第一篇 图象预处理 3
第一章 理论基础 3
1-1 图象的形成及其数学表示 3
1-2 图象函数与线性系统 8
1-3 空间频率响应与二维傅里叶变换 11
1-4 二维离散序列及其傅里叶变换 16
1-5 离散傅里叶级数和离散傅里叶变换 19
1-6 二维离散序列的卷积 23
1-7 二维离散序列的线性变换 27
1-8 二维图象函数的展开 31
1-9 用随机过程表示图象 35
1-10 三维序列简介 37
第二章 人视觉系统模型 41
2-1 视觉系统的构造 41
2-2 视觉系统对外界光刺激的响应 43
2-3 视觉系统的图形识别能力 45
2-4 视觉系统的频率特性 46
2-5 关于视觉系统等效模型的一些研究结果 48
第三章 图象数字化 51
3-1 二维采样理论 51
3-2 正交函数展开采样 59
3-3 K-L变换采样 62
3-4 图象样本的量化 63
3-5 关于采样与量化的补充说明 69
第四章 图象信息的压缩 73
4-1 图象空间域压缩编码 74
4-2 变换域压缩技术 82
4-3 混合压缩方法 86
4-4 图象信息的基本概念 88
4-5 图象压缩的进一步讨论 94
第五章 图象增强 98
5-1 图象降质函数 98
5-2 灰度变换技术 104
5-3 伪彩色（Psudo-Color）增强技术 110
5-4 微分运算增强技术 112
5-5 图象噪声的清除 115
5-6 图象增强综论 118
第六章 图象恢复技术 120
6-1 概述 120
6-2 几何失真和灰度失真的校正 122
6-3 运动模糊的等效降质函数及其校正 124
6-4 空间频率域滤波法 128
6-5 代数解卷——空间域解卷法 133
6-6 代数解卷——正交投影迭代法 137
6-7 线性预测图象恢复算法 143
6-8 二维同态解卷技术 147
6-9 图象恢复其他方法综述 148
第二篇 图象分析 157
第七章 图象检测 157
7-1 图象二值化 157
7-2 界线（或边沿）的检测 162
7-3 结构特性突变的检测 167
7-4 图形匹配检测技术 169
7-5 线条的检测与跟踪 178
7-6 图象中物体的检测 181
第八章 图象几何特征分析 186
8-1 邻接与连通关系 186
8-2 边沿（界线）跟踪 188
8-3 图象的几何参数测量 191
8-4 图形骨架的提取 194
8-5 线条的分析 196
8-6 形状的分析 202
8-7 纹理分析 207
第三篇 模式识别 215
第九章 初等模式识别理论 215
9-1 引言 215
9-2 基本数学方法 216
9-3 基本概念和研究路线 219
9-4 一个简单的统计模式分类器 221
9-5 判别函数及其在特征空间的分类 223
9-6 类别分界面和类别距离 227
9-7 统计分类 238
9-8 分类器的训练 242
第十章 类聚分析 260
10-1 特征选择和特征参量简化理论 260
10-2 非监督分类的参量估计 274
10-3 基本类聚算法 276
10-4 类聚的数学模型和物理模型 283
10-5 树形类聚法 289
10-6 动态类聚 296
第十一章 句法模式识别 298
11-1 引言 298
11-2 源模式及其选择 300
11-3 模式文法 302
11-4 等价文法——文法的化简 307
11-5 执行上下文无关文法的自动机 313
11-6 从给定训练模式样本集推导模式文法 320
11-7 其他 325
第四篇 模式分析与应用 329
第十二章 模式分析 329
12-1 引言 329
12-2 系统的一般结构 329
12-3 控制模块的工作 333
12-4 搜索的策略 343
12-5 知识模块的结构 349
12-6 知识的产生与获得 355
第十三章 图象处理与模式识别的典型应用 359
13-1 引言 359
13-2 图象处理基本设备 362
13-3 本学科在医学领域中的典型应用 364
13-4 指纹图象的计算机分析与存贮 376
13-5 汉字图形识别 380
13-6 结语 382