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第一章 引言1

1.1 图像处理的应用领域1

1.2 不同的图像处理方法1

1.3 图像的表达2

1.3.1 图像的矩阵与向量表达3

1.3.2 图像的统计表达3

1.3.3 均值向量与相关矩阵5

1.3.4 均匀随机场6

1.3.5 纹理7

1.4 图像处理的步骤7

思考题8

第二章 图像处理的数学基础9

2.1 卷积和相关9

2.2 δ函数10

2.3 傅里叶变换10

2.4 傅里叶变换实例14

2.5 离散傅里叶变换16

2.6 小波变换16

2.7 抽样和量化22

2.8 基本形态学25

2.8.1 击中-击不中变换27

2.8.2 腐蚀和扩展27

2.8.3 开和闭28

思考题29

第三章 图像处理的光学和视觉基础30

3.1 部分相干30

3.2 Van Cittert-Zernike定理31

3.3 基本衍射理论33

3.4 薄透镜的位相变换和傅里叶变换性质34

3.5 光学卷积和相关37

3.5.1 非相干光卷积和相关37

3.5.2 相干光卷积和相关37

3.6 基本色度学39

3.7 立体视觉43

思考题44

第四章 光电图像处理元件46

4.1 胶片46

4.2 空间光调制器47

4.2.1 声光调制器48

4.2.2 磁光调制器49

4.2.3 液晶调制器50

4.2.4 光折变调制器51

4.2.5 Pockels效应器件52

4.2.6 变形镜调制器53

4.2.7 量子阱调制器53

4.2.8 电子阱材料54

4.3 固体成像器件54

4.3.1 电荷耦合器件55

4.3.2 自扫描光电二极管阵列56

思考题57

第五章 图像的形成59

5.1 X射线计算机断层成像59

5.2 核磁共振成像61

5.3 共焦扫描成像和光相干层析63

5.4 光子扫描隧道显微成像和近场扫描显微成像64

5.5 动态全息65

思考题66

第六章 图像预处理68

6.1 数字图像显示68

6.2 增强72

6.2.1 用灰度变换增强对比度72

6.2.2 直方图均衡化73

6.2.3 平滑75

6.2.4 锐化77

6.2.5 同态图像增强78

6.2.6 钝掩模法78

6.2.7 伪彩色增强和假彩色增强79

6.3 恢复80

6.3.1 图像退化模型80

6.3.2 图像恢复中的病态性质和空间滤波80

6.3.3 逆滤波恢复81

6.3.4 Wiener滤波恢复81

6.3.5 点扩展函数的确定82

思考题82

第七章 区域分割83

7.1 区域分割的集合定义83

7.2 基于像素的分割84

7.2.1 边缘点检测84

7.2.2 边界的形成88

7.3 基于区域的分割88

7.4 阈值化分割90

7.5 从小波变换的角度看边缘检测91

思考题93

第八章 目标识别94

8.1 联合变换相关94

8.2 Mellin变换95

8.3 圆谐变换96

8.4 三维联合变换相关98

8.5 光学小波变换和光学小波变换匹配滤波100

8.6 光学防伪102

思考题103

第九章 神经网络图像处理105

9.1 人工神经元105

9.2 人工神经网络类型106

9.3 前馈型网络107

9.4 反馈型网络109

9.4.1 Hopfield网络111

9.4.2 细胞神经网络113

9.5 自组织竞争网络115

9.5.1 竞争116

9.5.2 自组织网络的学习规律116

9.6 光联想记忆116

9.7 基于全息技术的光互连117

9.8 光互连神经网络用于旋转不变图像识别119

思考题119

附录121

附录一 图像显示函数和函数包含文件tif.h121

附录二 seeimage.c文件123

附录三 显示tif图像主函数132

附录四 tif文件向最简格式文件转换132

附录五 显示最简格式图像133

附录六 边缘检测134

参考文献150