数字图像处理系统工程导论

　　第一章 绪论
　　1.1 数字图像处理发展历程
　　1.2 人类视觉系统原理
　　1.2.1 眼睛的构造
　　1.2.2 视觉通路
　　1.2.3 色视觉
　　1.2.4 视觉惰性
　　1.2.5 立体视觉
　　1.2.6 亮度适应和区分
　　1.2.7 视觉错觉
　　1.3 电视系统原理
　　1.3.1 电视系统的组成
　　1.3.2 成像原理
　　1.3.3 显像原理
　　1.4 数字图像基础
　　1.4.1 图像的成像模型
　　1.4.2 数字图像采样
　　1.4.3 数字图像量化
　　1.4.4 数字图像的表示
　　1.4.5 图像的文件格式
　　1.5 数字图像处理技术及应用
　　1.5.1 研究领域
　　1.5.2 数字图像处理的优点
　　1.5.3 数字图像处理的应用领域
　　1.6 常用图像处理软件
　　1.7 典型的机器视觉系统
　　1.8 小结
　　习题
　　第二章 数字图像处理的基础知识
　　2.1 色度学基础与颜色模型
　　2.1.1 色度学基础
　　2.1.2 颜色模型
　　2.1.3 颜色模型的转换
　　2.2 数字图像处理中的基本运算
　　2.2.1 点运算
　　2.2.2 代数运算
　　2.2.3 几何运算
　　2.3 数字图像处理中的模板运算
　　2.3.1 基本原理
　　2.3.2 常用模板
　　2.3.3 数学形态学
　　2.4 数字图像处理中的频域变换
　　2.4.1 离散傅里叶变换
　　2.4.2 离散余弦变换
　　2.4.3 离散沃尔什——哈达玛变换
　　2.4.4 小波变换
　　2.5 小结
　　习题
　　第三章 数字图像特征提取与描述
　　3.1 图像的边缘检测
　　3.1.1 基本原理
　　3.1.2 梯度算子
　　3.1.3 拉普拉斯算子
　　3.1.4 LoG算子
　　3.1.5 Canny边缘检测
　　3.2 基于Hough变换的直线提取
　　3.2.1 基本原理
　　3.2.2 Hough变换实现方法
　　3.2.3 Hough变换推广
　　3.3 图像的目标区域分割
　　3.3.1 阈值图像分割
　　3.3.2 基于区域的分割
　　3.3.3 分水岭分割算法
　　3.3.4 LazySnapping分割
　　3.4 图像的局部特征提取
　　3.4.1 角点特征提取
　　3.4.2 SIFT算子
　　3.5 图像描述
　　3.5.1 边界描述
　　3.5.2 区域描述
　　3.5.3 纹理描述
　　3.6 小结
　　习题
　　第四章 云雾图像处理
　　4.1 图像增强
　　4.1.1 图像的空域增强
　　4.1.2 图像的频率域增强
　　4.1.3 增强示例：同态滤波图像增强
　　4.2 图像复原
　　4.2.1 图像模糊的退化模型
　　4.2.2 退化图像的复原方法
　　4.2.3 复原示例：运动模糊图像的复原方法及原理
　　4.3 云雾图像的处理
　　4.3.1 图像去雾方法的分类
　　4.3.2 云雾图像增强法
　　4.3.3 云雾图像复原法
　　4.3.4 几种基于模型的去雾算法介绍
　　4.4 小结
　　习题
　　第五章 运动目标检测与跟踪
　　第六章 目标位姿测量系统
　　第七章 物联网中的图像处理系统设计
　　第八章 嵌入式图像处理系统的设计
　　第九章 医学与工业成像系统
　　第十章 互联网中的图像处理
　　参考文献

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　　    《高等学校电子信息类课改教材：数字图像处理系统工程导论》也适合作为电子信息类“卓越工程师”培养计划用书。