本书系统介绍了自然计算及数字图像处理的基本原理、基本方法和基本技术及*进展，并叙述了自然计算在数字图像处理中的应用情况。本书阐述了自然计算与数字图像处理的关系，深入而系统地讨论了数字图像处理的几个重要研究分支：图像增强、平滑与锐化，图像分割与边缘检测，图像复原，图像特征与理解，图像空间变换，图像频域变换，形态学图像处理，聚类算法在图像分割中的应用，遗传算法在医学图像配准中的应用，基于小波变换的数字水印的实现，移动机器人地图创建与路径规划等。在此基础上，本书介绍了将自然计算综合应用于数字图像处理的、一些富有挑战性的研究课题及相应研究成果。本书可作为高等院校自动化、电子信息、测控技术与仪表、电气工程、系统工程、机电工程等专业的本科生和研究生教材，也可作为相关专业工程技术人员的自学参考书。

　　谭建豪，湖南大学电信学院教授；章兢，湖南大学副校长；王孟君，中南大学电信学院教授

篇 基础理论篇

1 自然计算

1.1 自然计算产生背景

1.2 自然计算相关概念

1.3 自然计算基本特征

1.4 自然计算算法原理

1.5 协同进化计算的自然计算理念求证

1.6 自然计算研究的整体框架

1.7 小结

习题1

2 数字图像处理概论

2.1 数字图像处理及其特点

2.2 数字图像处理的目的和主要内容

2.3 图像工程与相关学科

2.4 数字图像处理系统

2.5 数字图像处理的应用

2.6 数字图像处理的发展动向

2.7 数字化技术

2.8 图像类型

2.9 图像文件格式

2.10 色度学基础与颜色模型

2.11 小结

习题2

3 图像增强、平滑与锐化

3.1 直方图

3.2 灰度变换

3.3 图像噪声

3.4 去除噪声

3.5 图像锐化

3.6 图像的伪彩色处理

3.7 小结

习题3

4 图像分割与边缘检测

4.1 图像分割

4.2 边缘检测

4.3 轮廓跟踪与提取

4.4 图像匹配

4.5 投影法与差影法

4.6 小结

习题4

5 图像复原

5.1 图像退化与复原

5.2 非约束复原

5.3 小二乘约束复原

5.4 非线性复原

5.5 其他图像复原技术

5.6 小结

习题5

6 图像特征与理解

6.1 几何特征

6.2 形状特征

6.3 纹理分析

6.4 中轴变换与骨架提取

6.5 曲线与表面的拟合

6.6 其他特征或描述

6.7 小结

习题6

7 图像空间变换

7.1 空间变换基础

7.2 图像比例缩放

7.3 图像平移

7.4 图像镜像

7.5 图像旋转

7.6 图像复合变换

7.7 透视变换

7.8 其他变换

7.9 小结

习题7

8 图像频域变换

8.1 频域世界与频域变换

8.2 傅里叶变换

8.3 频域变换的一般表达式

8.4 离散余弦变换

8.5 离散沃尔什哈达玛变换

8.6 小波变换

8.7 小结

习题8

9 形态学图像处理

9.1 引言

9.2 二值形态学

9.3 灰值形态学

9.4 形态学的应用

9.5 小结

习题9

第二篇 综合应用篇

10 聚类算法在图像分割中的应用

10.1 聚类分析及综述

10.2 网格的划分及其边界点的处理

10.3 基于网格和信息熵的多密度聚类算法

10.4 基于网格的聚类算法在图像分割中的应用

10.5 小结

习题10

11 遗传算法在医学图像配准中的应用

11.1 医学图像配准研究背景

11.2 医学图像配准技术综述

11.3 基于互信息的医学图像配准

11.4 互信息局部极值的成因及抑制方法

11.5 互信息优化搜索算法

11.6 小结

习题11

12 基于小波变换的数字水印的实现

12.1 数字水印的理论基础

12.2 图像置乱的思想

12.3 基于离散余弦变换域的数字水印实现

12.4 基于离散小波变换域的数字水印实现

12.5 小结

习题12

13 移动机器人地图创建与路径规划

13.1 地图创建与路径规划研究状况

13.2 移动机器人运动学分析与传感器模型研究

13.3 基于扩展卡尔曼算法地图的创建与定位

13.4 基于多传感器信息融合的路径规划

13.5 路径规划算法在移动机器人系统中的应用

13.6 小结

习题13

参考文献

　　本书普通高等教育层次“数字图像处理”课程的教材，引入了机器人路径规划内容是目前自动化领域的新技术，注重技术实践，将产生较好的示范性。