Laplace(拉普拉斯)算子 Laplace算子 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 0 4 0 -1 0 -1

数字图像处理高清版 第三版 中文版 冈萨雷斯 带书签.pdf

2.1.3 亮度适应和鉴别  2.2 光和电磁波音 2.3 图像感知和获取  2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用带状传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型  2.4 图像取样和量化  2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像的表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 混淆的水纹图样 2.4.5 放大和收缩数字图像  2.5 像素间的一些基本关系  2.5.1 相邻像素  2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量  2.5.4 基于像素的图像操作  2.6 线性和非线性操作 小结 参考资料 习题  第3章 空间域衅像增强  3.1 背景知识 3.2 某些基本灰度变换  3.2.1 图像反转 3.2.2 对数变换 3.2.3 幂次变换 3.2.4 分段线性变换函数  3.3 直方图处理  3.3.1 直方图均衡化 3.3.2 直方图匹配（规定化） 3.3.3 局部增强  3.3.4 在图像增强中使用直方图统计学  3.4 用算术逻辑操作增强  3.4.1 图像减法处理 3.4.2 图像平均处理  3.5 空间滤波基础 3.6 平滑空间滤波器  3.6.1 平滑线性滤波 3.6.2 统计排序滤波器  3.7 锐化空间滤波器  3.7.1 基础  3.7.2 基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子 3.7.3 基于一阶微分的图像增强——梯度法  3.8 混合空间增强法 小结  参考资料 习题  第4章 频率域图像增强  4.1 背景  4.2 傅里叶变换和频率域的介绍  4.2.1 一维傅里叶变换及反变换 4.2.2 二维DFT及其反变换 4.2.3 频率域滤波  4.2.4 空间滤波和频率滤波之间的对应关系  4.3 平滑的频率域滤波器  4.3.1 理想低通滤波器 4.3.2 巴特沃斯低通滤波器 4.3.3 高斯低通滤波器 4.3.4 低通滤波的其他例子  4.4 频率域锐化滤波器  4.4.1 理想高通滤波器 4.4.2 巴特沃斯高通滤波器。。。。。。。。。。

冈萨雷斯版《数字图像处理》课后习题全部答案

1.绪论 应用有两个主要方向：（1）改善图片便于人理解；（2）便于机器存储、传输和表示而进行图像处理。 1.1什么的数字图像处理 数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。 1.2数字图像处理的起源 选取CT图像部分：20世纪70年代发明“计算机轴向断层术”简称计算机断层（CT），是数字图像处理在医学诊断领域最重要的应用之一。 2.数字图像基础 图像的函数表述——f(x,y) 灰度级256下，分辨率从2014*1024降到32*32 分辨率不变的情况下，灰度级分别为16、8、4和2 ROI图像选取 空间域图像处理——带通滤除周期噪声 标准差分别为14.3、31.6、49.2 3.灰度变换与空间滤波 主要在空间域，针对像素进行操作。灰度变换主要对单个像素操作，处理对比度和阈值；空间滤波主要针对像素的领域处理。 灰度变换：由r分布到s分布 空间滤波：相当于使用卷积核，可实现多种操作，如平滑、锐化等等 4.频率域滤波 空间域到频域 理想的低通滤波器 低通≈平滑去皱纹 高通≈提取边界信息，如指纹 选择性滤波≈去除周期性的噪声 5.图像复原与重建 图像增强是主观过程；图像复原是客观过程，拟建立退化模型恢复出原图像。 注：这一点在胃癌CT图像中可以建立退化函数。 噪声类型 在某些特定场景的噪声，确实会呈现一种确定分布，这就有了逼近估计的可能性，尤其是知道先验的情况下。 不同参数的湍流退化模型 6.彩色图像处理 分为全彩色处理和伪彩色处理：第一类由全彩色传感器获取；第二类对灰度赋予颜色。 CT均为灰度，在此略过 7.小波和多分辨率处理 小波比传统的傅里叶变换改进在于：除了提供频率还能提供该频率发生的时间点。 多分辨率处理：综合使用多种技术，如子带编码、正交镜像滤波、金字塔图像处理等。 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。应用于图像分割，机器视觉和图像压缩。 金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。 8.图像压缩 图像压缩是一种减少描绘一幅图像所需数据量的技术 9.形态学图像处理 将数学形态学作为工具，从图像中提取表达和描绘区域形状的有用图像分量，如边界、骨架和凸壳等。 腐蚀 膨胀 孔洞填充 10.图像分割 之前的处理，输入输出都是图像；从分割开始，有了另一个方向——输入图像输出是某些属性。 灰度图像的分割，分为两类：（1）根据灰度的不连续性，进行边缘分割；（2）根据灰度相似性，把图像分割为几个相似的区域。 1）不连续性—点、线、面，可以用差分以及导数来表示 2）分布特性—阈值处理（全局阈值、局部阈值） 3）基于区域的分割 区域生长、区域分裂与聚合 形态学分水岭 11.表示和描述 对分割后的区域进行表示和描述，也从两种角度：（1）外部特征（如边界）；（2）内部特征（组成像素）。 表示：边界追踪、链码、最小周长多边形近似 边界描述：简单描绘子、形状数、傅里叶描绘子、统计矩 区域描绘子：简单描绘子、拓扑描绘子、纹理、不变矩 主分量描绘 关系描绘子 注：纹理分析是区域描绘中的一种方法。 12.目标识别 主要分为两大领域：决策理论方法（定量）和结构方法（定性）。 基于决策理论的识别： （1）最小距离分类器 （2）相关匹配 （3）统计分类器，如高斯分类器 （4）神经网络 总结： 这本书很经典，即使在深度学习火热的情况下，也没有逃离这经典的结构。依旧是完成了一种特征提取描述以及匹配分类的过程。

数字图像处理 课件（配套冈萨雷斯第二版） 学校课件 超详细

数字图像处理_冈萨雷斯_中文第三版影印版 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

整理了数字图像处理（冈萨雷斯）的基本概念，起到巩固复习的作用

数字图像处理的书，冈萨雷斯，还有个总结，这个资料蛮不错哦的

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