本书从实际应用出发，讲解数字图像处理的基础知识及实现方法。本书分为两篇。第壹篇共12章（第1~12章），涵盖数字图像处理的基础知识、常用的数字图像处理算法，涉及图像处理的基本运算、图像的频域处理基础、空域点处理方法、空域的平滑和锐化技术、频域的平滑和锐化技术、图像复原技术、图像分割方法、彩色图像处理及数学形态学方法等内容，并在第12章给出了具体的应用。第二篇共两章（第13章和第14章），为具体的实践内容，给出了与第壹篇中基础理论相对应的实践内容，以便使用本书的教师在教学过程中有针对性地安排实践内容。本书可作为高校软件工程专业、计算机专业、信息管理等相关专业的本科生或研究生教材，亦可作为相关领域从业人员的参考资料。

近年来，图像及数字媒体技术发展迅猛。目前，数字图像处理技术已经被广泛应用于航天航空、医学、工业检测及控制、网络等领域中，而掌握图像处理的技术及实践的基本技能是数字图像处理应用的前提和基础。 　　数字图像处理是一门实践性较强的课程，因此这门课程的教学有必要采用理论与实践相结合的方法，也就是说，实践教学是其中一个主要环节。在第2版中，我们本着提高学生的创新意识、不断提高学生实践能力的目的，一方面讲解数字图像处理的基础知识及实现方法,另一方面根据图像处理教学中实践教学的需要，在第1版的基础上,补充了数字图像处理的实践方法和教学内容。 　　本书的特点包括以下几个方面： 　　1.对于读者，零知识起点即可没有学习过图形学及算法设计的学生也可以循序渐进地掌握数字图像处理的技能。 　　2.夯实基础，深入浅出将复杂的图像处理原理阐述得浅显易懂，便于计算机类、电子类以及其他各类人员学习掌握，在此基础上，由浅入深地介绍图像处理的实现方法及实践技能。 　　3.对于图像处理的算法，采用不同软件予以实现根据目前实际工程的需要，本书在讲解图像处理方法时，采用常用的图像处理编程软件描述算法，利用Matlab方法、OpenCV方法以及CDib类的方法进行实现，以便满足各类专业教学及实践应用的要求。 　　4.注重图像处理的实践步骤及技能训练为了深入理解图像处理算法，通过实例讲解图像处理实践的具体方法及步骤，使学生扎实地掌握数字图像处理方法及技术，提高图像处理的实践技能。 　　5.配有大量习题，供学生练习使用多数章节给出了习题，便于学生对知识点的巩固。 　　本书在撰写过程中参考了大量图像处理方面的书籍、资料和网站，同时融入了我们近些年积累的图像处理实践经验及知识，鉴于作者的经验及知识理解有限，书中难免存在不足之处，敬请各位读者不吝指正！我们也会将读者的反馈作为进一步提高质量的动力。 　　编者

第一篇 数字图像处理原理
第1章 概 论
1.1 基本概念
1.1.1 数字图像
1.1.2 数字图像处理
1.2 数字图像处理技术的发展及应用
1.3 数字图像处理的主要方法
1.4 数字图像处理系统构成
第2章 数字图像基础
2.1 图像的采样和量化
2.1.1 图像的采样
2.1.2 图像的量化
2.2 图像的表示及实例
2.2.1 图像表示
2.2.2 图像类型及实例
2.3 影响数字图像质量的因素
2.3.1 空间分辨率
2.3.2 强度等级分辨率
2.3.3 对比度
2.3.4 清晰度
2.4 人眼结构与视觉特性
2.4.1 人眼结构
2.4.2 色彩模型
2.4.3 人眼视觉特性
2.5 常见的图像格式
2.5.1 JPEG格式图像
2.5.2 GIF格式图像
2.5.3 TIFF格式图像
2.5.4 PCX格式图像
2.5.5 BMP格式图像
2.6 图像处理的编程基础
2.6.1 Matlab方法
2.6.2 OpenCV方法
2.6.3 C++图像CDib类的方法
2.6.4 图像的基本操作
习题
第3章 图像的基本运算
3.1 代数运算
3.1.1 加运算
3.1.2 减运算
3.1.3 乘运算
3.1.4 除运算
3.2 逻辑操作
3.2.1 与（AND）操作
3.2.2 或（OR）操作
3.2.3 补操作
3.3 几何变换
3.3.1 平移变换
3.3.2 镜像变换
3.3.3 旋转变换
3.4 图像的缩放
3.4.1 图像的缩小
3.4.2 图像的放大
3.5 插值运算
3.5.1 前向映射方法和后向映射法
3.5.2 灰度重采样
3.5.3 常用的插值法
3.6 图像缩放及插值运算的实现方法
3.6.1 图像缩放功能的Matlab实现方法
3.6.2 前向映射法实现缩放功能
3.6.3 后向映射法实现缩放功能
3.7 图像的控制点变换与图像的变形处理
3.7.1 三角形区域的变换
3.7.2 四边形区域的变换方法
习题
第4章 频域处理基础
4.1 频域与频域变换
4.2 傅里叶变换
4.2.1 连续傅里叶变换
4.2.2 离散的傅里叶变换
4.3 快速傅里叶变换
4.4 傅里叶变换的性质
4.5 用傅里叶变换进行图像处理
4.5.1 利用傅里叶变换对图像处理
4.5.2 图像傅里叶变换的实现方法
4.6 离散余弦变换及实现方法
4.6.1 离散余弦变换
4.6.2 离散余弦变换的实现方法
习题
第5章 空域点处理方法
5.1 点运算
5.1.1 点运算基础
5.1.2 点运算实现方法
5.2 直方图处理
5.2.1 直方图处理基础
5.2.2 直方图处理的实现方法
5.3 伪彩色处理
5.3.1 伪彩色处理的基础
5.3.2 伪彩色处理的实现方法
习题
第6章 图像增强
6.1 空域的平滑与锐化
6.1.1 邻域操作
6.1.2 空域的平滑
6.1.3 空域的锐化技术
6.1.4 平滑与锐化相结合的滤波技术
6.2 频域的平滑与锐化
6.2.1 数字图像的频域处理基础
6.2.2 低通滤波器与图像的平滑处理
6.2.3 高通滤波器与图像的锐化处理
习题
第7章 图像复原
7.1 图像复原的基础
7.2 图像退化与数学模型
7.3 典型的图像复原方法
7.4 退化函数估计方法
7.4.1 图像观察估计法
7.4.2 试验估计法
7.4.3 模型估计法
7.5 逆滤波复原及其实现方法
7.5.1 逆滤波复原的基础
7.5.2 逆滤波复原的实现
7.6 维纳滤波复原及其实现方法
7.6.1 维纳滤波复原的基础
7.6.2 维纳滤波复原的实现方法
7.7 噪声模型
7.8 空域滤波复原
7.8.1 均值滤波器
7.8.2 统计滤波器
7.8.3 自适应滤波器
习题
第8章 图像分割
8.1 图像分割基础
8.1.1 图像分割的概念
8.1.2 图像分割的基本方法
8.1.3 图像分割系统的构成
8.2 非连续性检测
8.2.1 孤立点的检测
8.2.2 线的检测
8.2.3 边的检测
8.3 边缘连接
8.3.1 局部处理方法
8.3.2 Hough变换及实现方法
8.4 阈值分割法
8.4.1 单阈值分割与多阈值分割
8.4.2 均值迭代阈值分割法
8.4.3 最大类间方差的分割法
8.4.4 常见的多阈值分割法
8.5 基于区域的分割方法
8.5.1 区域生长算法
8.5.2 区域分裂合并算法
8.6 基于能量的分割方法
8.6.1 主动轮廓模型
8.6.2 主动轮廓线演化的实例
8.6.3 主动轮廓分割方法的实现
8.6.4 水平集模型
习题
第9章 彩色图像处理
9.1 色彩模型基础
9.1.1 RGB色彩模型
9.1.2 CMY色彩模型
9.1.3 HSV与HSI色彩模型
9.1.4 各种色彩空间之间的转换
9.2 24位BMP彩色图像的处理
9.3 全彩色图像处理
9.3.1 彩色图像平滑
9.3.2 彩色图像锐化
9.3.3 彩色空间的图像分割
9.3.4 彩色图像的边缘提取
9.4 假彩色处理
9.5 彩色图像处理的实现
习题
第10章 数学形态学方法
10.1 集合论基础知识
10.1.1 元素和集合
10.1.2 平移和反射
10.1.3 结构元
10.2 形态学基本操作
10.2.1 腐蚀
10.2.2 膨胀
10.2.3 开操作
10.2.4 闭操作
10.3 形态学基本操作的实现
10.4 利用形态学处理图像
10.4.1 形态学算子的图像处理功能
10.4.2 图像处理功能的实现
习题
第11章 图像压缩
11.1 图像压缩技术基础
11.1.1 编码与解码
11.1.2 图像压缩的必要性和可能性
11.1.3 信源编码
11.1.4 性能指标
11.2 无损压缩编码
11.2.1 哈夫曼编码
11.2.2 香农—范诺编码
11.2.3 游程编码
11.2.4 无损预测编码
11.2.5 算术编码
习题
第12章 小波变换
12.1 小波变换概述
12.2 小波变换基础
12.2.1 小波变换定义
12.2.2 小波变换性质
12.2.3 常用的基本小波
12.3 连续小波变换和离散小波变换
12.3.1 连续小波变换
12.3.2 离散小波变换及实例
12.4 小波变换的实现方法
习题
第13章 图像处理的实例
13.1 动画中的人脸变形实例
13.2 医学图像增强应用实例
参考文献

第二篇 数字图像处理实践

第14章 图像处理实践基础
14.1 MATLAB图像处理软件
14.1.1 Matlab简介
14.1.2 Matlab软件的安装
14.1.3 Matlab软件处理图像的基础
14.2 OPENCV软件包
14.2.1 OpenCV简介
14.2.2 OpenCV软件包的安装
14.2.3 OpenCV软件包处理图像的基础
14.3 CDIB类方法
14.3.1 CDib类的简介
14.3.2 CDib类的创建
14.3.3 利用CDib类处理图像的基础
第15章 数字图像处理实践指导
15.1 图像的打开与显示
15.1.1 利用Matlab打开与显示图像
15.1.2 利用OpenCV打开与显示图像
15.1.3 利用CDib类打开与显示图像
15.2 图像的像素操作基础
15.2.1 利用Matlab对图像的像素操作
15.2.2 利用OpenCV对图像的像素操作
15.2.3 利用CDib类对图像的像素操作
15.3 图像的基本运算实践
15.3.1 图像代数运算的实践
15.3.2 图像逻辑操作的实践方法
15.3.3 图像几何变换的实践方法
15.3.4 图像的缩放
15.4 图像的插值运算
15.4.1 前向映射的实践方法
15.4.2 后向映射的实践方法
15.4.3 灰度重采样的实践方法
15.5 图像的傅里叶变换的实践
15.5.1 利用Matlab进行傅里叶变换
15.5.2 利用OpenCV进行傅里叶变换
15.5.3 利用CDib类进行傅里叶变换
15.6 空域点处理的实践
15.6.1 点运算的实践方法
15.6.2 图像的直方图处理
15.6.3 图像伪彩色处理实践基础
15.7 图像增强的实践
15.7.1 空域平滑的实践
15.7.2 空域锐化的实践
15.7.3 频域平滑的实践
15.7.4 频域锐化的实践
15.8 图像复原的实践
15.8.1 利用Matlab实现维纳滤波复原
15.8.2 利用OpenCV实现维纳滤波复原
15.8.3 利用CDib类实现维纳滤波复原
15.9 图像分割的实践
15.9.1 利用Hough变换对图像分割的实践
15.9.2 利用阈值分割法对图像分割的实践
15.9.3 利用区域生长算法对图像分割的实践
15.9.4 利用主动轮廓模型对图像分割的实践
15.10 彩色图像处理的实践
15.10.1 利用图像的平滑及锐化的实践
15.10.2 假彩色图像处理的实践
15.10.3 彩色图像特效处理的实践
15.11 利用数学形态学方法处理图像的实践
15.11.1 图像的腐蚀与膨胀处理的实践
15.11.2 图像的开运算与闭运算处理的实践
15.11.3 利用形态学方法进行边缘检测的实践
15.11.4 利用形态学方法进行孔填充的实践
15.11.5 利用形态学方法进行骨架提取的实践
15.12 图像压缩编码的实践
15.12.1 利用Matlab进行图像压缩编码的实践
15.12.2 利用OpenCV进行图像压缩编码的实践
15.12.3 利用CDib类进行图像压缩编码的实践
15.13 图像小波变换的实践
15.13.1 利用Matlab进行小波变换的实践
15.13.2 利用OpenCV进行小波变换的实践
15.13.3 利用CDib类进行小波变换的实践
第16章 图像处理综合实践案例
16.1 数字图像处理基础
16.2 图像基本操作
16.3 图像的代数及逻辑运算
16.4 图像几何变换及缩放
16.5 图像几何变换、缩放及插值
16.6 图像傅里叶变换
16.7 利用空域点运算对图像增强
16.8 利用直方图均衡化对图像增强
16.9 图像伪彩色处理
16.10 图像在空域的平滑处理
16.11 图像在空域的锐化处理
16.12 图像在频域的平滑处理
16.13 图像在频域的锐化处理
16.14 图像分割实践：HOUGH变换及区域生长方法
16.15 图像分割实践：阈值分割方法
16.16 图像分割实践：主动轮廓模型方法
16.17 彩色图像处理
16.18 形态学方法处理图像的实践
16.19 图像的复原
16.20 图像小波变换

作者近些年一直从事计算机应用技术的教学及研究工作，研究主方向为图像处理、虚拟现实和计算机视觉，主持和参加了上海市自然基金“增强现实中动态纹理重建与交互的关键技术研究”及国家自然基金“最优小波自适应图像压缩的关键技术研究”等多个与图像处理相关的科研项目的研究；在教学及研究中积累了较为丰富的图像处理技术的经验，在国内外的会议及期刊上发表了研究论文30多篇；本教材的编写诣在从实际应用出发，编写一本实用性强的图像处理的实用教材。