目录__eol__第1章 概述 1__eol__1.1 数字图像和数字图像处理 1__eol__1.1.1 数字图像的定义 1__eol__1.1.2 数字图像处理的任务 4__eol__1.2 图像处理、图像分析和计算机视觉 4__eol__1.2.1 图像处理 4__eol__1.2.2 图像分析 6__eol__1.2.3 计算机视觉 7__eol__1.2.4 典型的计算处理 9__eol__1.3 数字图像处理系统 9__eol__1.3.1 图像处理硬件 9__eol__1.3.2 图像处理软件 12__eol__1.4 数字图像处理的应用领域 14__eol__1.5 课程思政 19__eol__本章小结 19__eol__练习一 20__eol__第2章 数字图像处理基础 21__eol__2.1 视觉和感知要素 21__eol__2.1.1 人眼的结构 21__eol__2.1.2 人眼的成像方式 23__eol__2.1.3 人眼视觉基础 23__eol__2.2 色度学基础与颜色模型 26__eol__2.2.1 色度学基础 26__eol__2.2.2 颜色模型 27__eol__2.3 数字图像的生成与表示 32__eol__2.3.1 图像信号的数字化 32__eol__2.3.2 数字图像的表示方法 34__eol__2.4 数字图像的数值描述 36__eol__2.4.1 矩阵坐标系与直角坐标系 36__eol__2.4.2 数字图像的数据结构 37__eol__2.4.3 常见的数字图像格式 38__eol__2.5 像素间的一些基本关系 39__eol__2.5.1 相邻像素 39__eol__2.5.2 邻接性和连通性 40__eol__2.5.3 距离度量 41__eol__2.6 课程思政 42__eol__本章小结 42__eol__练习二 43__eol__第3章 图像变换 45__eol__3.1 离散傅里叶变换 45__eol__3.1.1 一维离散傅里叶变换 45__eol__3.1.2 一维快速傅里叶变换 46__eol__3.1.3 二维离散傅里叶变换 47__eol__3.1.4 二维快速傅里叶变换 53__eol__3.2 离散余弦变换 54__eol__3.2.1 一维离散余弦变换 54__eol__3.2.2 二维离散余弦变换 55__eol__3.3 沃尔什—哈达玛变换 57__eol__3.3.1 沃尔什变换 57__eol__3.3.2 哈达玛变换 58__eol__3.4 霍特林变换 60__eol__3.5 小波变换 61__eol__3.5.1 小波 61__eol__3.5.2 连续小波变换 63__eol__3.5.3 离散小波变换 64__eol__3.5.4 小波包 65__eol__3.6 课程思政 67__eol__本章小结 68__eol__练习三 68__eol__第4章 MATLAB图像处理工具箱 70__eol__4.1 图像处理工具箱简介 70__eol__4.2 MATLAB中的图像类型及类型转换 71__eol__4.2.1 图像和图像数据 71__eol__4.2.2 图像处理工具箱支持的图像类型 72__eol__4.2.3 MATLAB图像类型转换 73__eol__4.3 图像文件的读/写、显示和查询 79__eol__4.3.1 图像文件的读取 79__eol__4.3.2 图像文件的显示 80__eol__4.3.4 图像文件的查询 85__eol__4.4 图像处理中MATLAB的常用函数 86__eol__4.5 课程思政 91__eol__本章小结 92__eol__练习四 92__eol__第5章 图像增强 94__eol__5.1 基于直方图修正的图像增强 94__eol__5.1.1 直方图 94__eol__5.1.2 直方图均衡化 96__eol__5.1.3 直方图规定化 98__eol__5.2 基于灰度变换的图像增强 100__eol__5.2.1 线性灰度变换 100__eol__5.2.2 非线性灰度变换 104__eol__5.3 图像锐化处理 108__eol__5.3.1 梯度锐化法 108__eol__5.3.2 拉普拉斯锐化法 111__eol__5.4 频域图像增强 114__eol__5.4.1 低通滤波 114__eol__5.4.2 高通滤波 118__eol__5.4.3 同态滤波 123__eol__5.5 彩色图像增强 127__eol__5.5.1 伪彩色增强 127__eol__5.5.2 真彩色增强 130__eol__5.6 课程思政 135__eol__本章小结 136__eol__练习五 136__eol__第6章 图像复原 138__eol__6.1 图像退化模型 138__eol__6.1.1 连续退化模型 138__eol__6.1.2 离散退化模型 140__eol__6.2 噪声模型 141__eol__6.2.1 噪声概率密度函数 141__eol__6.2.2 噪声参数的估计 144__eol__6.3 空域滤波复原 144__eol__6.3.1 空域滤波器 145__eol__6.3.2 自适应空域滤波器 147__eol__6.4 频域滤波复原 148__eol__6.4.1 频域滤波与周期噪声 149__eol__6.4.2 常用频域滤波器 149__eol__6.5 典型图像复原方法 151__eol__6.5.1 逆滤波复原 151__eol__6.5.2 维纳滤波复原 152__eol__6.5.3 非线性迭代复原 153__eol__6.5.4 约束最小二乘方滤波复原 154__eol__6.6 几何失真校正 155__eol__6.7 课程思政 156__eol__本章小结 157__eol__练习六 157__eol__第7章 图像压缩与编码 159__eol__7.1 背景知识 159__eol__7.1.1 图像信息量与信息熵 160__eol__7.1.2 图像数据冗余 160__eol__7.2 无失真图像压缩编码 162__eol__7.2.1 无损编码理论 162__eol__7.2.2 统计编码技术 164__eol__7.2.3 典型压缩编码算法 165__eol__7.3 有限失真图像压缩编码 172__eol__7.3.1 预测编码 173__eol__7.3.2 变换编码 174__eol__7.4 JPEG压缩 175__eol__7.4.1 JPEG标准 175__eol__7.4.2 JPEG 2000 178__eol__7.5 动态图像压缩 179__eol__7.5.1 动态图像压缩技术标准 179__eol__7.5.2 视频压缩方法 181__eol__7.6 课程思政 182__eol__本章小结 183__eol__练习七 184__eol__第8章 数字图像处理的工程应用 186__eol__8.1 医学图像处理平台的设计 186__eol__8.1.1 GUIDE基本操作 187__eol__8.1.2 平台设计 192__eol__8.2 雾霾场景下基于Retinex的图像去雾 209__eol__8.2.1 Retinex基本原理 209__eol__8.2.2 单尺度Retinex去雾 210__eol__8.2.3 多尺度Retinex去雾 213__eol__8.3 结合语义特征的人脸图像去模糊 218__eol__8.3.1 网络结构 218__eol__8.3.2 损失函数 220__eol__8.3.3 训练策略 221__eol__8.3.4 MATLAB实现 222__eol__本章小结 227__eol__参考文献 229__eol____eol__