目录

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第1章绪论

1．1图像基本概念

1．1．1图像表示和显示

1．1．2空间分辨率和幅度

分辨率

1．1．3图像质量

1．2图像工程简介

1．2．1图像技术和图像

工程

1．2．2图像工程的3个

层次

1．2．3图像工程相关学科

和领域

1．2．4图像工程的技术

应用

1．2．5图像工程文献统计

分类

1．3图像处理系统

1．3．1系统构成框图

1．3．2图像采集

1．3．3图像显示和打印

1．3．4图像存储

1．3．5图像处理

1．4内容框架和特点

总结和复习*

随堂测试*

第1单元图 像 增 强

第2章点操作空域增强 

2．1图像坐标变换

2．1．1基本坐标变换

2．1．2坐标变换扩展

2．2图像间运算

2．2．1算术和逻辑运算

2．2．2图像间算术运算的

应用

2．3图像灰度映射

2．3．1灰度映射原理

2．3．2典型灰度映射

函数

2．3．3针对性灰度映射

2．4直方图变换

2．4．1直方图均衡化

2．4．2直方图规定化

总结和复习*

随堂测试*

第3章模板操作空域增强 

3．1像素间联系

3．1．1像素的邻域和

邻接

3．1．2像素间的连接和

连通

3．1．3像素间距离

3．2模板运算

3．3线性滤波

3．3．1线性平滑滤波

3．3．2线性锐化滤波

3．4非线性滤波

3．4．1非线性平滑滤波

3．4．2非线性锐化滤波

3．4．3线性和非线性混合

滤波

3．5局部增强

总结和复习*

随堂测试*

第4章频域图像增强

4．1频域技术原理

4．2傅里叶变换

4．2．12D傅里叶变换

4．2．2傅里叶变换定理

4．2．3快速傅里叶变换

4．3低通和高通滤波

4．3．1低通滤波

4．3．2高通滤波

4．4带通和带阻滤波

4．5同态滤波

4．5．1亮度成像模型

4．5．2同态滤波增强

4．5．3同态滤波改进

总结和复习*

随堂测试*

第5章图像噪声消除

5．1噪声概述

5．1．1噪声描述

5．1．2噪声概率密度

函数

5．2典型噪声滤波器

5．2．1均值类滤波器

5．2．2排序类统计滤

波器

5．2．3选择性滤波器

5．3开关中值滤波器

5．3．1开关中值滤波

原理

5．3．2基于开关的自适应

加权均值滤波器

5．3．3进一步的改进

5．4结合深度学习的图像去噪

5．4．1非开关随机值脉冲

噪声消除

5．4．2强噪声图像去噪

5．4．3基于多通道GAN的

图像去噪

5．4．4地震图像中噪声滤波

结果的分类

总结和复习*

随堂测试*

第2单元图 像 恢 复

第6章图像退化和恢复

6．1图像退化及模型

6．1．1图像退化示例

6．1．2图像退化模型

6．2无约束恢复

6．2．1无约束恢复公式

6．2．2逆滤波

6．3有约束恢复

6．3．1有约束恢复公式

6．3．2维纳滤波器

6．3．3有约束最小平方

恢复

6．4交互式恢复

6．5估计运动模糊核

6．5．1快速盲反卷积

6．5．2基于CNN的方法

6．6低分辨率图像去模糊

6．6．1生成对抗网络

结构

6．6．2损失函数设计

6．6．3多类生成对抗

网络

总结和复习*

随堂测试*

第7章图像校正和修补

7．1图像仿射变换

7．1．1一般仿射变换

7．1．2特殊仿射变换

7．1．3变换间的联系

7．2几何失真校正

7．2．1空间变换

7．2．2灰度插值

7．3图像修补

7．3．1图像修补原理

7．3．2图像修补技术的

分类

7．4图像修复

7．4．1全变分模型

7．4．2混合模型

7．5图像补全

7．5．1基于范例的方法

7．5．2结合稀疏表达的

方法

7．6加权稀疏非负矩阵分解

算法

7．6．1加权非负矩阵

分解

7．6．2区域填充

7．6．3基于EM算法的

WSNMF

7．7上下文驱动的混合方法

7．7．1总体流图

7．7．2预处理步骤

7．7．3基于范例修补

步骤

7．7．4结合扩散修补

7．8图像修补中的AE和

GAN

7．8．1基于AE的技术

7．8．2基于GAN的技术

7．8．3上下文编码器

7．8．4技术比较

总结和复习*

随堂测试*

第8章图像去雾

8．1图像去雾方法分类

8．1．1非学习型图像

去雾

8．1．2学习型图像去雾

8．2暗通道先验去雾算法及

改进

8．2．1基本方法

8．2．2尺度自适应

8．2．3透射率估计

8．2．4大气光区域确定

8．2．5大气光值校正

8．2．6浓雾图像去雾

8．3改善失真的综合去雾算法

8．3．1算法流程框图

8．3．2T空间转换

8．3．3透射率空间的大气

散射图

8．3．4天空区域检测

8．3．5对比度增强

8．4夜间图像去雾

8．4．1受摄影负片成像启发

的方法

8．4．2结合亮通道和暗通道

先验

8．4．3基于深度学习

网络

8．5去雾效果评价

8．5．1可见边缘梯度法

8．5．2基于视觉感知的

评价

8．5．3主客观结合的评价

实例

总结和复习*

随堂测试*

第9章图像投影重建

9．1投影重建方式

9．1．1透射断层成像

9．1．2发射断层成像

9．1．3反射断层成像

9．1．4电阻抗断层成像

9．1．5磁共振成像

9．2投影重建原理

9．2．1基本模型

9．2．2拉东变换

9．3傅里叶反变换重建

9．4逆投影重建

9．4．1逆投影重建原理

9．4．2卷积逆投影重建

9．4．3其他逆投影重建

方法

9．5迭代重建

9．5．1迭代重建模型

9．5．2代数重建技术

9．5．3最大似然最大期望

重建算法

9．6综合重建方法

9．74D锥束CT重建

9．7．1锥束CT重建

9．7．2从3D到4D锥束

CT

9．7．3基于深度学习的

重建

9．8金属伪影消除

9．8．1金属伪影失真

9．8．2经典的MAR方法

9．8．3基于深度学习的MAR

方法

总结和复习*

随堂测试*

第3单元图 像 编 码

第10章图像编码基础

10．1图像压缩原理

10．1．1数据冗余

10．1．2图像编解码

10．1．3图像保真度和

质量

10．2编码定理

10．2．1信息单位和信源

描述

10．2．2无失真编码

定理

10．2．3率失真编码

定理

10．3位平面编码

10．3．1位平面分解

方法

10．3．2位平面编码

方法

10．4变长编码

10．4．1哥伦布编码

10．4．2哈夫曼编码

10．4．3香农法诺编码

10．4．4算术编码

总结和复习*

随堂测试*

第11章图像变换编码

11．1可分离和正交图像变换

11．2离散余弦变换

11．3正交变换编码

11．3．1正交变换编码

系统

11．3．2子图像尺寸

选择

11．3．3变换选择

11．3．4比特分配

11．4小波变换

11．4．1小波变换基础

11．4．21D小波变换

11．4．3快速小波变换

11．4．42D小波变换

11．5小波变换编码

11．5．1小波变换编解码

系统

11．5．2基于提升小波的

编码

总结和复习*

随堂测试*

第12章更多图像编码方法

12．1基于符号的编码

12．2LZW编码

12．3预测编码

12．3．1无损预测编码

12．3．2有损预测编码

12．4矢量量化

12．5准无损编码

12．6比较和评述

12．6．1不同方法特性的

比较

12．6．2其他编码方法

总结和复习*

随堂测试*

第4单元拓 展 技 术

第13章图像信息安全

13．1水印原理和特性

13．1．1水印的嵌入和

检测

13．1．2水印特性

13．1．3水印分类

13．2DCT域图像水印

13．2．1无意义水印

算法

13．2．2有意义水印

算法

13．3DWT域图像水印

13．3．1人眼视觉特性

13．3．2小波水印算法

13．4零水印

13．4．1原理和步骤

13．4．2特征提取

13．5水印性能评判

13．5．1失真测度

13．5．2基准测量和

攻击

13．5．3水印性能测试

示例

13．6特定媒体和领域的水印

13．6．1数据库水印

13．6．23D网格水印

13．6．3生物医学数据

水印

13．6．4特殊应用领域中

的水印

13．7图像认证和取证

13．7．1基本概念

13．7．2图像被动取证

13．7．3图像可逆认证

13．7．4图像取证示例

13．7．5图像反取证

13．8图像信息隐藏

13．8．1信息隐藏技术

分类

13．8．2基于迭代混合的

图像隐藏

总结和复习*

随堂测试*

第14章彩色图像处理

14．1彩色视觉和色度图

14．1．1彩色视觉基础

14．1．2三基色与色

匹配

14．1．3色度图

14．2彩色模型

14．2．1面向硬设备的彩色

模型

14．2．2面向视觉感知的彩

色模型

14．3伪彩色增强

14．4真彩色处理

14．4．1处理策略

14．4．2单分量变换

增强

14．4．3全彩色增强

14．4．4全彩色滤波和

消噪

总结和复习*

随堂测试*

第15章视频图像处理

15．1视频表达和格式

15．1．1视频基础

15．1．2彩色电视制式

15．2运动分类和表达

15．3运动检测

15．3．1利用图像差的运动

检测

15．3．2基于模型的运动

检测

15．3．3频域运动检测

15．4视频滤波

15．4．1基于运动检测的

滤波

15．4．2基于运动补偿的

滤波

15．4．3消除匀速直线运动

模糊

15．5视频编码

15．5．1视频预测编码

15．5．23D立体视频可

扩展编码

15．5．3基于深度学习的

视频编码

15．5．4多视点视频

编码

15．6视频水印

15．6．1视频水印与版权

保护

15．6．2视频零水印

总结和复习*

随堂测试*

第16章多尺度图像处理

16．1多尺度表达

16．2高斯和拉普拉斯金字塔

16．2．1高斯金字塔

16．2．2拉普拉斯金

字塔

16．2．3重建原始图像

16．3多尺度变换技术

16．3．1三类多尺度变换

技术

16．3．2多尺度变换技术

比较

16．4基于多尺度小波的处理

16．5超分辨率技术基础

16．5．1基本模型和技术

分类

16．5．2基于单幅图像的超

分辨率复原

16．5．3基于多幅图像的超

分辨率重建

16．6典型超分辨率方法

16．6．1传统超分辨率

方法

16．6．2基于示例的学习

方法

16．6．3结合全变分正则化

的超分辨率

16．6．4基于稀疏表达的超

分辨率重建

16．6．5基于局部约束线性

编码的超分辨率

重建

16．7基于深度学习的超分辨率

研究概况

总结和复习*

随堂测试*

附录A图像国际标准

A．1国际标准

A．2二值图像压缩国际标准

A．3静止图像压缩国际标准

A．4运动图像压缩国际标准

A．5多媒体国际标准

主题索引

部分思考题和练习题解答*

参考文献*