这是一本关于图像处理基本原理及其具体应用的图书，是作者多年来教学、科研与应用的总结。全书共15章，内容贯穿从图像获取到应用的整个过程，具体包括图像获取、人类视觉、打印和存储、成像缺陷修正、空间域图像增强、频率域图像处理、分割和阈值处理、二值图像处理、全局图像测量、特定特征的测量、形状表征、特征识别与分类、层析成像、三维可视化、表面成像。本书的特色是，着重于各种图像处理方法的介绍与比较，并使用实例进行演示与说明。

本书是作者50年来在科研、教育和应用领域经验的总结，适合于读者自学，是数字图像处理领域的经典参考图书。

第1章 获取图像 1
1.1 人类依赖图像来获取信息 1
1.2 摄像机 3
1.3 CCD相机 4
1.4 相机缺陷与限制 8
1.5 彩色相机 9
1.6 相机分辨率 11
1.7 对焦 12
1.8 电子和带宽限制 12
1.9 像素 14
1.10 灰度分辨率 16
1.11 噪声 17
1.12 高深度图像 18
1.13 彩色成像 21
1.14 数码相机的局限性 26
1.15 色彩空间 26
1.16 色彩校正 33
1.17 彩色显示器 35
1.18 图像类型 36
1.19 距离成像 37
1.20 多幅图像 42
1.21 体视法 45
1.22 成像需求 50
第2章 人类视觉 55
2.1 我们看到了什么，为什么会看到 55
2.2 识别 57
2.3 技术参数 60
2.4 敏度 63
2.5 眼睛告诉大脑的内容 66
2.6 空间比较 68
2.7 局部到全局层次结构 70
2.8 时间问题 74
2.9 第三维 77
2.10 工作原理与工作内容 79
2.11 看到不存在的东西，反之亦然 80
2.12 图像压缩 82
2.13 光的世界 83
2.14 尺寸很重要 85
2.15 形状 86
2.16 上下文 88
2.17 必须做好布局 89
2.18 眼见为实 91
2.19 结论 92
第3章 打印和存储 93
3.1 打印 93
3.2 纸张上的点 96
3.3 彩色印刷 98
3.4 印刷硬件 102
3.5 胶片记录器 105
3.6 其他演示工具 106
3.7 文件存储 106
3.8 存储介质 107
3.9 磁性记录 108
3.10 图像数据库 110
3.11 浏览和缩略图 114
3.12 无损编码 116
3.13 简化的调色板 120
3.14 JPEG压缩 121
3.15 小波压缩 123
3.16 分形压缩 126
3.17 数字电影 127
第4章 修正成像缺陷 129
4.1 对比度扩展 129
4.2 带噪图像 132
4.3 邻域平均法 135
4.4 邻域排序 140
4.5 其他邻域降噪方法 147
4.6 缺陷消除、最大熵和最大似然 151
4.7 非均匀光照 153
4.8 拟合背景函数 155
4.9 排序调匀 159
4.10 彩色图像 161
4.11 非平面视图 162
4.12 计算机图形学 163
4.13 几何失真 164
4.14 对齐 166
4.15 内插 168
4.16 变形 171
第5章 空间域图像增强 173
5.1 对比度控制 174
5.2 直方图均衡 176
5.3 局部均衡 180
5.4 拉普拉斯算子 182
5.5 导数 189
5.6 使用梯度找到边缘 192
5.7 其他边缘检测器 196
5.8 纹理 201
5.9 分形分析 204
5.10 实现说明 204
5.11 图像数学基础 205
5.12 减去图像 206
5.13 相乘和相除 208
5.14 主成分分析 210
5.15 其他图像组合 213
第6章 频率空间中的图像处理 217
6.1 关于频率空间 217
6.2 傅里叶变换 218
6.3 简单函数的傅里叶变换 220
6.4 频率和方向 223
6.5 首选方向 225
6.6 纹理和分形 228
6.7 隔离周期性噪声 230
6.8 选择性掩模和滤波器 233
6.9 周期性信息的选择 235
6.10 卷积 238
6.11 去卷积 240
6.12 噪声和维纳去卷积 243
6.13 模板匹配和相关 248
6.14 自相关 252
第7章 分割和阈值处理 254
7.1 阈值处理 254
7.2 自动设定阈值 256
7.3 多波段图像 258
7.4 二维阈值 260
7.5 多频段阈值处理 262
7.6 来自纹理的阈值处理 264
7.7 多个阈值处理标准 266
7.8 纹理方向 267
7.9 区域边界 270
7.10 条件直方图 274
7.11 边界线 276
7.12 轮廓 278
7.13 图像表示 280
7.14 其他分割方法 282
7.15 一般分类问题 284
第8章 二值图像处理 286
8.1 布尔运算 286
8.2 组合布尔运算 289
8.3 掩模 291
8.4 从像素到特征 293
8.5 特征的布尔逻辑运算 297
8.6 按位置选取特征 300
8.7 双阈值处理 304
8.8 腐蚀和膨胀 305
8.9 开运算和闭运算 306
8.10 各向同性 309
8.11 使用腐蚀和膨胀进行测量 311
8.12 扩展到灰度图像 313
8.13 形态学邻域参数 314
8.14 应用示例 316
8.15 欧氏距离图 318
8.16 分水岭分割 320
8.17 最终的腐蚀点 324
8.18 骨架 326
8.19 边界线条和加粗 329
8.20 组合骨架和EDM 332
第9章 全局图像测量 334
9.1 全局测量和体视学 334
9.2 表面积 338
9.3 ASTM颗粒尺寸 341
9.4 多种类型的表面 342
9.5 长度 343
9.6 厚度 345
9.7 采样策略 346
9.8 确定数量 348
9.9 曲率、连通性和Disector 350
9.10 各向异性和梯度 352
9.11 颗粒尺寸 355
9.12 经典体视学（展开） 356
第10章 特定特征的测量 359
10.1 亮度测量 359
10.2 确定位置 365
10.3 方向 367
10.4 相邻关系 369
10.5 对齐 372
10.6 计数 378
10.7 特殊的计数过程 381
10.8 特征尺寸 384
10.9 圆和椭圆 386
10.10 卡尺维度 387
10.11 周长 389
第11章 形状表征 392
11.1 描述形状 392
11.2 无量纲比 393
11.3 分形维数 397
11.4 谐波分析 401
11.5 拓扑学 408
11.6 三维 410
第12章 特征识别与分类 413
12.1 模板匹配和互相关 413
12.2 参数描述 415
12.3 决策点 420
12.4 多维分类 421
12.5 学习系统 427
12.6 kNN和聚类分析 431
12.7 专家系统 433
12.8 神经网络 435
12.9 语法模型 436
第13章 层析成像 438
13.1 多维情形 438
13.2 体积成像与截面 442
13.3 重建的基础 445
13.4 代数重建方法 449
13.5 最大熵 451
13.6 重建图像中的缺陷 452
13.7 射束硬化 455
13.8 成像几何 459
13.9 三维断层成像 462
13.10 高分辨率断层成像 466
第14章 三维视图 470
14.1 三维数据源 470
14.2 连续切片 471
14.3 光学切片 474
14.4 连续移除 475
14.5 立体测量 477
14.6 三维数据集 479
14.7 对数据集切片 481
14.8 任意剖面 484
14.9 色彩的运用 486
14.10 立体显示 487
14.11 立体观看 489
14.12 专用显示硬件 491
14.13 射线追踪 493
14.14 反射 496
14.15 表面 499
14.16 多连通表面 502
14.17 三维空间中的图像处理 506
14.18 三维图像测量 508
第15章 表面成像 511
15.1 生成表面 511
15.2 物理接触表面成像 512
15.3 非接触测量 515
15.4 表面的显微镜检查 518
15.5 表面成分成像 520
15.6 距离图像处理 521
15.7 成分图处理 523
15.8 数据呈现与可视化 524
15.9 渲染和可视化 528
15.10 表面数据分析 531
15.11 剖面测量 532
15.12 伯明翰测量套件 535
15.13 地形分析和分形维数 539
参考文献 544

本书特色
（1）按照从获取到解释的顺序，给出了各种图像处理与分析的方法，并对不同方法进行了比较。
（2）介绍了改善图像外观、打印效果和传送效率的方法。
（3）讲解了准备图像来测量特征和结构的过程。
（4）详述了隔离结构进而测量其大小、形状、颜色和位置的方法。
（5）介绍了校正图像缺陷与各种限制的方法。
（6）说明了增强可视内容和解释细节的方法。
（7）采用体视学方法介绍了测量结构的方法。
（8）应用统计方法进行分类和识别。
译 者 序
图像处理是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或应用需求的行为。图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取、表达和传递信息的重要手段。
John C. Russ教授所著的本书在美国已出版了六版，受到了读者的一致肯定。尽管国内已引进了Castleman、Gonzalez、Pratt等学者的图像处理书籍，但本书几乎不用数学公式而尽量用文字和图例来解释图像处理的表达手法，使得其具有非常独特的特点。应电子工业出版社的邀请，本人有幸将该书翻译成中文，供广大国内学者参考。
本书的翻译延续了本人其他译著的风格。对于翻译过程中遇到的疑似错误，均以电子邮件的形式与原作者进行了沟通，并得到了作者的及时反馈。由于书中公式少，文字多，涉及的知识跨越多个学科，翻译难度极大；为力求准确，对于不常见的词汇，均采用了以英文单词在中国期刊网搜索关键词的方式进行初译，再以中文译名在谷歌等搜索引擎中搜索的方式进行确定。其他一些词汇则通过查阅广州图书馆及华南理工大学图书馆馆藏的相关书籍进行确定。对于实在无法查到对应中文表达的，则按照本人的理解给出翻译。即便如此，相信翻译的错漏仍在所难免，希望广大读者能够及时指出，以便在之后的重印中纠正。
本书第3章～第5章及第9章～第14章由本人独立翻译，其他章节由他人协助本人完成初译，再由本人整理完成；其中谢元杰和余伯庸参与第1章、第6章及第8章的初译和后期的校对整理，参与第1章初译的还有刘宁昊，参与第2章初译的有岑宣良、蓝俊健、黄伟鹏、张志欣及郑显华，参与第6章初译的还有张珂，参与第7章初译的有岑宣良、苏茜菲、孙祎楠和陈旭升，参与第8章初译的还有郭宇隆和朱祖聪，赵恒煜协助进行了第15章的初译。华南理工大学电子与信息学院杨春玲教授、胡永健教授、王伟凝副教授、周智恒副教授及刘琲贝老师，厦门大学的曾德炉副教授审阅了本书的译稿。梁宇文同学试读了本书的部分章节并提出了宝贵的意见。在此一并表示感谢。
译 者
致 谢
本书中包含的所有图像处理及结果图形的创建，均是在苹果计算机及索尼VAIO计算机上使用Adobe Photoshop CS4和Fovea Pro插件进行的。许多图像直接取自显微镜和直接向计算机提供数字输出的其他设备。其他图像则是用各种数码相机（如索尼、尼康、佳能等）获得的，有些图像是使用平板和幻灯片扫描仪（尼康和爱普生）获取的，大部分图像由我的同事和其他研究人员提供。无论这些图像的源头是否能确定，都在此表示感谢。
本书是以数字形式（存储在一张可擦写DVD上）提交给出版商的，并没有中间的打印稿及图像的底片或正片等。这意味着作者必须对排字错误或图形问题负全部责任。我已尽最大努力以像素级细节来显示放大的重要图像。这一过程也迫使我去了解一些出版技术。无论如何，从磁盘文件直接成书在确保了图像质量的同时，也缩短了图书制作的时间并降低了成本。衷心感谢CRC出版公司的编辑对我的培训并容纳书中数量众多的插图（超过2000幅图形和25万个单词）。
特别感谢北卡罗来纳州Reindeer Graphics公司的Chris Russ先生，他对许多算法进行了编程并给出了宝贵的建议；还要特别感谢Helen Adams女士，她校对了本书中的许多内容，忍受了大量关于有效表达信息方式的讨论，并为此书的撰写计划得以实现提供了许多支持。
John C. Russ
于美国北卡罗来纳州罗利市
序 言
各种应用中因以下两个稍微不同的目的使用了图像处理：
⑴改进呈现给人类观看者的图像的外观，包括图像的印刷与传输。
⑵提供图像，以测量其揭示的特征与结构。
适用于每种任务的技术并非总是相同的，但二者有很大的交叠性。本书将讨论对两种任务都适用的方法。
为使工作尽可能最佳，知道所处理的图像将用于何处是很重要的。对于视觉增强而言，这意味着要在一定程度上熟悉人类视觉过程，并了解观察者对图像中的哪些线索有反应。关于人类视觉的一章涉及了这些问题。由于许多图像是在复制或传输的情况下进行处理的，因此了解图像的印刷或显示过程也会很有帮助。随着数码相机用户数量的剧增，图像的印刷技术发展得非常快，本书提供了最新的相关信息。
图像测量通常是获取科学数据的主要方法，而这通常又需要定义明确的特征或结构，它们可以是边缘、亮度、色彩、纹理或它们的组合。在确定适当的处理步骤时，对整个场景或对每个特征进行何种测量非常重要。书中的几章详细探讨图像的测量。尽管人类视觉并不是定量的，且很容易被误导，但尺寸、位置和亮度的测量涉及人类能大量理解的主题。形状是更难以理解的一个概念，因此这一版中增加了单独的一章来总结用数字描述形状的各种方式。测量的数据可用于目标的分类或识别。书中给出了几种不同的测量方式，并给出了示例。
类似于食品加工与文字处理，图像处理并不会减少所呈现的数据量，而只是对其进行重新排列，意识到这一点将会很有帮助。在这种意义上，有些排列可能会更吸引人，有些排列则可能会表达出更多的含义，但这两个标准可能既不相同，也不会要求相同的方法。
本书介绍了许多图像处理工具，以便基于计算机系统的用户既能理解套装软件中提供的这些方法，又能为特殊应用的需要编写程序。通过从各种显微图像、肉眼可见图像、遥感及天文图像中选取有代表性的图片，比较了用于相似目的的不同算法。要强调的是，图像的尺度对所用来处理或分析的技术影响甚微。具有纳米级分辨率的显微镜与产生光年级图像的望远镜，会生成需要许多相同算法的图像。
贯穿全书的重点仍然是解释和演示方法，而不提供大量的数学公式，以便读者能清晰地理解书中的内容。随着计算机速度与运算能力的发展，搜索有效性的技巧与近似方法的重要性有所降低，因此基于全精度方法的精确实现的例子通常能在桌面系统上实现。所涉及的主题通常与典型工作流程中方法应用的相同顺序呈现。
多年来，在向学生讲授这些内容时，我将掌握这些技术比拟为一名熟练的木匠。不同的木工工具（锯、刨、钻头）的数量相对较少，且尽管存在一些变体，如螺丝起子有平口形的也有十字形的等，但知道如何使用每种类型的工具则与完全理解它们紧密相关。使用一组这样的工具，熟练的木匠可建造出一栋房子、一艘船或一件家具。图像处理工具同样如此，它也分为几种类型，如直方图修改、邻域运算、傅里叶空间处理等，可用来实现许多目的。在五金店中购买工具时，并不提供使用这些工具的技巧。理解怎么使用它们需要实践，从而培养自己预先想象如何使用这些工具的能力。对于图像处理工具而言，同样如此。
在为本书修订这一版时，我也试图对读者与审阅者的评论和要求做出回应。在第二版中添加了关于图像测量及数据解释的章节，在第三版中添加了关于表面图像的一节。第四版在三维结构和特征分类的不同逻辑方法几节中增加了测量的体视学解释。第五版扩充了关于去卷积、扩展动态范围图像和多通道成像以及主成分分析的几节。在第六版中，添加了关于形状含义的一章和多维成像的补充内容。在描述日新月异的图像获取与打印硬件的章节，添加了最新的硬件和软件技术内容。
与前几版一样，我一直拒绝采纳在本书中“添加更多的数学知识”这类建议。对于图像处理、压缩、数学形态学等，已有许多优秀的教材，这些教材提供了严密且丰富的推导，其中的许多也被本书所引用。但本书的要点仍是采用例子的方式来进行教学。很少有人通过公式学习图像处理的原理。就像我们用图像来交流思想与“科学研究”一样，我们中的多数人使用图像来了解许多事情，包括成像本身。通过看到并比较不同运算对图像处理的结果，我们才能发现如何及为何使用这些运算。只有这样，我们才能更好地理解其数学原理。
对于每个涉及成像的人，尤其是从事科学和取证领域的人而言，一个非常关心的实际问题是正确和适当的处理由什么组成，以及不道德的甚至欺骗性的操作由什么组成。简短的答案是，更改一幅图像进而创建就观察者而言的错觉的任何手段都是错误的。该答案所对应的问题并未考虑不同观察者可能希望从图像中看到不同内容这一事实，因此，对某人而言的错觉，对另一个人可能并非如此。
首要原则总是，要存储原始图像及关于其获取的相关数据的永久副本。次要原则是，要小心地记录处理图像的每个步骤，并在发布处理后的图像时报告这些步骤。多数科技出版物及审阅所提交论文的编辑，近年来更意识到进行图像处理的容易性与文档不足的危险性。例如，读者可参阅M. Rossner和K. M. Yamada的文章（2004；J. Cell Biology）来了解该期刊对于图像伦理的政策及不正确处理的例子。
根据美国最高法院的Daubert案件［Daubert状告Merrell Dow制药有限公司（92-102），509 U.S. 579，1993］，出于取证目的，处理人员有责任完整地记录图像处理的每个步骤，以确保这些方法能被法庭接受，这通常意味着这些方法不仅广泛被专业人员接受，而且已被严格测试并输出了想要的结果。在取证环境中，通常需要向非技术性陪审团逐步解释过程。这通常要求证明从图像得到的细节确实在原始状态下是真实存在的，它们只是通过处理在视觉上更加显而易见。
一些过程，例如对特征重新排列或将它们组合到单幅图像中，或调整几幅图像的对比度以使它们看起来更相像，很明显是误导或完全错误的。有些过程，例如使用复制－粘贴来复制图像的一部分，或选择性地擦除图像的某些部分，是完全不正当的。即使选择性地裁剪一幅图像（或选择要记录的范围）也会让人们产生错觉。
基本准则是，对一幅图像添加任何内容都是不可接受的，但若是使得剩余的细节更易于得到，或形象地用于展示与沟通，或是便于测量，抑制或移除某些信息，则可能是可以接受的。当然，所用的过程必须记录下来并报告。这里显示的任何过程可能在特殊情形下是适当的，但它们也可能被误用，在没有对其理解与仔细记录的任何情形下，都不应使用。科学方法的核心是重现性。如果在所应用的处理步骤中提供了足够的信息，且保留了原始的图像数据，那么结果的有效性就可被独立验证。
重要但经常被忽视的一个要点是，需要避免在用户没有意识到的情况下使用程序更改图像。例如，使用Photoshop仔细地校正一幅图像的颜色，然后将它放入PowerPoint中演示，即使是在同一台计算机屏幕上也会导致不同（在转换过程中使用的复制－粘贴操作同样会丢弃像素并降低分辨率）。此外，在另一台计算机显示器上或使用投影仪时，图像看上去也会有所不同。将一幅图像粘贴到Word中会降低图像的分辨率及彩色或灰度动态范围。这可能不会影响打印出的文档，因为打印文档的色域比计算机屏幕的色域要小，但接下来不能再从打印文档中恢复出该图像的原始形式。使用有损压缩方法（如JPEG）保存一幅图像时，可能会丢弃重要的信息，且这些信息将不可恢复。
我鼓励读者在使用本书的同时，使用真实的图像源和基于计算机的系统来用不同的方法随意进行实验，以确定最适合自己特定需求的方法。在读者预先不了解相关内容之前，选取图像处理工具来考察图像，与那种使用工具来使得图像更易于被另一位观看者看出与你已发现的相同内容相比而言，是一件更困难的任务。这需要很快的计算速度和界面的交互特性，尤其要求读者成为一名非常善于分析的图像观察者。如果能学会看出计算机所看到的内容并预估各种算法的结果，那么读者将成为一名出色的观察者，并可能获得适合于进一步处理与分析的最好图像。
为使得这种亲身实践的学习更加方便，我与我的儿子Chris Russ合作撰写了本书的配套图书Introduction to Image Processing and Analysis，该书介绍了如何编写程序来实现这些算法并创建与Adobe Photoshop兼容的实现这些方法的插件。该书的可下载习题解答适用于使用Macintosh或Windows操作系统的计算机。网站http://www.DrJohnRuss.com上还有下载插件和试用程序包的其他链接。
作 者 简 介
在作为科学家和教育家的50年生涯中，John C. Russ一直使用图像处理和分析来作为理解和描述材料结构和功能的主要工具。来自各种设备（包括光学和电子显微镜、X射线和中子断层扫描等）的图像要求计算机处理和测量，以提取重要的数据。Russ的许多研究工作涉及金属和陶瓷的微观结构与表面形貌。他的研究与教学获得了来自政府机关和业界的基金资助。尽管现已退休，但Russ博士目前正协助北卡罗来纳州立大学建立新的实验室和计划，这将是全美第一家提供取证学与工程高级学位的地方。
对算法与设备的熟悉使得Russ博士的技能扩展到了更为宽泛的图像领域——从天文学到生物医学研究，再到食品科学与取证。另外，对于北卡罗来纳州立大学工程学院的学生而言，Russ一直是其研究生学术委员会成员，此外还在材质、浆纸产品、兽医、微生物学、食品科学、考古学等方面与教员们进行协作。向几千名学生讲授原理与方法并向业界客户提供咨询，进一步拓宽了Russ博士的经验及图像处理与分析的应用范围。
退休后，Russ博士曾担任Rank Taylor Hobson这家精密仪器制造商的研究总监。他仍在撰写图书并为许多公司提供咨询（以及刑事与民事案件的专家鉴定），在全球范围内开办图像处理与分析讲习班，并审阅出版物和基金申请书。他活跃于美国显微学会、微束分析学会、国际光学工程学会（SPIE）、国际体视学学会，是定量形态学学会的主席团成员、皇家显微学会会士，并受这些或其他组织的邀请进行特邀讲座与培训。2006年11月16日，纽约显微学会因John Russ在显微领域作为计算机辅助显微与图像分析的开发者，而授予他Ernst Abbe纪念奖。