編輯推薦:本書較好地把握了《數(shù)字圖像處理》這部教材在相關(guān)專業(yè)基礎(chǔ)課教學(xué)中的基礎(chǔ)性地位，把全書的內(nèi)容始終定位在基礎(chǔ)知識(shí)、基本理論和基本技術(shù)上。所以，沒有引入那些涉及到相對深?yuàn)W的數(shù)學(xué)理論的圖像處理內(nèi)容，比如基于模糊理論的圖像處理方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像處理方法等；也沒有引入相對來說是非基礎(chǔ)性圖像處理方法的內(nèi)容，比如圖像融合方法、圖像數(shù)字水印技術(shù)等。書中專門開辟小波圖像處理這一章比較難點(diǎn)的內(nèi)容，是考慮了小波理論和小波圖像處理方法在圖像處理中的基礎(chǔ)性和重要性作用，該部分內(nèi)容雖然相對較難較深入，但總體上把握住了難和深的度。

內(nèi)容簡介:本書較全面地介紹了數(shù)字圖像處理的基本概念、基本原理、基本技術(shù)和基本方法。全書正文共14章，內(nèi)容包括緒論、數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)、數(shù)字圖像的基本運(yùn)算、空間域圖像增強(qiáng)、頻率域圖像處理、圖像恢復(fù)、圖像壓縮編碼、小波圖像處理、圖像分割、圖像特征提取、彩色圖像處理、形態(tài)學(xué)圖像處理、目標(biāo)表示與描述、視頻圖像處理等。內(nèi)容覆蓋了數(shù)字圖像處理技術(shù)的知識(shí)專題及*新發(fā)展動(dòng)向。
本書內(nèi)容選材新穎，表述通俗，語言精練，圖文并茂，系統(tǒng)性強(qiáng)，與新技術(shù)結(jié)合緊密。
本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、數(shù)字媒體技術(shù)、電子信息工程、通信工程、光電信息科學(xué)與工程、信息工程、自動(dòng)化、遙感科學(xué)與技術(shù)、探測制導(dǎo)與控制技術(shù)、醫(yī)學(xué)影像技術(shù)、醫(yī)學(xué)信息工程等專業(yè)大學(xué)本科學(xué)生的專業(yè)基礎(chǔ)課或高年級(jí)學(xué)生的專業(yè)課教材； 也可作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、信息與通信工程、控制科學(xué)與工程、測繪科學(xué)與技術(shù)、兵器科學(xué)與技術(shù)、光學(xué)工程、醫(yī)學(xué)技術(shù)等學(xué)科，從事圖像處理與分析、目標(biāo)識(shí)別與跟蹤、景象匹配及制導(dǎo)、視頻檢測與識(shí)別、視頻信息壓縮及編碼、計(jì)算機(jī)視覺及應(yīng)用等研究方向研究生的專業(yè)基礎(chǔ)課或?qū)I(yè)課教材； 還可供從事上述相關(guān)學(xué)科專業(yè)的研究人員和工程技術(shù)人員參考。

目錄:第1章緒論
1.1數(shù)字圖像與數(shù)字圖像處理
1.2數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的組成
1.3圖像處理技術(shù)研究的基本內(nèi)容
1.4圖像處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域
習(xí)題1
第2章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
2.1電磁波譜與可見光譜
2.2人眼的亮度視覺特性
2.2.1視覺適應(yīng)性
2.2.2同時(shí)對比效應(yīng)
2.2.3馬赫帶效應(yīng)
2.2.4視覺錯(cuò)覺
2.3圖像的表示
2.3.1簡單的圖像成像模型
2.3.2數(shù)字圖像的表示
2.4空間分辨率和灰度級(jí)分辨率
2.4.1空間分辨率和灰度級(jí)分辨率的概念
2.4.2采樣數(shù)變化對圖像視覺效果的影響
2.4.3空間分辨率變化對圖像視覺效果的影響
2.4.4灰度級(jí)分辨率變化對圖像視覺效果的影響
2.5像素間的關(guān)系
2.5.1像素的相鄰和鄰域
2.5.2像素的鄰接性與連通性
2.5.3距離的度量
2.6圖像的顯示
2.6.1顯示分辨率與圖像分辨率
2.6.2彩色模型
2.6.3位圖
2.6.4調(diào)色板
2.7圖像文件格式
2.7.1位圖文件頭
2.7.2位圖信息頭
2.7.3位圖調(diào)色板
2.7.4圖像的位圖數(shù)據(jù)
習(xí)題2
第3章數(shù)字圖像的基本運(yùn)算
3.1灰度反轉(zhuǎn)
3.2對數(shù)變換
3.3灰度直方圖
3.3.1灰度直方圖及其分布特征
3.3.2歸一化灰度圖像直方圖
3.3.3灰度直方圖的特征
3.4圖像的代數(shù)運(yùn)算
3.4.1圖像的相加運(yùn)算
3.4.2圖像的相減運(yùn)算
3.5圖像的幾何運(yùn)算
3.5.1圖像平移變換
3.5.2圖像旋轉(zhuǎn)變換
3.5.3圖像鏡像變換
3.5.4圖像轉(zhuǎn)置變換
3.5.5圖像縮放
習(xí)題3
第4章空間域圖像增強(qiáng)
4.1基于點(diǎn)運(yùn)算的圖像增強(qiáng)方法
4.1.1對比度拉伸
4.1.2窗切片
4.2基于直方圖的圖像增強(qiáng)方法
4.2.1直方圖均衡
4.2.2直方圖規(guī)定化
4.3基于空間平滑濾波的圖像增強(qiáng)方法
4.3.1空間濾波實(shí)現(xiàn)機(jī)理——模板運(yùn)算原理
4.3.2線性平滑濾波圖像增強(qiáng)方法——鄰域平均法
4.3.3非線性平滑濾波圖像增強(qiáng)方法——中值濾波法
4.4基于空間銳化濾波的圖像增強(qiáng)方法
4.4.1基于一階微分的圖像增強(qiáng)方法
4.4.2基于二階微分的圖像增強(qiáng)方法——拉普拉斯算子銳化方法
習(xí)題4
第5章頻率域圖像處理
5.1二維離散傅里葉變換
5.1.1二維離散傅里葉變換的定義和傅里葉頻譜
5.1.2二維離散傅里葉變換的若干重要性質(zhì)
5.1.3圖像的傅里葉頻譜特性分析
5.1.4離散傅里葉變換的實(shí)現(xiàn)
5.2頻率域圖像處理的基本實(shí)現(xiàn)思路
5.2.1基本實(shí)現(xiàn)思想
5.2.2轉(zhuǎn)移函數(shù)的設(shè)計(jì)
5.3基于頻率域的圖像噪聲消除——頻率域低通濾波
5.3.1理想低通濾波器
5.3.2巴特沃斯低通濾波器
5.3.3高斯低通濾波器
5.4基于頻率域的圖像增強(qiáng)——頻率域高通濾波
5.4.1理想高通濾波器
5.4.2巴特沃斯高通濾波器
5.4.3高斯高通濾波器
5.5帶阻濾波和帶通濾波
5.5.1帶阻濾波器
5.5.2帶通濾波器
習(xí)題5
第6章圖像恢復(fù)
6.1圖像的退化模型
6.1.1常見退化現(xiàn)象的物理模型
6.1.2圖像退化模型的表示
6.1.3離散退化模型
6.1.4圖像的離散退化模型
6.2空間域圖像的恢復(fù)
6.2.1無約束*小二乘方恢復(fù)
6.2.2有約束*小二乘方恢復(fù)
6.3頻率域圖像的恢復(fù)
6.4勻速直線運(yùn)動(dòng)模糊的恢復(fù)
6.5圖像噪聲與被噪聲污染圖像的恢復(fù)
6.5.1圖像噪聲
6.5.2被噪聲污染圖像的恢復(fù)
6.6幾何失真的校正
6.6.1坐標(biāo)的幾何校正
6.6.2灰度值恢復(fù)
習(xí)題6
第7章圖像壓縮編碼
7.1DCT變換
7.1.1一維DCT
7.1.2二維偶DCT
7.1.3DCT變換的基函數(shù)與基圖像
7.2數(shù)字圖像壓縮編碼基礎(chǔ)
7.2.1圖像壓縮的基本概念
7.2.2圖像質(zhì)量（相似度）評(píng)價(jià)——保真度準(zhǔn)則
7.2.3圖像編碼模型
7.3幾種*基本的變長編碼方法
7.3.1費(fèi)諾碼
7.3.2霍夫曼編碼
7.3.3幾種接近*佳的變長編碼
7.3.4算術(shù)編碼
7.4位平面編碼
7.4.1位平面分解
7.4.2位平面的格雷碼分解編碼
7.5游程編碼
7.6變換編碼
7.6.1變換編碼的過程
7.6.2子圖像尺寸的選擇
7.6.3變換的選擇
7.6.4變換系數(shù)的量化和編碼
7.6.5變換解碼
習(xí)題7
第8章小波圖像處理
8.1小波變換與圖像小波變換
8.1.1小波的概念和特性
8.1.2連續(xù)小波變換
8.1.3離散小波變換
8.1.4二進(jìn)小波變換
8.1.5塔式分解與Mallat算法
8.1.6圖像的小波變換
8.2嵌入式零樹小波編碼
8.2.1基于小波變換的圖像壓縮基本思路
8.2.2嵌入式編碼與零樹概念
8.2.3重要小波系數(shù)及掃描方法
8.2.4嵌入式零樹編碼方法
8.2.5嵌入式零樹小波編碼圖像的重建
8.2.6嵌入式零樹小波編碼的漸進(jìn)傳輸特性
8.3基于小波變換的圖像去噪方法
8.3.1小波去噪方法的機(jī)理
8.3.2小波收縮閾值去噪方法
習(xí)題8
第9章圖像分割
9.1圖像分割的概念
9.2基于邊緣檢測的圖像分割
9.2.1圖像邊緣的概念
9.2.2Hough變換
9.3基于閾值的圖像分割
9.3.1基于閾值的分割方法
9.3.2基于雙峰形直方圖的閾值選取
9.3.3其他閾值選取方法
9.4基于跟蹤的圖像分割
9.4.1輪廓跟蹤法
9.4.2光柵跟蹤法
9.5基于區(qū)域的圖像分割