《數(shù)字圖像處理》為國(guó)家精品資源共享課“數(shù)字圖像處理”的配套教材，重點(diǎn)介紹數(shù)字圖像處理的基本概念、基本理論及相關(guān)技術(shù)，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，并盡量將新的數(shù)字圖像處理技術(shù)、研究動(dòng)態(tài)和研究成果融入書中。 全書共分為8章，分別是數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)、圖像的數(shù)學(xué)變換、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像壓縮編碼、圖像分割、圖像描述和應(yīng)用系統(tǒng)簡(jiǎn)介�！稊�(shù)字圖像處理》結(jié)構(gòu)清晰、內(nèi)容安排合理，書中案例都來(lái)自科研實(shí)踐，便于教學(xué)與自學(xué)。 《數(shù)字圖像處理》可作為普通高等學(xué)校相關(guān)專業(yè)本科生的教材和相關(guān)學(xué)科研究生的教材，也可供相關(guān)科技領(lǐng)域的工作者參考。
第1章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)
1．1 數(shù)字圖像的基本概念
1．1．1 圖像的概念
1．1．2 數(shù)字圖像及其表示
1．1．3 像素間的基本關(guān)系
1．2 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)簡(jiǎn)介
1．2．1 圖像采集技術(shù)
1．2．2 圖像處理技術(shù)
1．2．3 圖像存儲(chǔ)技術(shù)
1．2．4 圖像顯示技術(shù)
1．3 數(shù)字圖像的讀寫與顯示
1．3．1 基于VC++的BMP文件讀寫及顯示
1．3．2 基于VB的BMP文件讀寫及顯示
1．3．3 基于Matlab的BMP文件讀寫及顯示
1．4 數(shù)字圖像處理應(yīng)用
1．4．1 數(shù)字圖像處理的發(fā)展概況及應(yīng)用
1．4．2 圖像處理及相關(guān)學(xué)科簡(jiǎn)介
小結(jié)
習(xí)題
第2章 圖像的數(shù)學(xué)變換
2．1 引言
2．2 幾何變換
2．2．1 空間變換
2．2．2 灰度級(jí)插值
2．3 離散傅里葉變換
2．3．1 離散傅里葉變換基本概念
2．3．2 離散傅里葉變換的基本性質(zhì)
2．3．3 傅里葉變換的應(yīng)用舉例
2．4 離散余弦變換
2．5 小波變換
2．5．1 連續(xù)小波變換
2．5．2 二進(jìn)小波變換
2．5．3 離散小波變換
2．5．4 二維離散小波變換
2．6 主成分分析變換
2．6．1 PCA的基本概念及問(wèn)題描述
2．6．2 PCA變換的應(yīng)用
小結(jié)
習(xí)題
第3章 圖像增強(qiáng)
3．1 引言
3．2 灰度增強(qiáng)
3．2．1 灰度直方圖增強(qiáng)
3．2．2 灰度線性變換
3．2．3 灰度非線性變換
3．3 圖像平滑
3．3．1 鄰域平均法
3．3．2 中值濾波法
3．3．3 頻域低通濾波法
3．3．4 幀間平滑
3．4 圖像銳化
3．4．1 空域銳化
3．4．2 頻域高通濾波法
3．4．3 同態(tài)濾波法
3．5 偽彩色和真彩色增強(qiáng)
3．5．1 顏色模型
3．5．2 偽彩色增強(qiáng)
3．5．3 真彩色增強(qiáng)
小結(jié)
習(xí)題
第4章 圖像復(fù)原
4．1 引言
4．2 圖像退化的數(shù)學(xué)模型
4．2．1 線性移不變系統(tǒng)
4．2．2 退化模型的空域表達(dá)式
4．2．3 退化模型的頻域表達(dá)式
4．2．4 幾種常見的退化模型
4．3 圖像復(fù)原
4．3．1 無(wú)約束復(fù)原
4．3．2 有約束復(fù)原
4．3．3 幾何平均濾波器
小結(jié)
習(xí)題
第5章 圖像壓縮編碼
5．1 引言
5．2 圖像壓縮的基本原理
5．2．1 圖像信息的冗余
5．2．2 圖像編碼方法分類
5．2．3 圖像編碼模型
5．2．4 無(wú)失真編碼定理
5．3 基本壓縮編碼
5．3．1 哈夫曼編碼
5．3．2 算術(shù)編碼
5．3．3 行程編碼
5．3．4 LZW編碼
5．4 預(yù)測(cè)編碼
5．4．1 線性預(yù)測(cè)編碼
5．4．2 有損預(yù)測(cè)編碼
5．5 變換編碼
5．5．1 正交變換編碼
5．5．2 小波變換壓縮編碼
5．6 其他編碼
5．6．1 分形壓縮編碼
5．6．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮編碼
小結(jié)
習(xí)題
第6章 圖像分割
6．1 引言
6．2 閾值分割
6．2．1 閾值分割的原理與分類
6．2．2 閾值選取方法
6．3 邊緣檢測(cè)
6．3．1 邊緣檢測(cè)分割原理
6．3．2 邊緣檢測(cè)算子
6．3．3 模板匹配法邊緣檢測(cè)
6．3．4 曲面擬合法邊緣檢測(cè)
6．3．5 Hough變換
6．4 區(qū)域分割
6．4．1 區(qū)域生長(zhǎng)法
6．4．2 分裂合并法
6．5 基于形態(tài)學(xué)的分割
6．5．1 形態(tài)學(xué)概述
6．5．2 形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算
6．5．3 形態(tài)學(xué)分割
小結(jié)
習(xí)題
第7章 圖像描述
7．1 引言
7．2 邊界描述
7．2．1 曲線擬合
7．2．2 鏈碼
7．2．3 傅里葉描述子
7．2．4 簡(jiǎn)單描述子
7．3 區(qū)域描述
7．3．1 骨架
7．3．2 矩
7．3．3 拓?fù)涿枋?/span>
7．3．4 四叉樹
7．3．5 簡(jiǎn)單描述子
小結(jié)
習(xí)題
第8章 應(yīng)用系統(tǒng)簡(jiǎn)介
8．1 引言
8．2 工業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)
8．2．1 生產(chǎn)流水線在線檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
8．2．2 無(wú)線視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)
8．3 公共安全應(yīng)用系統(tǒng)
8．3．1 指紋識(shí)別系統(tǒng)
8．3．2 人臉識(shí)別系統(tǒng)
8．4 醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用系統(tǒng)
8．4．1 血細(xì)胞自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)組成
8．4．2 主要的血細(xì)胞處理和分析算法
8．5 遙感圖像應(yīng)用系統(tǒng)
8．5．1 艦船檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)組成
8．5．2 主要的艦船檢測(cè)與識(shí)別算法
小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
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