第一章 绪论 1
1.1 概述 1
1.2 图像信息处理技术研究的内容 2
1.3 数字图像处理系统 7
1.4 图像文件格式 15
习题 18
参考文献 18
第二章 数学知识 19
2.1 点源与δ函数 19
2.2 线性系统 21
2.3 矩阵微分 23
2.4 矩阵的广义逆 24
2.5 傅氏变换 30
2.6 周期函数、周期、频率 38
参考文献 39
第三章 视觉知识 40
3.1 人眼的生理构造 40
3.2 辐射度学基础知识 42
3.3 亮觉与光度学基础知识 45
3.4 色觉与色度学基础知识 48
3.5 视觉信息处理特性 59
3.6 视觉特性 61
3.7 视觉系统的MTF 69
3.8 视觉模型 70
参考文献 72
第四章 图像的数学描述 73
4.1 图像的函数表示 73
4.2 反射形成的图像的模型数学结构 74
4.3 图像的统计表示形式——随机场 74
4.4 均匀随机场 78
习题 80
参考文献 80
第五章 图像的数字化 81
5.1 数字图像的表示形式 81
5.2 取样定理 83
5.3 量化 89
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 97
5.5 数字图像的概率分布和统计参量 98
习题 101
参考文献 104
第六章 图像酉变换 105
6.1 离散傅氏变换（DFT） 105
6.2 线性变换的一般表示式 114
6.3 可逆变换与酉变换 118
6.4 线性变换的实质 119
6.5 线性变换的统计特性 121
6.6 沃尔什-哈达玛变换（WHT） 123
6.7 离散余弦变换（DCT） 131
6.8 离散K-L变换 133
6.9 奇异值分解（SVD）和变换 137
6.10 哈尔变换（HT） 139
6.11 斜变换（ST） 143
习题 144
参考文献 146
第七章 图像增强 147
7.1 概述 147
7.2 对比度增强 150
7.3 修正直方图增强 154
7.4 平滑 160
7.5 锐化 177
7.6 自适应迭代滤波增强 190
7.7 同态滤波增晰 194
7.8 几何校正 196
7.9 伪彩色和假彩色 200
7.10 图像间的算术运算 202
7.11 基于偏微分方程的图像增强 204
习题 210
参考文献 213
第八章 图像恢复 215
8.1 概述 215
8.2 图像质量的客观评价 216
8.3 降质模型的一般表示式 219
8.4 分块循环矩阵的对角化及其意义 222
8.5 降质系统的模型及参数的确定 225
8.6 频域中的恢复方法 231
8.7 最小二乘估计 239
8.8 约束最小二乘估计 241
8.9 利用分块循环矩阵性质改变恢复域 245
8.10 线性均方估计恢复图像 249
8.11 非线性统计估计 251
8.12 最大熵恢复 255
8.13 图像恢复的代数方法 257
8.14 卡尔曼滤波恢复 262
8.15 运动模糊图像恢复 263
8.16 薄云层下的景物图像恢复 272
8.17 超分辨率图像复原 272
8.18 图像修复技术 288
习题 299
参考文献 301
第九章 图像融合 303
9.1 图像融合概述 303
9.2 图像融合性能评价 308
9.3 典型图像融合算法 315
9.4 基于塔式分解的多分辨率融合 321
9.5 基于小波变换的图像融合 329
参考文献 344