打下坚实的数学基础。 第4~6章分别对数字图像处理的主要方法——图像增强、图像编码、图像复原做系统介绍，并增加了最新的SIFT和图像修复等方法的介绍。这些处理的特点是从图像到图像的处理方法。 第7章介绍图像重建，使读者理解图像处理的另一类处理特点，以进一步掌握从数据到图像的处理方法。 第8章的图像分析是从图像到景物描述的处理，它包括目标检测、图像分割、特征提取及描述等一系列处理。 第9章是以随机集论和积分几何为基础的图像处理方法，本章对膨胀、腐蚀、击中与击不中变换等做了详细介绍，使读者对这种特殊的处理方法有全面的了解。 第10章系统而全面地介绍模式识别的理论与方法，对统计识别、句法结构识别和模糊识别法进行了详细的讨论，同时对当前炙手可热的深度学习理论进行了详细诠释，这也是人工智能领域的支柱知识，同时给出了一些应用实例。 本书第4版根据读者和广大教师的建议进一步修改和增添了辅助内容，如实验、课件及编程实例，根据多年的实践编制的实验演示软件既可以用作教学或自学演示，以便加深读者的感性认识，也可以在教学中用作实验软件或直接用于图像处理。此外，为教学方便，本版教材还附上短学时（32学时）、长学时（64学时）及研究生教学的课件3套，选用该书的教师可根据教学时数及内容裁剪。同时本书还附上了多个C语言的编程实例，涵盖各种处理方法的实用MATLAB图像处理函数、标准图像库、来自科研实践的教学案例以及MOOC等辅助教学资源，使本书成为了一本适合本、硕、博一体化培养的“立体化”的教学用书。 教学辅助资料目录如下： 1 数字图像处理学C语言程序实例； 2 数字图像处理学MATLAB编程学习及演示软件； 3 数字图像处理学MATLAB编程源程序实例； 4 数字图像处理学教师参考课件； 5 数字图像处理学教学案例； 6 数字图像处理学实验； 7 图像处理中的常用标准图像； 8 国际标准Huffman编码表； 9 数字图像处理学MOOC； 10详细参考文献。 具体内容可登录电子工业出版社的华信教育资源网下载：wwwhxeducomcn。 本书第4版在编写中得到学校行政部门的大力支持，同时在编程实验、案例及MOOC制作中也得到本人指导的博士生、硕士生的帮助，如付树军博士、仵冀颖博士提供了多幅图例，王雪峤博士编写和校验了全部MATLAB图像处理函数，安高云博士和金一博士参与了MOOC制作，同时许多硕士生为案例的形成提供了大量的素材。此外，本书第4版还引用了一些论文和资料，对此，本人深表感谢。本书第4版之所以能高效率、高质量地及时出版，也是与电子工业出版社的支持分不开的，在此表示由衷的感谢。由于本人水平所限，书中一定会有许多不足之处，敬请读者批评指正。 作者 （qqruan@bjtueducn）于北京交通大学

第1章绪论 11序言 12图像处理技术的分类 13数字图像处理的特点 14数字图像处理的主要方法及 主要内容 141数字图像处理方法 142数字图像处理的主要内容 15数字图像处理的硬件设备 16数字图像处理的应用 17数字图像处理领域的 发展动向 思考题 第2章图像、图像系统与视觉系统 21图像 211有关光学的预备知识 212图像的概念 213图像信息的分类 214图像的统计特性 215图像信息的信息量 216常用图像格式简介 22图像处理系统及外围设备 221图像处理系统中常用的 输入设备 222飞点扫描设备 223鼓形扫描器 224微密度计 225遥感中常用的图像获取设备 226Kinect RGB-D图像获取设备 227其他图像输入设备 23图像处理系统中的输出设备 231监视器 232激光扫描器 233平板显示器 234等离子体PDP显示技术 235OLED显示技术 236数码纸显示技术 237其他图像显示装置 24数字图像处理的主机系统 25视觉系统 251视觉系统的基本构造 252光觉和色觉 26光度学及色度学原理 261颜色的表示方法及观察条件 262三基色混色及色度表示原理 263CIE的R、G、B颜色表示系统 27亮度和颜色感觉的视觉特征 28视觉的空间性质 29视觉的时间特性 210运动的感觉 211形状感觉与错视 思考题 第3章图像处理中的正交变换 31傅里叶变换 311傅里叶变换的定义及 基本概念 312傅里叶变换的性质 313离散傅里叶变换 314快速傅里叶变换 315用计算机实现快速傅里叶 变换 316二维离散傅里叶变换 32离散余弦变换 321离散余弦变换的定义 322离散余弦变换的正交性 323离散余弦变换的计算 33沃尔什变换 331正交函数的概念 332拉德梅克函数 333沃尔什函数 334沃尔什函数的性质 335沃尔什变换 336离散沃尔什—哈达玛变换 337离散沃尔什变换的性质 338快速沃尔什变换 339多维变换 34哈尔函数及哈尔变换 341哈尔函数的定义 342哈尔函数的性质 343哈尔变换及快速算法 35斜矩阵与斜变换 351斜矩阵的构成 352斜变换 36小波变换 361概述 362时-频分析 363Gabor变换 364连续小波变换 365离散小波变换 366小波包 367二维小波 368Mallat算法 思考题 第4章图像增强 41用直方图修改技术进行 图像增强 411直方图 412直方图修改技术的基础 413直方图均衡化处理 414直方图规定化处理 415图像对比度处理 42图像平滑化处理 421邻域平均法 422低通滤波法 423多图像平均法 43图像尖锐化处理 431微分尖锐化处理 432边缘模型 433零交叉边缘检测 434Canny算子 435Prewitt算子 436经典的Ｋirsch算子 437基于偏微分方程的边缘 检测方法 438高通滤波法 44利用同态系统进行增强 处理 45彩色图像处理 451关于颜色的基本理论 452颜色模型 453伪彩色图像处理 思考题 第5章图像编码 51图像编码分类 52图像编码中的保真度准则 521客观保真度准则 522主观保真度准则 53PCM编码 531PCM 编码的基本原理 532PCM 编码的量化噪声 533编码器、译码器 534非线性PCM 编码 535亚奈奎斯特取样PCM编码 54统计编码 541编码效率与冗余度 542三种常用的统计编码法 543算术编码 55预测编码 551预测编码的基本原理 552ΔＭ（DM）编码 553DPCM编码 56变换编码 561几种特殊的映射变换 编码法 562正交变换编码 57图像编码的国际标准 571H261编码标准 572H261解码原理 573H261的图像复用编码 574传输缓冲器与传输编码 思考题 第6章图像复原 61退化模型 611系统H的基本定义 612连续函数退化模型 613离散的退化模型 62复原的代数方法 621非约束复原法 622约束复原法 63 逆滤波 631逆滤波的基本原理 632去除由均匀直线运动引起 的模糊 64最小二乘方滤波 641最小二乘方滤波的原理 642用于图像复原的几种最小二乘 方滤波器 65约束去卷积 66中值滤波 661中值滤波的基本原理 662加权的中值滤波 67几种其他空间复原技术 671几何畸变校正 672盲目图像复原 673递归图像复原技术 674数字图像修复技术 思考题 第7章图像重建 71概述 72傅里叶变换重建 73卷积法重建 74代数重建方法 75重建的优化问题 76图像重建中的滤波器设计 77重建图像的显示 771重建图像显示应考虑的 问题 772单色显示 773重建对象的显示 774图像重建的应用及CT的基本 原理 思考题 第8章图像分析 81分割 811灰度阈值法分割 812样板匹配 813区域生长 814区域聚合 815基于聚类的分割方法 82描绘 821区域描绘 822SIFT方法 823关系描绘 824相似性描绘 825霍夫变换 83纹理分析 831纹理特征 832用空间自相关函数做 纹理测度 833傅里叶功率谱法 834联合概率矩阵法 835灰度差分统计法 836行程长度统计法 837其他几种方法 838纹理的句法结构分析法 84形状分析的细线化 85图像配准 思考题 第9章数学形态学原理 91数学形态学的发展 92数学形态学的基本概念和 运算 921数学形态学定量分析原则 922数学形态学的基本定义及 基本算法 93一些基本形态学算法 931边缘提取算法 932区域填充算法 933连接部分提取算法 934凸壳算法 935细化算法 936粗化运算 937骨骼化算法 938裁剪 94灰度图像的形态学处理 941膨胀 942腐蚀 943开运算和闭运算 944灰度形态学的应用 思考题 第10章模式识别的理论和方法 101概述 102统计模式识别法 1021决策理论方法 1022统计分类法 1023特征的抽取与选择 1024决策边界的拟合问题 1025统计学习理论与支持 向量机 103神经网络与深度学习 1031感知机 1032多层前馈神经网络 1033深度卷积神经网络 104句法结构模式识别 1041形式语言概述 1042句法结构方法 1043误差校正句法分析 1044文法推断 105模糊识别法 1051模糊集合及其运算 1052模糊关系及性质 1053模糊模式识别的方法 106模式识别的几种应用 1061生物特征识别 1062模式识别在医学上的应用 1063模式识别在自动检测中的 应用 思考题 参考文献