第一章 绪论

1.1 数字图像处理的概念

1.2 数字图像处理基本内容

1.3 数字图像处理的特点

1.4 数字图像处理的应用

习题

第二章 数字图像处理的常用工具

2.1 Matlab软件介绍

2.1.1 数组的表示及算术运算

2.1.2 控制语句

2.1.3 常用命令

2.2 图像文件的格式

2.2.1 BMP格式

2.2.2 TIFF格式

2.2.3 GIF格式

2.2.4 JPEG格式

2.2.5 TGA格式

2.2.6 PCX格式

2.3 Matlab图像处理工具箱

2.3.1 读取和保存图像

2.3.2 图像的代数运算

2.3.3 图像类型转换

习题

第三章 图像变换

3.1 傅里叶变换

3.1.1 傅里叶变换

3.1.2 傅里叶变换的性质

3.1.3 离散傅里叶变换

3.1.4 离散傅里叶变换的性质

3.1.5 Matlab编程实现图像的傅里叶变换

3.2 小波变换

3.2.1 连续小波变换

3.2.2 离散小波变换的定义

3.2.3 Matlab编程实现小波变换

习题

第四章 图像增强

4.1 图像灰度修正

4.1.1 图像灰度修正的分类

4.1.2 用Matlab编程实现直方图修正

4.2 图像的平滑

4.2.1 邻域平均法

4.2.2 低通滤波法

4.2.3 用Matlab编程实现各种低通滤波

4.3 图像的锐化

4.3.1 微分法

4.3.2 高通滤波

4.3.3 用Matlab编程实现几种梯度锐化和高通滤波锐化

4.4 伪彩色处理

4.4.1 强度分割法

4.4.2 灰度彩色变换法

4.4.3 用Matlab编程实现伪彩色处理

习题

第五章 图像恢复

5.1 退化模型

5.1.1 连续退化模型

5.1.2 离散退化模型

5.2 代数恢复方法

5.2.1 非约束复原方法

5.2.2 约束复原法

5.3 逆滤波复原法

5.4 最小二乘方滤波

5.5 图像恢复的Matlab实现

5.5.1 约束法恢复

5.5.2 维纳滤波恢复

习题

第六章 图像压缩与编码

6.1 编码分类

6.2 哈夫曼编码

6.2.1 哈夫曼编码的实现步骤

6.2.2 Matlab编程实现哈夫曼编码

6.3 预测编码

6.3.1 DPCM的基本原理

6.3.2 Matlab编程实现线性预测编码

习题

第七章 图像重建

7.1 傅里叶变换重建

7.2 滤波-逆投影

7.3 代数重建

7.4 Matlab编程实现重建方法

习题

第八章 图像分割与特征提取

8.1 边缘检测

8.1.1 经典边缘算子

8.1.2 最优算子

8.1.3 用Matlab编程实现边缘检测

8.2 分割方法

8.2.1 灰度阈值法分割

8.2.2 样板匹配

8.2.3 Matlab编程实现最大方差自动取阈法

8.2.4 Matlab编程实现基于彩色的分割方法

8.3 轮廓提取与轮廓跟踪

8.3.1 基本概念和原理

8.3.2 Matlab编程实现轮廓提取和轮廓跟踪

习题

第九章 Scilab/Scicos介绍

9.1 数组的表示及算术运算

9.2 控制语句

9.3 信号处理

9.4 Scicos图形化动态模型仿真器

9.4.1 Scicos图形化动态模型

9.4.2 基本模块介绍

9.5 SIP图像处理工具箱

9.5.1 功能描述

9.5.2 SIP图像处理基本函数

9.6 SIP与Matlab比较

习题

附录A Matlab图像处理命令

附录B 常用快捷键

附录C 习题参考答案

参考文献