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第1章 绪论1

1.1 数字图像处理的发展1

任务1 了解数字图像处理的发展历史和应用1

任务2 加深对数字图像的理性认识2

1.2 数字图像处理的主要研究内容3

任务1 了解图像代数和几何运算的主要内容3

任务2 了解图像变换和增强的主要内容3

任务3 了解图像编码和图像复原的主要内容4

任务4 了解模式识别和图像融合的主要内容4

1.3 数字图像处理的基本概念4

任务1 掌握图像与数字图像的定义4

任务2 用二维矩阵表示一幅数字图像6

任务1 了解图像的4种基本类型7

1.4 数字图像处理中的基本图像类型7

任务2 比较不同的图像类型9

任务3 应用RGB彩色空间和IHS彩色空间表示颜色10

1.5 图像的统计特征11

任务1 计算图1-2a所示图像的基本统计指标11

任务2 计算多维图像的统计特征13

任务3 边学边做14

习题14

第2章 数字图像处理的输入输出设备16

2.1 图像数字化输入设备的功能和组成16

任务1 分析扫描仪等数字化设备的性能指标16

任务2 了解数字化设备的类型和扫描方式17

任务3 掌握数字化设备的组成17

2.2 摄像机18

任务1 了解摄像管摄像机的基本原理18

任务3 认识系统的移不变性19

任务2 掌握CCD摄像机的基本原理19

任务3 了解CCD摄像机的类型21

任务4 了解衡量摄像机性能的两个重要指标21

任务2 了解数码相机的优势与不足22

任务3 了解数码相机主流产品的性能指标22

任务1 掌握CCD数码相机的工作过程22

2.3 数码相机22

2.4 扫描仪23

任务1 了解CCD扫描仪的工作原理23

任务2 比较不同扫描仪的主要性能指标24

任务3 了解胶片扫描仪24

任务4 边学边做（扫描一幅图像到计算机）24

2.5 数字图像的显示25

任务1 分析显示设备的有关性能指标25

任务2 了解抖动技术和彩色印制28

任务3 了解常见的显示设备29

习题30

第3章 数字图像处理中的基本运算31

3.1 数字图像处理基本运算的分类31

任务1 根据图像处理算法分类31

任务2 根据基本运算分类31

任务2 应用线性点运算处理一幅图像32

3.2 点运算32

任务1 增加一幅图像的亮度32

任务3 掌握点运算的应用范围33

任务4 边学边做（求一幅图像的反相）34

3.3 代数运算34

任务1 应用减法运算去除一幅图像的附加噪声35

任务2 证明图像的加法运算可以降低加性随机噪声35

任务3 对遥感图像进行比值处理37

任务4 边学边做（应用减法运算生成梯度幅度图像）38

3.4 几何运算39

任务1 旋转一幅图像39

任务2 掌握空间变换的基本方法40

任务3 了解重采样的基本方法42

任务4 比较不同的重采样算法43

任务5 了解卫星遥感图像的几何校正45

任务6 边学边做（编程实现图像的缩小与放大）47

习题47

任务2 认识系统的线性48

第4章 数字图像处理的数学基础48

任务1 了解系统的定义48

4.1 线性系统48

4.2 调谐信号与复信号分析50

任务1 认识调谐信号50

任务2 分析线性系统对调谐信号的响应50

任务3 认识系统传递函数51

4.3 卷积与滤波52

任务1 理解卷积与线性系统的关系52

任务2 了解一维和二维卷积的图示计算过程53

任务3 应用矩阵形式进行离散一维和二维卷积54

任务4 应用卷积去除信号的噪声57

任务5 边学边做（求两个矩阵的离散二维卷积）57

4.4 常用的矩阵运算和矩阵类型58

任务1 掌握常用的矩阵类型58

任务2 掌握常用的矩阵运算59

任务3 边学边做（求矩阵的克罗内克积）60

习题61

第5章 图像变换62

5.1 函数的傅里叶变换62

任务1 理解傅里叶变换的定义62

任务2 推导高斯函数的傅里叶变换63

任务3 掌握二维函数的傅里叶变换64

5.2 离散傅里叶变换65

任务1 求一个一维离散序列的傅里叶变换65

任务2 求一个二维离散序列的傅里叶变换65

任务3 边学边做（计算一个二维矩阵的傅里叶变换的幅值和相角）66

5.3 快速傅里叶变换66

任务1 掌握快速傅里叶变换的原理67

任务2 实现快速傅里叶变换68

任务3 边学边做（编程实现快速傅里叶变换）68

任务1 应用可分离性实现对图像的傅里叶变换69

任务2 证明共轭对称性69

5.4 傅里叶变换的性质69

任务3 了解加法定理、位移定理和相似性定理71

任务4 掌握卷积定理和Rayleigh定理72

5.5 图像傅里叶变换实例73

任务1 分析图像傅里叶变换的频谱分布73

任务2 计算一个8×8二维矩阵的傅里叶变换75

任务3 边学边做（计算三幅图像的傅里叶变换）75

任务4 了解图像傅里叶变换的统计特性76

5.6 其他离散变换77

任务1 了解离散余弦变换（DCT）77

任务2 了解哈达玛变换77

任务3 了解主成分变换78

习题80

第6章 图像增强81

6.1 图像增强的分类和评价81

任务1 对图像增强算法进行分类81

任务2 评价图像增强的效果82

6.2 基于空域直接灰度变换的图像增强方法83

任务1 应用限幅线性拉伸增强一幅图像83

任务2 应用对数扩展增强一幅图像84

6.3 基于灰度直方图的图像增强86

任务1 了解直方图的定义86

任务2 推导基于直方图修改的增强技术的基本原理88

任务3 应用直方图均衡化技术增强一幅图像88

任务4 应用直方图规定化增强一幅图像91

任务5 边学边做（编制直方图均衡化处理程序）95

6.4 空间域滤波增强技术95

任务1 了解滤波技术的分类95

任务2 应用均值滤波法去除图像的噪声96

任务3 应用拉普拉斯算子增强图像的轮廓97

任务4 边学边做（编写平滑滤波的程序）99

6.5 频域滤波增强99

任务1 应用巴特沃斯低通滤波器进行图像的模糊处理99

任务2 掌握常用的低通滤波器100

任务3 分析图像的能量分布102

任务4 应用巴特沃斯高通滤波器增强一幅图像102

任务5 了解带通和带阻滤波器104

6.6 彩色增强105

任务1 了解由灰度图像生成彩色图像的方法105

任务2 应用密度分割法生成一幅彩色图像105

任务3 了解伪彩色变换和频域滤波法106

任务4 边学边做（编写伪彩色变换程序）107

6.7 图像的掩膜处理107

任务1 应用掩膜技术局部增强一幅图像108

任务2 边学边做（对一幅图像进行掩膜处理）109

习题109

第7章 图像编码110

7.1 图像的信息量度量和信息冗余110

任务1 计算图像的数据量和信息量110

任务2 了解数据冗余的类型111

任务3 对图像编码技术进行分类112

任务4 了解数据压缩技术的评价指标113

7.2 编码技术114

任务1 应用哈夫曼编码算法对图像进行编码114

任务2 应用行程长度编码算法对图像进行编码116

任务3 边学边做（编程实现行程长度编码算法）117

7.3图像的预测编码和变换编码120

任务1 掌握预测编码的原理120

任务2 掌握变换编码的基本原理121

任务3 了解常用的变换编码方法122

任务1 了解JPEG标准对图像编码的要求123

任务2 了解无损预测编码方法124

任务3 掌握DCT变换编码的步骤125

任务4 了解DCT的累进操作模式128

任务5 了解DCT分层操作模式128

7.5 MPEG标准简介128

任务2 应用帧间编码技术删除时间冗余129

任务1 分析运动图像存在的数据冗余129

任务3 了解MPEG标准的应用范围与性能指标131

习题131

第8章 图像复原132

8.1 图像退化原因及图像复原技术分类132

任务1 了解图像退化的原因132

任务2 了解图像复原技术的分类132

7.4 静止图像压缩编码的技术标准JPEG133

8.2 退化模型133

任务1 建立系统的退化模型133

任务2 建立连续函数退化模型134

任务3 建立一维离散退化模型135

任务4 建立二维离散退化模型137

8.3 线性代数复原138

任务1 了解无约束复原方法138

任务2 掌握有约束复原法139

任务1 了解逆滤波的基本原理140

8.4 频域复原法140

任务2 掌握维纳滤波复原法141

8.5 中值滤波141

任务1 应用中值滤波处理离散一维序列142

任务2 边学边做（应用中值滤波处理一幅图像）143

习题143

9.1 模式识别的概念145

任务1 应用模式识别的概念分析识字过程145

第9章 模式识别145

任务2 了解模式识别方法的分类147

任务3 了解模式识别的应用147

9.2 图像分割148

任务1 了解图像分割的意义和原则148

任务2 应用灰度阈值法分割图像149

任务3 应用锐化滤波器检测图像边缘150

任务4 应用区域生长法分割图像151

任务1 认识纹理特征的主要标志152

9.3 纹理特征提取152

任务5 边学边做（应用区域生长法分割一幅实例图像）152

任务2 应用灰度共生矩阵法提取纹理图像153

任务3 了解空间自相关函数法和傅里叶频谱法155

任务4 边学边做（编程实现自相关函数算法和傅里叶频谱法）156

9.4 统计模式识别法156

任务1 了解统计模式识别的一般过程157

任务2 掌握贝叶斯分类法的基本原理157

任务3 应用贝叶斯法对一幅遥感图像进行分类160

9.5 模糊分类162

任务1 了解模糊分类的现实意义163

任务2 掌握模糊分类的数学基础163

任务3 掌握遥感图像模糊分类的具体过程164

任务4 分析模糊分类算法的实质166

9.6 人工神经网络分类技术166

任务1 认识人工神经网络模型167

任务2 掌握BP网络的工作过程和学习规则169

任务3 应用BP网络进行遥感图像分类170

9.7 模式识别的几种应用171

任务4 分析BP网络的性能172

任务5 边学边做（应用BP网络模型对遥感图像进行分类）173

任务6 掌握非灰度信息参与分类的方法173

任务1 了解模式识别在遥感图像中的应用174

任务2 了解模式识别在医学上的应用176

任务3 了解模式识别在自动检测中的应用177

任务1 认识指纹的基本特征178

9.8 指纹识别178

任务2 构建指纹识别系统180

任务3 了解指纹识别系统的两种工作模式180

任务4 了解指纹识别的应用181

习题182

第10章 图像融合183

10.1 融合的基本概念183

任务1 了解融合的定义183

任务3 了解融合的目的和评价标准184

任务2 掌握融合的三个层次184

10.2 基于IHS变换的融合技术185

任务1 应用IHS变换融合算法实现遥感图像的融合186

任务2 掌握IHS变换的4种公式187

任务3 分析IHS变换的“溢出”问题189

任务4 了解IHS变换的不足191

任务5 边学边做（编程实现IHS变换图像融合算法）191

10.3 小波变换192

任务1 应用小波变换融合算法实现遥感图像融合192

任务2 了解小波变换的基本理论193

任务3 掌握离散小波变换的快速实现——Mallat算法196

任务4 分析分解层数对融合图像的影响199

任务5 改进小波融合过程201

任务6 比较小波变换与IHS变换202

10.4 决策层融合203

任务1 应用概率统计方法实现决策融合203

任务2 了解证据理论206

任务3 应用证据理论实现决策融合208

习题209

第11章 数字图像处理系统设计210

11.1 图像处理系统的需求分析210

任务1 了解需求分析阶段的任务210

任务2 进行遥感图像处理系统的需求分析211

11.2 图像处理系统的软件设计213

任务1 了解软件设计阶段的任务213

任务2 进行遥感图像处理系统的软件设计214

任务3 设计基于Windows的遥感图像处理系统的数据结构215

11.3 图像处理系统的程序设计、测试与维护220

任务1 了解程序设计的风格220

任务2 了解软件测试和维护过程222

任务3 边学边做（编写遥感图像处理程序）223

习题223

参考文献224