數(shù)字圖像處理技術(shù)與應(yīng)用（第2版）

第1章 數(shù)字圖像處理概述
1.1 數(shù)字圖像處理的基本知識
1.2 數(shù)字圖像處理術(shù)語
1.3 數(shù)字圖像處理的方法和內(nèi)容
1.3.1 數(shù)字圖像處理的方法
1.3.2 數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容
1.4 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用
1.5 數(shù)字圖像處理的特點
1.6 圖像處理工程簡述
習題1
第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
2.1 圖像數(shù)字化
2.1.1 數(shù)字陣列表示
2.1.2 數(shù)字化的過程
2.2 數(shù)字圖像的顯示
2.3 色度學基礎(chǔ)與顏色模型
2.3.1 分辨率
2.3.2 色度學基礎(chǔ)
2.3.3 彩色顯示
2.4 灰度直方圖
2.4.1 直方圖的定義
2.4.2　直方圖的性質(zhì)
2.4.3 直方圖的簡單應(yīng)用
2.5 圖像文件格式
2.5.1 圖像文件簡介
2.5.2 BMP圖像文件格式
2.5.3 其他圖像文件格式
2.6 圖像的基本運算
習題2
第3章 圖像分割
3.1 引言
3.2 圖像分割處理
3.2.1 圖像分割的基本方法
3.2.2 邊緣圖像及分類
3.2.3 邊緣檢測算子
3.2.4 邊緣檢測算子的對比
3.3 霍夫（Hough）變換
3.4 紋理分析
3.4.1 基于鄰域特征統(tǒng)計的方法
3.4.2 傅里葉頻譜方法提取紋理特征
3.4.3 灰度共生矩陣
習題3
第4章 圖像變換
4.1 傅里葉變換
4.1.1 連續(xù)傅里葉變換
4.1.2 離散傅里葉變換
4.2 離散余弦變換
4.2.1 一維離散余弦變換
4.2.2 二維離散余弦變換
4.2.3 離散余弦變換的矩陣表示
4.3 K-L變換
4.4 小波變換
4.4.1 連續(xù)小波變換
4.4.2 離散小波變換
習題4
第5章 圖像增強
5.1 概述
5.1.1 圖像增強的內(nèi)容
5.1.2 圖像增強技術(shù)分類
5.1.3 圖像增強的評價
5.2 點操作增強
5.2.1 灰度級校正
5.2.2 灰度變換
5.2.3 灰度直方圖變換
5.2.4 圖像間運算
5.3 基于區(qū)域操作增強
5.3.1 鄰域平均法
5.3.2 加權(quán)平均法
5.3.3 空域低通濾波
5.3.4 中值濾波
5.4 頻域增強
5.4.1 頻域低通濾波
5.4.2 頻域高通濾波
5.5 同態(tài)濾波
5.6 彩色增強
5.6.1 偽彩色增強
5.6.2 假彩色增強
5.6.3 真彩色增強
習題5
第6章 圖像復原
6.1 圖像退化原因與復原技術(shù)分類
6.1.1 連續(xù)圖像退化的數(shù)學模型
6.1.2 離散圖像退化的數(shù)學模型
6.2 逆濾波復原
6.3 約束復原
6.3.1 約束復原的基本原理
6.3.2 維納濾波復原
6.3.3 約束最小二乘濾波復原
6.4 非線性復原
6.4.1 最大后驗復原
6.4.2 最大熵復原
6.4.3 投影復原
6.4.4 同態(tài)濾波復原
6.5 盲圖像復原法
6.5.1 直接測量法
6.5.2 間接估計法
6.6 幾何失真校正
6.6.1 典型的幾何失真
6.6.2 空間幾何坐標變換
6.6.3 校正空間像素點灰度值的確定
習題6
第7章 數(shù)學形態(tài)學在圖像處理中的應(yīng)用
7.1 數(shù)學形態(tài)學簡介
7.2 圖像處理和數(shù)學形態(tài)學
7.3 基本概念和運算
7.4 圖像處理基本形態(tài)學算法
習題7
第8章 圖像編碼與壓縮
8.1 引言
8.2 圖像保真度準則
8.3 無損壓縮技術(shù)
8.3.1 基于字典的技術(shù)
8.3.2 統(tǒng)計編碼技術(shù)
8.4 預(yù)測編碼
8.5 圖像變換編碼基本原理
8.6 視頻圖像編碼
8.6.1 JPEG標準
8.6.2 MPEG標準
8.6.3 H.261標準
8.6.4 H.263標準
8.6.5 H.264標準
習題8
第9章 圖像融合
9.1 圖像融合的基本概念
9.1.1 圖像融合
9.1.2 圖像融合基本過程
9.1.3 圖像融合層次的差異比較
9.1.4 圖像融合效果的評價
9.1.5 圖像融合的應(yīng)用
9.2 可見光與紅外圖像的融合
9.3 紅外多波段圖像的融合
9.3.1 雙色中波紅外圖像融合
9.3.2 紅外短、長波段圖像的融合
9.3.3 紅外多波段圖像的偽彩色融合
習題9
第10章 MATLAB圖像處理基礎(chǔ)與應(yīng)用
10.1 MATLAB編程基礎(chǔ)
10.2 MATLAB圖像處理基礎(chǔ)
10.3 MATLAB圖像處理常用算法
10.3.1 圖像代數(shù)運算
10.3.2 圖像分割
10.3.3 圖像改善的算法
10.4 直線提取算法
10.5 圖像常用正交變換
10.6 分塊DCT編碼水印嵌入方法
習題10
第11章 圖像處理技術(shù)應(yīng)用實例
11.1 織物疵點的圖像信息檢測
11.2 顯微紅細胞提取和分割
11.3 紅外圖像的增強
11.4 測定織物緯向密度
11.5 數(shù)字圖像水印技術(shù)
11.6 Arnold變換及其應(yīng)用
附錄A MATLAB圖像處理工具箱常用函數(shù)
參考文獻