目录

理论篇

第1章绪论

微课视频26分钟

1.1成像

1.1.1相机成像模型

1.1.2相机标定

1.2图像

1.2.1图像数字化

1.2.2图像表示和显示

1.2.3图像的基本概念

1.3数字图像处理系统

1.3.1图像采集探测器

1.3.2图像显示和打印

1.3.3图像存储

1.4本书内容安排

参考文献

第2章图像几何变换

微课视频31分钟

2.1图像位置变换

2.1.1图像平移

2.1.2图像镜像

2.1.3图像旋转

2.2图像形状变换

2.2.1图像缩放

2.2.2图像错切

2.3图像仿射变换

2.3.1一般仿射变换

2.3.2特殊仿射变换

2.3.3变换间的联系

2.4图像超分辨率重建

2.4.1基于图像插值的图像超分辨率

2.4.2基于稀疏编码的图像超分辨率

2.4.3基于深度学习的图像超分辨率

参考文献

第3章图像变换

微课视频31分钟

3.1傅里叶变换

3.1.1傅里叶级数

3.1.22D傅里叶变换

3.1.3傅里叶变换的意义分析

3.1.4傅里叶变换的性质

3.1.5快速傅里叶变换

3.2离散余弦变换

3.3Gabor变换

3.4小波变换

3.4.1Haar小波分析

3.4.2Haar小波变换的实现算法

3.4.3图像的小波变换

3.5图像变换前沿算法

3.5.1基于主成分分析法的图像变换

3.5.2基于矩阵低秩分解法的图像变换

3.5.3基于字典学习法的图像变换

3.5.4基于自动编码器法的图像变换

参考文献

第4章图像增强

微课视频31分钟

4.1空域图像增强

4.1.1灰度映射

4.1.2直方图变换

4.1.3基于空域滤波的图像增强算法

4.2频域图像增强

4.2.1低通和高通滤波

4.2.2带阻和带通滤波

4.2.3同态滤波

4.3图像增强前沿算法

4.3.1基于结构和纹理引导Retinex模型的图像增强

4.3.2基于感知结构块分解的图像增强

4.3.3基于深度学习的图像增强

参考文献

第5章图像去噪

微课视频37分钟

5.1常见的图像噪声

5.2基于空域滤波法的图像去噪算法

5.2.1均值滤波

5.2.2中值滤波

5.2.3高斯低通滤波

5.2.4双边滤波

5.2.5引导滤波

5.2.6NLM滤波

5.3基于频域低通滤波的图像去噪算法

5.4图像去噪前沿算法

5.4.1基于稀疏编码的图像去噪算法

5.4.2基于矩阵低秩分解的图像去噪算法

5.4.3基于深度学习的图像去噪算法

5.4.4基于扩散模型的图像去噪

参考文献

第6章图像融合

微课视频11分钟

6.1图像融合原理

6.1.1传统的图像融合

6.1.2基于深度学习的图像融合

6.2典型图像融合任务

6.2.1多曝光图像融合

6.2.2多聚焦图像融合

6.2.3多光谱图像融合

6.2.4红外图像与可见光图像融合

6.2.5偏振图像融合

6.3图像融合前沿算法

6.3.1基于图像变换的图像融合

6.3.2基于卷积神经网络的图像融合

6.3.3基于Transformer的图像融合

参考文献

第7章图像边缘检测

微课视频38分钟

7.1边缘及检测原理

7.2正交梯度算子

7.2.1Roberts算子

7.2.2Prewitt算子

7.2.3Sobel算子

7.3方向微分算子

7.4二阶微分算子

7.4.1拉普拉斯算子

7.4.2LoG算子

7.5Canny算子

7.6霍夫变换

7.6.1霍夫变换的基本原理

7.6.2直线检测

7.6.3圆周检测

7.7基于深度学习的图像边缘检测

参考文献

第8章图像分割

微课视频25分钟

8.1基于阈值的图像分割算法

8.1.1硬阈值的分割算法

8.1.2自适应阈值的分割算法

8.2区域增长算法

8.3基于分水岭的图像分割算法

8.4基于主动轮廓的图像分割算法

8.4.1曲线微分几何基础

8.4.2Snake模型

8.4.3水平集方法

8.5图像显著性检测

8.5.1基于图像变换的显著性检测

8.5.2基于统计特性的显著性检测

8.5.3基于深度学习的显著性检测

8.6图像语义分割

8.6.1基于图分割的语义分割

8.6.2基于深度学习的语义分割

参考文献

第9章二值图像和彩色图像处理

微课视频26分钟

9.1二值图像基本概念

9.2二值形态学基本运算

9.2.1膨胀和腐蚀

9.2.2开运算和闭运算

9.2.3二值基本运算性质

9.3二值形态学组合运算

9.3.1击中击不中变换

9.3.2区域凸包

9.3.3图像细化

9.4灰度形态学基本运算

9.4.1灰度膨胀和腐蚀

9.4.2灰度开运算和闭运算

9.4.3Tophat变换

9.5彩色成像原理

9.6彩色模型

9.6.1面向硬件设备的彩色模型

9.6.2面向视觉感知的彩色模型

9.7彩色图像处理

9.7.1彩色图像处理策略

9.7.2彩色图像插值

9.7.3彩色图像色彩校正

9.7.4彩色图像白平衡

9.8图像质量评价

9.8.1有参考的评价指标

9.8.2无参考的评价指标

参考文献

第10章图像目标特征提取与检测

微课视频16分钟

10.1目标特征提取

10.1.1角点特征提取

10.1.2形状特征提取

10.1.3纹理特征提取

10.1.4深层次特征提取

10.2图像识别分类器

10.2.1感知器

10.2.2支持向量机

10.2.3神经网络

10.3目标检测

10.3.1经典目标检测算法

10.3.2Twostage的目标检测算法

10.3.3Onestage的目标检测算法

参考文献

项目篇

第11章项目一： 分焦平面偏振成像

11.1偏振图像超分辨率重建

11.2偏振图像去噪

11.3偏振图像融合

参考文献

第12章项目二： 微光全彩色成像

12.1微光图像增强

12.2多曝光图像融合

12.3红外图像与可见光图像融合

参考文献

第13章项目三： 恶劣环境下图像复原

13.1基于偏振成像的图像去雾

13.2图像去雨雪

13.3水下图像复原

参考文献

第14章项目四： 目标检测

14.1红外弱小目标检测

14.2基于偏振视觉的伪装目标检测

14.3微光场景下目标检测

参考文献