數(shù)字圖像處理

前言
第1章  緒論
1．1  圖像與數(shù)字圖像的表示
1．2  數(shù)字圖像處理
1．3  數(shù)字圖像處理方法
1．4  數(shù)字圖像處理的主要研究內(nèi)容
1．5  數(shù)字圖像處理的應(yīng)用實(shí)例
1．6  小結(jié)
習(xí)題
第2章  數(shù)字圖像處理的基本原理
2．1  圖像的數(shù)字化
2．2  數(shù)字圖像的儲存格式
2．3  圖像的直方圖
2．4  像素間的基本關(guān)系
2．5  小結(jié)
習(xí)題
第3章  圖像變換
3．1  圖像的正交變換
3．2傅里葉變換
3．3  離散余弦變換
3．4  小波變換
3．5  沃爾什變換
3．6  哈達(dá)瑪變換
3．7  小結(jié)
習(xí)題
第4章  圖像增強(qiáng)
4．1  空間域圖像增強(qiáng)
4．2  頻域圖像增強(qiáng)
4．3  彩色圖像增強(qiáng)
4．4  小結(jié)
習(xí)題
第5章  圖像復(fù)原與重建
5．1  概述
5．2  圖像的退化模型及估計
5．3代數(shù)恢復(fù)方法
5．4  頻率域復(fù)原方法
5．5  幾何校正
5．6  小結(jié)
習(xí)題
第6章  圖像壓縮
6．1  概述
6．2  無損壓縮
6．3  有損壓縮
6．4  JPEG編碼壓縮 
6．5  小結(jié)
習(xí)題
第7章  圖像分割
7．1  邊緣檢測
7．2  閾值與圖像分割
7．3  基于區(qū)域的分割
7．4  基于形態(tài)學(xué)分水嶺的分割
7．5  分形方法在圖像分割中的應(yīng)用
7．6  K均值方法在圖像分割中的應(yīng)用
7．7  小結(jié)
第8章  圖像匹配與識別
8．1  圖像匹配
8。2  圖像識別
8．3  關(guān)于模式識別的一些基本問題
8．4  小結(jié)
習(xí)題
第9章  圖像融合
9．1  簡介
9．2  多傳感器圖像融合技術(shù)
9．3  像素級多傳感器圖像融合
9．4  像素級多傳感器圖像融合方法綜述
9．5  多聚焦圖像融合
9．6  多聚焦圖像的評價方法
9．7  多聚焦圖像融合方法分類與比較
9．8  基于小波變換的多聚焦圖像融合
9．9  小結(jié)
習(xí)題
第10章  遙感圖像處理
10．1  遙感基礎(chǔ)
l0．2  遙感圖像目視判讀
l0．3  遙感圖像校正
10．4  遙感圖像分類
l0．5  小結(jié)
第11章  分形及其在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用
11．1  分形的發(fā)展
11．2  分形的定義
11．3分形維數(shù)
11．4  規(guī)則分形及其分形維數(shù)
11．5  不規(guī)則分形維數(shù)的測定
11．6  多重分形
11．7  歸一化概率測度的測定方法
11．8  分形與數(shù)字圖像處理
11．9  小結(jié)
第12章  Contourlet變換及其在圖像處理中的應(yīng)用 
12．1  Contourlet變換基本理論
12．2  ContOurlet變換在圖像處理中的應(yīng)用
12．3  小結(jié)
習(xí)題
第13章  圖像超分辨率重建技術(shù)
13．1  圖像超分辨率的相關(guān)概念
13．2  國內(nèi)外超分辨重建技術(shù)研究概況
13．3  圖像退化過程分析及成像系統(tǒng)模型
13．4  圖像超分辨的數(shù)學(xué)物理基礎(chǔ)及質(zhì)量評價
13．5  頻域解混疊圖像超分辨重建法
13．6  空域POCS超分辨圖像重建法 
13．7  超分辨率重建技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域及研究展望
13．8  小結(jié)
參考文獻(xiàn)