本书主要以图像处理系统方面的一些科技成果为基础，论述了图像处理系统的系统结构及其设计方法、图像处理系统创新性的理论和方法，并介绍了一些具有影响力的图像处理系统应用实例。本书中的实例主要取材于笔者主持或参与的一些科研项目。这些研究历经40余年，时间跨度较大，既包括多彩的传统技术，又有当前热门的新技术。 通过本书，读者既可以了解1∶1采样定理的发展过程，又可以从一个侧面看到人脸识别在中国的杰出应用，还可以了解基于邻域存储体的二维流计算的发展历程，看到人工智能软件和硬件结合的前景。 本书可作为高校图像处理相关专业的教学用书，也可作为图像处理技术领域科技人员的参考用书。

第1章绪论 1.1图像处理科学的体系结构 1.2图像处理的特点 1.3图像处理算法及其数据结构 1.3.1数据处理层算法及其 数据结构 1.3.2信息提取层算法及其 数据结构 1.3.3知识应用层算法及其 数据结构 1.4图像处理系统的系统结构 1.4.1图像处理系统的发展 历程 1.4.2以图像帧存为**的 系统结构 1.4.3以计算机内存为** 的系统结构 1.4.4以网络为**的系统 结构 1.5图像处理系统的性能指标 1.6图像处理技术的应用 1.6.1图像处理技术在医学 中的应用 1.6.2图像处理技术在军事 上的应用 1.6.3图像处理技术在工业 中的应用 1.6.4图像处理技术在公共 **中的应用 1.6.5图像处理技术在办公 自动化中的应用 1.6.6图像处理技术在体育 方面的应用 1.6.7图像处理技术在娱乐 中的应用 习题1 第2章图像处理硬件系统的设计 方法 2.1图像处理系统的设计流程 2.2图像处理系统的设计准则 2.2.1设计适应于机器 2.2.2设计适应于算法 2.2.3设计适应于系统 2.3可编程逻辑器件 习题2 第3章视频图像数字化 3.1图像的基本描述 3.2扫描时序的���生 3.2.1扫描时序规范 3.2.2数值波形法 3.2.3扫描时序的设计 3.3视频图像的数字化 3.3.1视频图像的采样 3.3.2数字图像的有效 比特位 3.3.3模拟视频图像的预 处理 习题3 第4章图像帧存储体 4.1图像帧存储体的结构 4.2图像帧存储体的管理 4.2.1存储体分时访问 方式 4.2.2存储体多周期嵌套的 优先级访问方式 4.3图像帧存储体的时序 习题4 第5章图像显示 5.1图像显示的基本形式 5.2图像滚动显示、漫游显示和 放大显示 5.3图像灰度窗口显示 5.4动态图像显示 习题5 第6章微机接口 6.1微机接口技术基础 6.2微机总线 6.3ISA总线下的微机图像 接口 6.4PCI总线下的微机图像 接口 习题6 第7章图像并行处理技术基础 7.1图像并行处理技术的基本 概念 7.2处理器的并行结构 7.3并行算法 7.4图像并行处理的性能指标 习题7 第8章流水线型图像并行处理 8.1流水线型图像处理的基本 技术 8.2IMAGEBOX150图像处理 系统 8.3VICOMVME图像处理工作 站、VICOMVMV机器视觉 计算机 8.4TJ82图像计算机 习题8 第9章基于DSP的图像并行处理 9.1基于DSP的图像处理基本 技术 9.2多DSP的图像并行处理 9.3基于TMS320C80的图像并行 处理 9.4基于IMS A110的图像并行 处理 习题9 第10章基于邻域存储体的二维 计算 10.1基于邻域存储体的二维计算 的基本原理与系统结构 10.2邻域存储体 10.2.1邻域存储体的邻域 数据类别 10.2.2邻域存储体并行存取 二维邻域数据 10.2.3邻域存储体并行存取 一维邻域数据 10.2.4邻域存储体的 实现 10.3基于邻域存储体的二维流数据 形成方法 10.4基于邻域存储体的二维流并行 处理的方法 10.5基于邻域存储体的二维计算 的实践 10.5.1NIPC1邻域图像 并行处理机 10.5.2NIPC2邻域图像 并行处理机 10.5.3NIPC3邻域图像 并行处理机 10.5.4NIPC4邻域图像 并行处理机 习题10 第11章图像系统软件 11.1计算机的软件环境 11.2图像处理系统的软件 结构 11.2.1图像软件系统的分层 结构 11.2.2图像软件系统的基础 架构 11.3图像软件系统的设备驱动 程序 11.4基于MMX/SSE技术的图像 并行处理 11.4.1MMX技术 11.4.2SSE技术核心 11.4.3基于MMX/SSE技术的 图像并行处理 11.5图像不规则区域的描述 11.5.1图像不规则区域的 边界形成方法 11.5.2图像不规则区域的 内部判别方法 11.5.3不规则区域的图像 存储 11.5.4图像不规则区域描述 的应用 习题11 第12章计算机人像组合技术 12.1人像组合技术的发展 历程 12.2人像部件库建库软件 12.2.1人像部件数据库 12.2.2人脸图像几何归 一化 12.2.3人脸部件的提取 12.2.4人脸部件的分类 12.3人像组合软件 12.3.1组合状态下的 操作 12.3.2修改状态下的 操作 12.4结合脑电记忆人脸的图像 重建 习题12 第13章超低分辨率人脸图像的 重建 13.1低分辨率人脸图像重建的 基本方法 13.2低分辨率人脸图像重建的 性能指标 13.3超低分辨率人脸图像的尺寸 归一化方法 13.4基于低频分量的超分辨率人脸 图像的重建方法 13.5超分辨率人脸图像重建的多级 多类训练集的生成方法 13.6超分辨率人脸图像重建的多级 多类训练集的应用方法 13.7超低分辨率人脸图像重建的 意象人脸图像的形成方法 13.8超低分辨率人脸图像的重建 系统 13.9超低分辨率人脸图像重建的 应用 13.10人脸超分辨技术的发展 习题13 第14章人脸识别技术 14.1生物特征识别概述 14.2人脸识别概述 14.3人脸识别算法 14.3.1部件PCA人脸 识别 14.3.2深度学习人脸 识别 14.4人脸识别系统 14.4.1人脸识别系统的 基本结构 14.4.2辨识型人脸识别 系统 14.4.3确认型人脸识别 系统 14.4.4关注名单型人脸 识别系统 14.4.5综合型人脸识别 系统 14.4.6人脸识别的程序 接口 14.5人脸识别技术的展望 习题14 结束语 参考文献