第1章 导论
1.1 数字图像处理的概念
1.1.1 图像
1.1.2 图像处理
1.2 数字图像处理的内容以及与其他相关学科的关系
1.2.1 数字图像处理的内容
1.2.2 数字图像处理与其他相关学科的关系
1.3 数字图像处理系统概述
1.3.1 数字图像采集
1.3.2 数字图像显示
1.3.3 数字图像存储
1.3.4 数字图像通信模块
1.3.5 计算机
1.3.6 图像处理软件
1.4 数字图像处理的特点及其应用
1.4.1 数字图像处理的特点
1.4.2 数字图像处理的应用
习题
第2章 数字图像处理的基本概念
2.1 人眼的视觉原理
2.1.1 人眼的构造
2.1.2 图像的形成
2.1.3 视觉亮度范围和分辨率
2.1.4 视觉适应性和对比灵敏度
2.1.5 亮度感觉与色觉
2.1.6 马赫带
2.2 连续图像的描述
2.3 图像数字化
2.3.1 采样
2.3.2 量化
2.3.3 数字图像的表示
2.3.4 采样、量化参数与数字化图像间的关系
2.3.5 图像数字化设备的组成及性能
2.4 图像灰度直方图
2.4.1 概念
2.4.2 直方图的性质
2.4.3 直方图的应用
2.5 数字图像处理算法的形式
2.5.1 基本功能形式
2.5.2 几种具体算法形式
2.6 图像的数据结构与图像文件格式
2.6.1 图像的数据结构
2.6.2 图像文件格式
2.7 图像的特征与噪声
2.7.1 图像的特征类别
2.7.2 特征提取与特征空间
2.7.3 图像噪声
习题
第3章 图像变换
3.1 预备知识
3.1.1 点源和狄拉克函数
3.1.2 二维线性位移不变系统
3.2 傅立叶变换
3.2.1 连续函数的傅立叶变换
3.2.2 离散函数的傅立叶变换
3.2.3 二维离散傅立叶变换的若干性质
3.3 其他可分离图像变换
3.3.1 通用公式
3.3.2 沃尔什变换
3.3.3 哈达玛变换
3.3.4 离散余弦变换
3.4 小波变换简介
3.4.1 连续小波变换
3.4.2 离散小波变换
3.5 多尺度几何分析
习题
第4章 图像增强
4.1 图像增强的点运算
4.1.1 灰度级校正
4.1.2 灰度变换
4.1.3 直方图修正法
4.1.4 局部统计法
4.2 图像的空间域平滑
4.2.1 局部平滑法（邻域平均法或移动平均法）
4.2.2 超限像素平滑法
4.2.3 灰度最相近的K个邻点平均法
4.2.4 梯度倒数加权平滑法
4.2.5 最大均匀性平滑
4.2.6 有选择保边缘平滑法
4.2.7 空间低通滤波法
4.2.8 多幅图像平均法
4.2.9 中值滤波
4.3 空问域锐化
4.3.1 梯度锐化法
4.3.2 Laplaeian增强算子
4.3.3 高通滤波法
4.4 频率域增强
4.4.1 频率域平滑
4.4.2 频率域锐化
4.4.3 同态滤波增强
4.5 彩色增强技术
4.5.1 伪彩色增强
4.5.2 彩色图像增强技术
4.6 图像代数运算
4.6.1 加运算
4.6.2 减运算
4.6.3 乘运算
4.6.4 除运算
习题
第5章 图像复原与重建
5.1 图像退化
5.1.1 图像的退化
5.1.2 图像退化的数学模型
5.2 代数恢复方法
5.2.1 无约束复原
5.2.2 约束最小二乘复原
5.3 频率域恢复方法
5.3.1 逆滤波恢复法
5.3.2 去除由匀速运动引起的模糊
5.3.3 维纳滤波复原方法
5.4 几何校正
5.4.1 空问坐标变换
5.4.2 像素灰度内插
5.5 图像重建
5.5.1 计算机断层扫描的二维重建
5.5.2 三维形状的复原
习题
第6章 图像编码与压缩
6.1 概述
6.1.1 图像数据压缩的必要性与可能性
6.1.2 图像编码压缩的分类
6.2 图像保真度准则
6.2.1 客观保真度准则
6.2.2 主观保真度准则
6.3 统计编码方法
6.3.1 图像冗余度和编码效率
6.3.2 霍夫曼编码
6.3.3 费诺-仙农编码
6.3.4 算术编码
6.3.5 行程编码
6.4 预测编码
6.4.1 线性预测编码
6.4.2 非线性预测编码法
6.5 正交变换编码
6.5.1 变换编码原理
6.5.2 正交变换的性质
6.5.3 变换压缩的数学分析
6.5.4 最佳变换与准最佳变换
……
第7章 图像分割
第8章 二值图像处理与形状分析
第9章 影像纹理分析
第10章 模板匹配与模式识别技术
第11章 数字图像处理的应用
附录 英汉专业术语对照
参考文献
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