編輯推薦:本書較好地把握了《數字圖像處理》這部教材在相關專業(yè)基礎課教學中的基礎性地位，把全書的內容始終定位在基礎知識、基本理論和基本技術上。所以，沒有引入那些涉及到相對深奧的數學理論的圖像處理內容，比如基于模糊理論的圖像處理方法、基于神經網絡的圖像處理方法等；也沒有引入相對來說是非基礎性圖像處理方法的內容，比如圖像融合方法、圖像數字水印技術等。書中專門開辟小波圖像處理這一章比較難點的內容，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性和重要性作用，該部分內容雖然相對較難較深入，但總體上把握住了難和深的度。

內容簡介:本書較全面地介紹了數字圖像處理的基本概念、基本原理、基本技術和基本方法。全書正文共14章，內容包括緒論、數字圖像處理基礎、數字圖像的基本運算、空間域圖像增強、頻率域圖像處理、圖像恢復、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)學圖像處理、目標表示與描述、視頻圖像處理等。內容覆蓋了數字圖像處理技術的知識專題及*新發(fā)展動向。
本書內容選材新穎，表述通俗，語言精練，圖文并茂，系統(tǒng)性強，與新技術結合緊密。
本書可作為高等院校計算機科學與技術、數字媒體技術、電子信息工程、通信工程、光電信息科學與工程、信息工程、自動化、遙感科學與技術、探測制導與控制技術、醫(yī)學影像技術、醫(yī)學信息工程等專業(yè)大學本科學生的專業(yè)基礎課或高年級學生的專業(yè)課教材； 也可作為計算機科學與技術、信息與通信工程、控制科學與工程、測繪科學與技術、兵器科學與技術、光學工程、醫(yī)學技術等學科，從事圖像處理與分析、目標識別與跟蹤、景象匹配及制導、視頻檢測與識別、視頻信息壓縮及編碼、計算機視覺及應用等研究方向研究生的專業(yè)基礎課或專業(yè)課教材； 還可供從事上述相關學科專業(yè)的研究人員和工程技術人員參考。

目錄:第1章緒論
1.1數字圖像與數字圖像處理
1.2數字圖像處理系統(tǒng)的組成
1.3圖像處理技術研究的基本內容
1.4圖像處理技術的應用領域
習題1
第2章數字圖像處理基礎
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視覺適應性
2.2.2同時對比效應
2.2.3馬赫帶效應
2.2.4視覺錯覺
2.3圖像的表示
2.3.1簡單的圖像成像模型
2.3.2數字圖像的表示
2.4空間分辨率和灰度級分辨率
2.4.1空間分辨率和灰度級分辨率的概念
2.4.2采樣數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灰度級分辨率變化對圖像視覺效果的影響
2.5像素間的關系
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位圖調色板
2.7.4圖像的位圖數據
習題2
第3章數字圖像的基本運算
3.1灰度反轉
3.2對數變換
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圖像的代數運算
3.4.1圖像的相加運算
3.4.2圖像的相減運算
3.5圖像的幾何運算
3.5.1圖像平移變換
3.5.2圖像旋轉變換
3.5.3圖像鏡像變換
3.5.4圖像轉置變換
3.5.5圖像縮放
習題3
第4章空間域圖像增強
4.1基于點運算的圖像增強方法
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方法
4.3.1空間濾波實現機理——模板運算原理
4.3.2線性平滑濾波圖像增強方法——鄰域平均法
4.3.3非線性平滑濾波圖像增強方法——中值濾波法
4.4基于空間銳化濾波的圖像增強方法
4.4.1基于一階微分的圖像增強方法
4.4.2基于二階微分的圖像增強方法——拉普拉斯算子銳化方法
習題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
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現
5.2頻率域圖像處理的基本實現思路
5.2.1基本實現思想
5.2.2轉移函數的設計
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——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
習題5
第6章圖像恢復
6.1圖像的退化模型
6.1.1常見退化現象的物理模型
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
6.2.1無約束*小二乘方恢復
6.2.2有約束*小二乘方恢復
6.3頻率域圖像的恢復
6.4勻速直線運動模糊的恢復
6.5圖像噪聲與被噪聲污染圖像的恢復
6.5.1圖像噪聲
6.5.2被噪聲污染圖像的恢復
6.6幾何失真的校正
6.6.1坐標的幾何校正
6.6.2灰度值恢復
習題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變換的基函數與基圖像
7.2數字圖像壓縮編碼基礎
7.2.1圖像壓縮的基本概念
7.2.2圖像質量（相似度）評價——保真度準則
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變換系數的量化和編碼
7.6.5變換解碼
習題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小波去噪方法的機理
8.3.2小波收縮閾值去噪方法
習題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