第1章 概述
1.1 什么是數(shù)字圖像處理
1.1.1 數(shù)字圖像處理的基本概念
1.1.2 數(shù)字圖像處理技術(shù)的產(chǎn)生與發(fā)展
1.2 數(shù)字圖像處理的主要任務與方法
1.2.1 數(shù)字圖像處理的主要任務
1.2.2 數(shù)字圖像處理的主要方法
1.2.3 數(shù)字圖像處理技術(shù)的特點
1.3 數(shù)字圖像處理的應用
1.3.1 數(shù)字圖像處理的應用領域
1.3.2 數(shù)字圖像處理的新發(fā)展
本章小結(jié)
思考與練習題
拓展訓練
第2章 數(shù)字圖像處理的物理及技術(shù)基礎
2.1 數(shù)字圖像獲取
2.1.1 成像過程
2.1.2 模擬圖像描述
2.1.3 常用的圖像格式
2.1.4 模擬圖像數(shù)字化
2.2 數(shù)字圖像顯示及像質(zhì)描述
2.2.1 數(shù)字圖像顯示
2.2.2 像質(zhì)描述基本方法
2.3 色度學基礎與顏色模型
2.3.1 分辨率
2.3.2 色度學基礎
2.3.3 顏色模型
2.3.4 彩色顯示
2.4 數(shù)字圖像處理基礎
2.4.1 灰度直方圖及其應用
2.4.2 圖像處理系統(tǒng)及編程語言
本章小結(jié)
思考與練習題
拓展訓練
第3章 數(shù)字圖像處理的數(shù)學基礎
3.1 數(shù)字圖像的基本運算
3.1.1 點運算
3.1.2 代數(shù)運算
3.1.3 幾何運算
3.2 數(shù)字圖像的正交變換
3.2.1 傅里葉變換
3.2.2 離散余弦變換
3.2.3 KL變換
3.2.4 小波變換與多尺度分析
本章小結(jié)
思考與練習題
拓展訓練
第4章 圖像增強
4.1 空域增強
4.1.1 基于點操作的圖像增強
4.1.2 基于區(qū)域操作的圖像增強
4.2 頻域增強
4.2.1 低通濾波
4.2.2 高通濾波
4.2.3 同態(tài)濾波
4.3 彩色增強
4.3.1 偽彩色增強
4.3.2 假彩色增強
4.3.3 真彩色增強
*4.4 圖像增強應用：侯馬盟書圖像增強
本章小結(jié)
思考與練習題
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第5章 圖像編碼與壓縮
5.1 概述
5.1.1 圖像冗余
5.1.2 圖像壓縮
5.2 圖像編碼的保真度準則
5.2.1 客觀保真度準則
5.2.2 主觀保真度準則
5.3 無損壓縮編碼
5.3.1 無損預測編碼
5.3.2 哈夫曼編碼
5.3.3 算術(shù)編碼
5.4 有損壓縮編碼
5.4.1 有損預測編碼
5.4.2 變換編碼
5.5 視頻圖像編碼標準
5.5.1 JPEG標準
5.5.2 MPEG標準
5.5.3 H.261標準
5.5.4 H.264標準
5.6 中國音視頻編解碼標準（AVS）
5.6.1 第一代AVS標準
5.6.2 第二代AVS標準
5.6.3 第三代AVS標準
5.6.4 AVS產(chǎn)業(yè)形態(tài)
*5.7 圖像編碼與壓縮應用：分塊DCT編碼水印嵌入
本章小結(jié)
思考與練習題
拓展訓練
第6章 圖像復原與重建
6.1 概述
6.1.1 圖像復原與圖像重建
6.1.2 圖像退化的原因
6.1.3 連續(xù)圖像退化的數(shù)學模型
6.1.4 離散圖像退化的數(shù)學模型
6.2 典型的無約束復原圖像方法——逆濾波復原
6.3 約束復原
6.3.1 約束復原的基本原理
6.3.2 維納濾波復原
6.3.3 約束最小二乘濾波復原
6.4 非線性復原
6.4.1 最大后驗復原
6.4.2 最大熵復原
6.4.3 投影復原
6.4.4 同態(tài)濾波復原
6.5 幾何失真校正
6.5.1 典型的幾何失真
6.5.2 空間幾何坐標變換
6.5.3 校正空間像點灰度值的確定
*6.6 圖像復原應用：壁畫文物虛擬修復
6.6.1 修復過程
6.6.2 主要算法
6.6.3 修復結(jié)果
本章小結(jié)
思考與練習題
拓展訓練
第7章 圖像分割
7.1 概述
7.2 圖像分割的定義與方法分類
7.2.1 圖像分割定義
7.2.2 圖像分割方法分類
7.3 圖像的閾值分割法
7.3.1 直方圖分割與圖像二值化
7.3.2 圖像閾值分割的常用方法
7.4 圖像的區(qū)域生長法
7.4.1 傳統(tǒng)區(qū)域生長法
7.4.2 無種子區(qū)域生長法
7.5 基于邊緣的圖像分割方法
7.5.1 邊緣檢測算法
7.5.2 輪廓檢測算法——霍夫變換
7.6 圖像分割應用
7.6.1 圖像中數(shù)字的分割
7.6.2 基于區(qū)域生長法的醫(yī)學影像分割
本章小結(jié)
思考與練習題
拓展訓練
第8章 數(shù)學形態(tài)學在圖像處理中的應用
8.1 概述
8.2 基本概念和運算
8.2.1 集合和元素
8.2.2 交集、并集和補集
8.2.3 腐蝕與膨脹
8.2.4 開運算和閉運算
8.2.5 擊中/擊不中變換（HMT）
8.3 數(shù)學形態(tài)學基本運算在圖像處理中的應用
8.3.1 計算像素連接數(shù)
8.3.2 骨架抽取
*8.4 數(shù)學形態(tài)學處理圖像應用：侯馬盟書圖像骨架提取
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第9章 圖像分析
9.1 圖像表示
9.1.1 邊界追蹤
9.1.2 鏈碼
9.2 圖像描繪
9.2.1 邊界描繪
9.2.2 區(qū)域描繪
9.2.3 關(guān)系描繪
9.2.4 相似性描繪
*9.3 圖像紋理分析
9.3.1 基于鄰域特征統(tǒng)計的方法
9.3.2 基于傅里葉頻譜提取特征
9.3.3 基于灰度共生矩陣的方法
*9.4 圖像分析應用：醫(yī)學圖像配準
9.4.1 圖像配準的基本步驟
9.4.2 醫(yī)學圖像配準
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第10章 圖像識別
10.1 圖像識別基礎
10.1.1 模式識別過程
10.1.2 模式識別方法
10.1.3 圖像識別過程
10.1.4 圖像識別應用
10.2 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別
10.2.1 感知機神經(jīng)網(wǎng)絡
10.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
10.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別
10.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)
10.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練
10.3.3 典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型
*10.4 圖像識別應用：手寫數(shù)字識別
10.4.1 感知機實現(xiàn)手寫數(shù)字識別
10.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)手寫數(shù)字識別
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拓展訓練
*第11章 基于模型驅(qū)動法的圖像處理綜合應用
11.1 圖像融合
11.1.1 圖像融合概述
11.1.2 像素級圖像融合過程
11.1.3 圖像融合實例——雙色中波紅外圖像融合
11.2 基于最低有效位方法的圖像加密
11.2.1 算法步驟
11.2.2 算法實現(xiàn)
11.2.3 仿真結(jié)果分析
11.3 圖像目標提取
11.3.1 運動目標特征提取步驟
11.3.2 運動目標特征提取實現(xiàn)
11.4 基于圖像的三維繪制
11.4.1 單幅圖像圖形化
11.4.2 多幅圖像圖形化
11.5 視頻圖像分析與目標動畫制作
11.5.1 視頻圖像內(nèi)容關(guān)聯(lián)性分析
11.5.2 視頻圖像運動目標動畫制作
11.6 圖像處理軟件開發(fā)
11.6.1 準備工作
11.6.2 圖形用戶界面設計
11.6.3 系統(tǒng)代碼編輯
11.6.4 壁畫文物虛擬修復展示系統(tǒng)
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*第12章 基于深度學習的圖像處理綜合應用
12.1 CNN的Deep Network Designer實現(xiàn)
12.1.1 加載使用預訓練的網(wǎng)絡
12.1.2 自行創(chuàng)建網(wǎng)絡
12.2 基于Python的速采磁共振圖像重建
12.2.1 U-Net網(wǎng)絡架構(gòu)
12.2.2 圖像重建的Python實現(xiàn)
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附錄A 常用術(shù)語中英文對照
附錄B Python語言常用圖像處理函數(shù)
參考文獻