目 录__eol____eol__第一部分 数字图像处理基础__eol__第1章 概述 1__eol__1.1 数字图像处理及特点 1__eol__1.1.1 数字图像及数字图像处理 1__eol__1.1.2　数字图像处理的特点 2__eol__1.2 数字图像处理系统 2__eol__1.3 数字图像处理的研究内容 3__eol__1.4 数字图像处理的应用及发展 4__eol__1.4.1 数字图像处理的应用 4__eol__1.4.2 数字图像处理的发展 7__eol__1.5 全书内容简介 8__eol__习题 9__eol__第2章 数字图像处理基础 10__eol__2.1 人类视觉系统 10__eol__2.1.1 视觉系统的基本构造 10__eol__2.1.2 亮度适应及鉴别 11__eol__2.2 数字图像基础知识 14__eol__2.2.1 图像的数字化及表达 14__eol__2.2.2 图像获取 16__eol__2.2.3 像素间的基本关系 18__eol__2.2.4 图像分类 20__eol__习题 24__eol__第3章 数字图像处理基本运算 25__eol__3.1 点运算 25__eol__3.1.1 线性点运算 25__eol__3.1.2 非线性点运算 27__eol__3.2 代数运算及逻辑运算 28__eol__3.2.1 加法运算 29__eol__3.2.2 减法运算 30__eol__3.2.3 乘法运算 32__eol__3.2.4 除法运算 32__eol__3.2.5 逻辑运算 33__eol__3.3 几何运算 34__eol__3.3.1 图像的平移 34__eol__3.3.2 图像的镜像 35__eol__3.3.3 图像的旋转 37__eol__3.3.4 图像的缩放 38__eol__3.3.5 灰度重采样 41__eol__习题 44__eol__第4章 图像变换 45__eol__4.1 连续傅里叶变换 45__eol__4.2 离散傅里叶变换 46__eol__4.3　快速傅里叶变换 47__eol__4.4 傅里叶变换的性质 48__eol__4.4.1 可分离性 48__eol__4.4.2 平移性质 49__eol__4.4.3 周期性及共轭对称性 51__eol__4.4.4 旋转性质 52__eol__4.4.5 分配律 53__eol__4.4.6 尺度变换 53__eol__4.4.7 平均值 54__eol__4.4.8 卷积定理 55__eol__4.5 图像傅里叶变换实例 56__eol__4.6 其他离散变换 58__eol__4.6.1 离散余弦变换 58__eol__4.6.2 二维离散沃尔什-哈达玛变换 61__eol__4.6.3 卡胡南-拉维变换 65__eol__4.6.4 小波变换 67__eol__习题 71__eol__第二部分 数字图像处理技术__eol__第5章 图像增强 73__eol__5.1 图像增强的概念及分类 73__eol__5.2 空间域图像增强 74__eol__5.2.1 基于灰度变换的图像增强 74__eol__5.2.2 基于直方图处理的图像增强 77__eol__5.2.3 空间域滤波增强 82__eol__5.3 频率域图像增强 89__eol__5.3.1 频率域图像增强基本理论 89__eol__5.3.2 频率域平滑滤波器 90__eol__5.3.3 频率域锐化滤波器 94__eol__5.3.4 同态滤波器 96__eol__习题 98__eol__第6章 图像复原 100__eol__6.1 图像复原及退化模型基础 100__eol__6.1.1 图像退化的原因及退化模型 100__eol__6.1.2 图像退化的数学模型 103__eol__6.1.3 复原技术的概念及分类 104__eol__6.2 噪声模型 104__eol__6.2.1 一些重要噪声的概率密度函数 105__eol__6.2.2 噪声参数的估计 108__eol__6.3 空间域滤波复原 109__eol__6.3.1 均值滤波器 109__eol__6.3.2 顺序统计滤波器 112__eol__6.3.3 自适应滤波器 115__eol__6.4 频率域滤波复原 118__eol__6.4.1 带阻滤波器 118__eol__6.4.2 带通滤波器 121__eol__6.4.3 其他频率域滤波器 121__eol__6.5 估计退化函数 122__eol__6.5.1 观察估计法 123__eol__6.5.2 试验估计法 123__eol__6.5.3 模型估计法 123__eol__6.6 逆滤波 125__eol__6.7 最小均方误差滤波——维纳滤波 126__eol__6.8 几何失真校正 129__eol__6.8.1 空间变换 130__eol__6.8.2 灰度插值 132__eol__6.8.3 实现 132__eol__习题 135__eol__第7章 图像压缩编码 137__eol__7.1 概述 137__eol__7.1.1 图像的信息量及信息熵 137__eol__7.1.2 图像数据冗余 138__eol__7.1.3 图像压缩编码方法 141__eol__7.1.4 图像压缩技术的性能指标 141__eol__7.1.5 保真度准则 143__eol__7.2 无失真图像压缩编码 144__eol__7.2.1 哈夫曼编码 144__eol__7.2.2 游程编码 146__eol__7.2.3 算术编码 148__eol__7.3 有限失真图像压缩编码 151__eol__7.3.1 率失真函数 151__eol__7.3.2 预测编码及变换编码 153__eol__7.3.3 矢量量化编码 160__eol__7.4 图像编码新技术 162__eol__7.4.1 子带编码 162__eol__7.4.2 模型基编码 163__eol__7.4.3 分形编码 164__eol__7.5 图像压缩技术标准 164__eol__7.5.1 概述 165__eol__7.5.2 JPEG压缩 165__eol__7.5.3 JPEG 2000 166__eol__7.5.4 H.26x标准 168__eol__7.5.5 MPEG标准 168__eol__习题 169__eol__第8章 图像分割 171__eol__8.1 概述 171__eol__8.2 边缘检测及连接 172__eol__8.2.1 边缘检测 172__eol__8.2.2 边缘连接 180__eol__8.3 阈值分割 183__eol__8.3.1 基础 183__eol__8.3.2 全局阈值 184__eol__8.3.3 自适应阈值 189__eol__8.3.4 最佳阈值的选择 189__eol__8.3.5 分水岭算法 190__eol__8.4 区域分割 192__eol__8.4.1 区域生长法 192__eol__8.4.2 区域分裂合并法 194__eol__8.5 二值图像处理 196__eol__8.5.1 数学形态学图像处理 197__eol__8.5.2 开运算及闭运算 200__eol__8.5.3 一些基本形态学算法 202__eol__习题 205__eol__第三部分 数字图像处理扩展内容__eol__第9章 彩色图像处理 207__eol__9.1 彩色图像基础 207__eol__9.1.1 彩色图像的概念 207__eol__9.1.2 彩色基础 208__eol__9.2 彩色模型 212__eol__9.2.1 RGB彩色模型 212__eol__9.2.2 CMY彩色模型及CMYK彩色模型 214__eol__9.2.3 HSI彩色模型 215__eol__9.3 伪彩色处理 218__eol__9.3.1 背景 218__eol__9.3.2 强度分层 219__eol__9.3.3 灰度级到彩色变换 221__eol__9.3.4 假彩色处理 223__eol__9.4 全彩色图像处理 224__eol__9.4.1 全彩色图像处理基础 224__eol__9.4.2 彩色平衡 225__eol__9.4.3 彩色图像增强 227__eol__9.4.4 彩色图像平滑 229__eol__9.4.5 彩色图像锐化 231__eol__9.5 彩色图像分割 232__eol__9.5.1 HSI彩色空间分割 233__eol__9.5.2 RGB彩色空间分割 233__eol__9.5.3 彩色边缘检测 235__eol__9.6 彩色图像处理的应用 238__eol__9.6.1 去红眼 239__eol__9.6.2 肤色检测 239__eol__9.6.3 基于彩色的跟踪 240__eol__习题 241__eol__第10章 图像表示及描述 243__eol__10.1 背景 243__eol__10.2 颜色特征