本册书深入系统的阐述和论证了图像信息处理中共性的和基础性的知识,以及有关前端的处理理论、方法和技术。本册书涉及关于图像信息处理的概述,有关的数学知识,视觉知识,图像的数学描述,图像的数字化,图像变幻,图像增强,图像恢复等内容。某些章节既可以作为独立的技术,产生用户所需的输出,满足用户的需求,也可以是后续的某些信息处理的预处理。

序言
前言
**章 导论
1.1概述
1.2图像信息处理技术研究的内容
1.3数字图像处理系统
第二章 数学知识
2.1点源与δ函数
2.2线性系统
2.3矩阵微分
2.4矩阵的广义逆
2.5傅氏变换
2.6周期函数、周期、频率
第三章 视觉知识
3.1人眼的生理构造
3.2辐射度学基础知识
3.3亮觉与光度学基础知识
3.4色觉与色度学基础知识
3.5视觉信息处理特性
3.6视觉特性
3.7视觉模型
3.8视觉的心理学知识
第四章 图像的数学描述
4.1图像的函数表示
4.2反射形成的图像模型的数学结构
4.3图像的统计表示形式——随机场
4.4均匀随机场
第五章 图像的数字化
5.1数字图像的表示形式
5.2取样定理
5.3量化
5.4根据图像局部区域特征进行非均匀取样和非一致量化
5.5数字图像的概率分布和统计参量
第六章 图像酉变换
6.1离散傅氏变换(dft)
6.2线性变换的一般表示式
6.3可逆变换
6.4线性变换的实质
6.5线性变换的统计特性
6.6沃尔什-哈达玛变换(wht)
6.7离散余弦变换(dct)
6.8离散k-l变换
6.9奇异值分解(svd)和变换
6.10哈尔变换(ht)
6.11斜变换(dst)
第七章 图像增强
7.1概述
7.2对比度增强
7.3修正直方图增强
7.4平滑(smoothing)
7.5锐化(sharpening)
7.6自适应叠代滤波增强
7.7同态滤波增晰
7.8几何校正
7.9伪彩色和假彩色
7.10图像间的四则运算
第八章 图像恢复
8.1概述
8.2图像质量的客观评价
8.3降质模型的一般表示式
8.4分块循环矩阵的对角化及其意义
8.5降质系统的模型及参数的确定
8.6频域中的恢**法
8.7*小二乘估计
8.8约束*小二乘估计
8.9利用分块循环矩阵性质改变恢复域
8.10线性均方估计恢复图像
8.11非线性统计估计
8.12*大熵恢复
8.13图像恢复的代数方法
8.14卡尔曼滤波恢复
8.15运动模糊图像恢复
8.16薄云层下的景物图像恢复
8.17超分辨率图像复原