第1章 绪论 1
第2章 成像光学与光电成像系统 6
2.1 概述 6
2.2 成像系统及其基本性质 8
2.3 几何光学成像 21
2.4 视觉系统与光学成像 30
2.5 光电成像技术及系统 36
2.6 光电成像技术的应用 40
小结 45
习题 45
第3章 数字图像基础 47
3.1 图像采样 47
3.2 量化 52
3.3 数字图像的表示 52
3.4 空间分辨率和量化分辨率 54
小结 56
习题 56
第4章 图像增强 57
4.1 灰度变换 57
4.2 直方图修正 61
4.3 算术逻辑操作 64
4.4 图像平滑 65
4.5 图像锐化 68
4.6 图像边缘检测 73
小结 79
习题 79
第5章 图像的频域处理 80
5.1 频域与频域变换 80
5.2 傅里叶变换 81
5.3 频域变换的一般表达式 85
5.4 频域图像处理 86
5.5 多分辨率理论 89
5.6 小波变换 92
小结 97
习题 97
第6章 图像复原 98
6.1 退化复原模型 98
6.2 噪声模糊模型 99
6.3 线性复原 102
6.4 非线性复原 105
6.5 其他复原 108
小结 111
习题 111
第7章 图像分割 112
7.1 图像分割的基本概念 112
7.2 基于阈值的分割方法 114
7.3 基于边缘的分割方法 116
7.4 基于区域的分割方法 123
7.5 彩色图像分割 130
7.6 图像分割评价准则 132
小结 133
习题 133
第8章 形态学图像处理 135
8.1 形态学的基本概念 135
8.2 膨胀与腐蚀 136
8.3 开运算与闭运算 142
8.4 击中／击不中变换 143
8.5 形态学重建 144
小结 146
习题 146
第9章 图像描述 148
9.1 图像的边界描述 148
9.2 关系描述子 152
9.3 目标物的区域描述 153
9.4 图像质量主观评价方法 158
9.5 图像质量客观评价的算法模型 159
小结 165
习题 166
第10章 模式识别 167
10.1 模式识别的概念及发展 167
10.2 基于决策理论方法的识别 168
10.3 结构性方法 173
小结 178
习题 178
第11章 图像处理中的数学模型 180
11.1 偏微分方程 180
11.2 人工神经网络 186
11.3 主成分分析 194
小结 201
习题 201
第12章 红外弱小目标检测 202
12.1 红外图像中弱小目标检测技术的有关概念 202
12.2 红外弱小目标检测方法概述 203
12.3 基于特征统计表决的小目标检测 205
12.4 基于局域背景预测的红外弱小目标检测方法 206
12.5 基于多帧的时域廓线红外弱小目标检测方法 210
12.6 移动式管道滤波方法 218
12.7 红外弱小目标的检测性能分析 219
小结 230
习题 230
第13章 遥感图像处理 231
13.1 遥感成像系统 231
13.2 遥感成像技术原理 232
13.3 遥感图像的基本处理方法 236
13.4 遥感图像的复原 247
13.5 遥感图像的质量评价方法 251
小结 253
习题 254
第14章 计算成像 255
14.1 计算成像概述 255
14.2 曝光编码方法在去除运动模糊中的应用 261
14.3 编码孔径的方法 263
14.4 光场相机 272
小结 278
习题 279
第15章 图像超分辨率重建技术 280
15.1 图像超分辨率重建技术的基本概念 280
15.2 基于插值的图像超分辨率技术 281
15.3 基于重建的图像超分辨率技术 284
15.4 基于学习的图像超分辨率技术 289
小结 293
习题 294
参考文献 295