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第1章 数字图像1

1.1 图像编程1

1.2 图像获取3

1.2.1 针孔照相机模型3

1.2.2 薄透镜4

1.2.3 数字化5

1.2.4 图像尺寸与分辨率6

1.2.5 图像坐标系统6

1.2.6 像素值7

1.3 图像文件格式9

1.3.1 光栅和矢量数据9

1.3.2 TIFF文件格式10

1.3.3 GIF文件格式10

1.3.4 PNG文件格式11

1.3.5 JPEG文件格式11

1.3.6 BMP文件格式14

1.3.7 PBM文件格式14

1.3.8 其他文件格式15

1.3.9 位与字节15

1.4 练习题17

第2章 ImageJ18

2.1 图像操作与处理18

2.2 ImageJ综述19

2:2.1 关键特征20

2.2.2 交互式工具20

2.2.3 ImageJ插件20

2.2.4 第一个示例：图像取反21

2.3 ImageJ与Java的其他信息24

2.3.1 ImageJ的资源24

2.3.2 用Java编程24

2.4 练习题24

第3章 直方图26

3.1 何谓直方图26

3.2 理解直方图28

3.2.1 图像获取28

3.2.2 图像缺陷29

3.3 直方图计算32

3.4 多于8位图像的直方图34

3.4.1 像素组合34

3.4.2 示例34

3.4.3 实现34

3.5 彩色图像直方图35

3.5.1 强度直方图36

3.5.2 单个颜色通道直方图36

3.5.3 组合颜色直方图37

3.6 累积直方图37

3.7 练习题38

第4章 点运算40

4.1 图像强度修正40

4.1.1 对比度与亮度40

4.1.2 利用设定门限限制结果值41

4.1.3 图像求反41

4.1.4 阈值操作42

4.2 点运算与直方图43

4.3 自动对比度调整43

4.4 修正的自动对比度调整45

4.5 直方图均衡化46

4.6 直方图规范化49

4.6.1 频率与概率49

4.6.2 直方图规范化的原理50

4.6.3 调整为分段线性分布50

4.6.4 调整为给定直方图（直方图匹配）52

4.6.5 示例55

4.7 Gamma校正57

4.7.1 为什么是Gamma57

4.7.2 Gamma函数58

4.7.3 真实Gamma值59

4.7.4 Gamma校正应用59

4.7.5 实现60

4.7.6 修正Gamma校正61

4.8 ImageJ中的点运算63

4.8.1 利用查找表进行点运算63

4.8.2 算术运算64

4.8.3 包含多幅图像的点运算64

4.8.4 两幅图像进行点运算的方法65

4.8.5 多幅图像的ImageJ插件65

4.9 练习题68

第5章 滤波器70

5.1 何谓滤波器70

5.2 线性滤波器71

5.2.1 滤波矩阵72

5.2.2 应用滤波器72

5.2.3 计算滤波器算子73

5.2.4 滤波器插件示例74

5.2.5 整数系数76

5.2.6 任意尺寸的滤波器77

5.2.7 线性滤波器的类型78

5.3 线性滤波器的性质80

5.3.1 线性卷积80

5.3.2 线性卷积的性质81

5.3.3 线性滤波的可分离性82

5.3.4 滤波器的脉冲响应83

5.4 非线性滤波器85

5.4.1 最小值与最大值滤波85

5.4.2 中值滤波86

5.4.3 加权中值滤波器89

5.4.4 其他非线性滤波器90

5.5 滤波器的实现90

5.5.1 滤波程序的效率90

5.5.2 图像边界的处理91

5.5.3 调试滤波器程序92

5.6 ImageJ的滤波运算92

5.6.1 线性滤波器92

5.6.2 高斯滤波器93

5.6.3 非线性滤波器93

5.7 练习题94

第6章 边缘与轮廓96

6.1 边缘是怎么来的96

6.2 基于梯度的边缘检测97

6.2.1 偏导数与梯度97

6.2.2 导数滤波器98

6.3 边缘检测算子99

6.3.1 Prewitt算子与Sobel算子99

6.3.2 Roberts算子101

6.3.3 罗盘算子102

6.3.4 ImageJ的边缘检测算子104

6.4 其他边缘检测算子104

6.4.1 基于二阶导数的边缘检测104

6.4.2 不同尺度下的边缘105

6.4.3 Canny算子105

6.5 从边缘到轮廓107

6.5.1 轮廓跟踪107

6.5.2 边缘图107

6.6 边缘锐化107

6.6.1 边缘锐化与拉普拉斯滤波器108

6.6.2 USM锐化110

6.7 练习题114

第7章 形态学滤波器115

7.1 收缩与放大115

7.1.1 像素的邻域116

7.2 基本的形态学运算117

7.2.1 结构元素117

7.2.2 点集117

7.2.3 膨胀118

7.2.4 腐蚀118

7.2.5 膨胀与腐蚀的性质119

7.2.6 设计形态学滤波器121

7.2.7 应用举例：轮廓123

7.3 复合运算125

7.3.1 开运算125

7.3.2 闭运算125

7.3.3 开运算和闭运算的性质125

7.4 灰度形态学125

7.4.1 结构元素126

7.4.2 膨胀与腐蚀126

7.4.3 灰度开运算与闭运算128

7.5 实现形态学滤波器130

7.5.1 ImageJ中的二值图像130

7.5.2 膨胀与腐蚀130

7.5.3 开运算与闭运算131

7.5.4 Outline函数132

7.5.5 ImageJ中的形态学运算ImageProcessor类132

7.6 练习题134

第8章 彩色图像135

8.1 RGB彩色图像135

8.1.1 彩色图像的组织结构137

8.1.2 ImageJ中的彩色图像138

8.2 颜色空间与颜色转换149

8.2.1 转换为灰度图像149

8.2.2 彩色图像的去饱和151

8.2.3 HSV/HSB与HLS彩色空间153

8.2.4 电视颜色空间：YUV、YIQ与YCbCr163

8.2.5 用于印刷的颜色空间：CMY与CMYK165

8.3 彩色图像的统计分析169

8.3.1 一幅图像中有多少种颜色169

8.3.2 颜色直方图170

8.4 练习题172

附录A 数学记号174

A.1 符号174

A.2 集合算子175

A.3 算法复杂度和O记号175

附录B Java摘记177

B.1 算术运算177

B.1.1 整数除法177

B.1.2 求模算子178

B.1.3 无符号字节型179

B.1.4 数学函数（Math类）180

B.1.5 舍入181

B.1.6 反正切函数181

B.1.7 Float和Double（类）181

B.2 数组和集合182

B.2.1 创建数组182

B.2.2 数组大小182

B.2.3 访问数组元素183

B.2.4 二维数组183

B.2.5 克隆数组184

B.2.6 对象数组与排序185

B.2.7 集合体（Collection）186

参考文献188