第1章 緒論
1．1 圖像信息和圖像技術(shù)
1．1．1 圖像信息的特點(diǎn)
1．1．2 圖像信號(hào)
1．1．3 數(shù)字圖像技術(shù)
1．2 人眼視覺(jué)特性和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
1．2．1 人眼視覺(jué)特性
1．2．2 圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法
1．3 圖像系統(tǒng)的構(gòu)成
1．31 圖像系統(tǒng)的線性模型
1．3．2 圖像處理系統(tǒng)
1．3．3 圖像通信系統(tǒng)
1．4 圖像處理與圖像通信的發(fā)展簡(jiǎn)況
習(xí)題與思考

第2章 數(shù)字圖像基礎(chǔ)
2．1 圖像信號(hào)的數(shù)字化
2．1．1 圖像信號(hào)的頻譜
2．1．2 二維采樣定理
2．1．3 量化和編碼
2．2 數(shù)字圖像的表示
2．2．1 數(shù)字圖像文件格式
2．2．2 視頻信號(hào)的數(shù)字化
2．2．3 數(shù)字視頻國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)
2．3 圖像設(shè)備和器件
2．3．1 圖像信號(hào)的采集
2．3．2 圖像信號(hào)的接人
2．3．3 圖像信號(hào)的顯示
2．3．4 視頻信號(hào)的轉(zhuǎn)換
2．3．5 圖像信號(hào)的處理
習(xí)題與思考

第3章 圖像變換
3．1 離散傅里葉變換
3．1．1 一維離散傅里葉變換
3．1．2 二維離散傅里葉變換
3．2 離散余弦變換
3．2．1 一維離散余弦變換
3．2．2 二維離散余弦變換
3．3 圖像信號(hào)的正交基表示
3．3．1 變換核的一般表示
3．3．2 變換的矩陣表示
3．3．3 基本圖像和基本頻譜
3．4 沃爾什和哈達(dá)瑪變換
3．4．1 離散沃爾什變換
3．4．2 離散哈達(dá)瑪變換
3．5 離散K-1變換
3．5．1 K-1，變換
3．5．2 最小均方誤差重建
習(xí)題與思考

第4章 圖像增強(qiáng)
4．1 灰度級(jí)修正
4．1．1 灰度變換
4．1．2 直方圖修正
4．1．3 直方圖規(guī)定化
4．2 圖像的同態(tài)增晰
4．3 圖像的平滑和去噪
4．3．1 圖像噪聲的特性
4．3．2 空間域鄰域平均
4．3．3 頻率域低通濾波
4．3．4 多幅圖像平均
4．3．5 中值濾波
4．4 圖像的銳化
4．4．1 一階微分算子法
4．4．2 拉普拉斯算子法
4．4．3 高通濾波法
4．5 圖像的偽彩色處理
4．5．1 圖像的彩色表示
4．5．2 偽彩色處理
4．6 圖像的幾何校正
4．6．1 空間幾何變換
4．6．2 像素點(diǎn)插值
習(xí)題與思考

第5章 圖像復(fù)原
5．1 圖像的降質(zhì)模型
5．1．1 連續(xù)圖像的降質(zhì)模型
5．1．2 幾個(gè)典型的降質(zhì)模型
5．1．3 離散圖像的降質(zhì)模型
5．1．4 降質(zhì)模型的矩陣表示
5．2 無(wú)約束圖像復(fù)原
5．2．1 無(wú)約束最小二乘方復(fù)原
5．2．2 逆濾波復(fù)原
5．2．3 運(yùn)動(dòng)模糊的消除
5．3 有約束圖像復(fù)原
5．3．1 有約束最小二乘方復(fù)原
5．3．2 維納濾波復(fù)原
5．3．3 功率譜均衡復(fù)原
5．3．4 平滑約束復(fù)原
5．4 非線性圖像復(fù)原
5．4．1 最大后驗(yàn)復(fù)原
5．4．2 最大墑復(fù)原
習(xí)題與思考

第6章 圖像分割
6．1 圖像分割定義和分類
6．2 基于閾值的圖像分割
6．2．1 直接閾值法
6．2．2 直方圖閾值法
6．2．3 統(tǒng)計(jì)最優(yōu)闔值法
6．2．4 最大類間方差法
6．3 基于邊界的圖像分割
6．3．1 高斯一拉普拉斯算子法
6．3．2 邊界模板匹配法
6．3．3 邊界跟蹤法
6．3．4 邊界擬合法
6．4 基于區(qū)域的圖像分割
6．4．1 區(qū)域生長(zhǎng)法
6．4．2 分裂合并法
6．5 基于二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割
6．5．1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本概念
6．5．2 二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算
6．5．3 二值圖像的形態(tài)學(xué)處理
習(xí)題與思考

第七章 圖像重建
7．1 投影重建基礎(chǔ)
7．1．1 投影重建方式
7．1．2 投影定理
7．2 傅里葉投影重建
7．2．1 基本原理
7．2．2 離散化處理
7．3 卷積逆投影重建
7．3．1 重建過(guò)程
7．3．2 重建濾波器
7．4 代數(shù)法重建
7．4．1 代數(shù)法基本原理
7．4．2 迭代算法
7．5 計(jì)算機(jī)斷層掃描技術(shù)
習(xí)題與思考

第8章 圖像處理新技術(shù)
8．1 圖像插值技術(shù)
8．1．1 最近鄰插值
8．1．2 雙線性插值
8．1．3 雙立方插值
8．1．4 核回歸插值
8．2 超分辨率圖像重建
8．2．1 超分辨率的基本概念
8．2．2 基于重建的超分辨率方法
8．2．3 基于學(xué)習(xí)的超分辨率方法
8．3 圖像水印技術(shù)
8．3．1 圖像水印的分類
8．3．2 圖像水印的嵌人和提取
8．3．3 圖像水印的基本算法
8．3．4 圖像水印系統(tǒng)的性能
8．4 基于模型的圖像分割技術(shù)
8．4．1 分水嶺分割算法
8．4．2 基于主動(dòng)輪廓模型的分割

第9章 圖像壓縮
9．1 圖像的統(tǒng)計(jì)特性
9．1．1 圖像的信息熵
9．1．2 圖像的自相關(guān)函數(shù)
9．2 壓縮編碼原理
9．2．1 無(wú)失真編碼
9．2．2 有限失真編碼
9．2．3 編碼性能參數(shù)
9．3 預(yù)測(cè)編碼和變換編碼
9．3．1 預(yù)測(cè)編碼原理
9．3．2 最佳線性預(yù)測(cè)
9．3．3 變換編碼原理
9．3．4 分塊Ⅸ：T編碼
9．4 量化
9．4．1 標(biāo)量量化
9．4．2 矢量量化
9．4．3 量化壓縮機(jī)理
9．4．4 結(jié)合量化的整數(shù)變換
習(xí)題與思考

第10章 靜止圖像編碼
10．1 靜止圖像的編碼傳輸
10．2 方塊編碼
10．2．1 基本方法
10．2．2 參數(shù)選擇
10．2．3 改進(jìn)方法
10．3 比特面編碼
10．3．1 次最佳編碼
10．3．2 子塊再劃分編碼
10．3．3 其他改進(jìn)方法
10．4 多分辨率編碼
10．4．1 四叉樹編碼
10．4．2 金字塔編碼
10．5 二值圖像編碼
10．5．1 跳過(guò)白色塊編碼
10．5．2 游程長(zhǎng)度編碼
10．5．3 IBIG標(biāo)準(zhǔn)
10．6 JPEG與JPEG 2000標(biāo)準(zhǔn)
10．6．1 JPEG標(biāo)準(zhǔn)
10．6．2 JPEG 2000標(biāo)準(zhǔn)
習(xí)題與思考

第11章 活動(dòng)圖像編碼
11．1 視頻編碼傳輸系統(tǒng)
11．2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
11．3 分辨率和編碼方式
11．2 幀間預(yù)測(cè)編碼
11．2．1 幀間預(yù)測(cè)的依據(jù)。
l1．2．2 簡(jiǎn)單的幀間預(yù)測(cè)
11．2．3 編碼模式的選擇
11．3 運(yùn)動(dòng)估計(jì)與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償
11．2．1 運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)膸�間預(yù)測(cè)
11．3．2 基于塊的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)
11．3．3 像素遞歸運(yùn)動(dòng)估計(jì)
11．3．4 塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)
11．4 混合編碼
11．4．1 混合編碼結(jié)構(gòu)
11．4．2 H26l混合編碼方案
11．5 視頻編碼的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)
11．5．1 H261／H263建議
11．5．2 MPEG-1／MPEG-2標(biāo)準(zhǔn)
11．5．3 MPEG一4標(biāo)準(zhǔn)
11．5．4 H．264／AVC標(biāo)準(zhǔn)
11．5．5 HEVC標(biāo)準(zhǔn)
11．6 樂(lè)縮視頻的差錯(cuò)控制技術(shù)
11．6．1 信道的傳輸特性
11．6．2 信道編碼技術(shù)。
11．6．3 差錯(cuò)掩蓋技術(shù)
11．6．4 抗誤碼編碼技術(shù)
習(xí)題與思考

第12章 圖像編碼新方法
12．1 小波變換與圖像編碼
12．1．1 連續(xù)小波變換
12．1．2 多分辨率分析
12．1．3 離散小波變換
12．1．4 小波變換的提升算法
12．1．5 圖像的小波變換
12．2 可分級(jí)編碼和多描述編碼
12．2．1 可分級(jí)視頻編碼
12．2．2 多描述視頻編碼
12．2．3 可分級(jí)編碼與多描述編碼的差異
12．3 分布式視頻編碼
12．3．1 分布式編碼原理
12．2．2 分布式視頻編碼框架
12．3．3 解碼和邊信息估計(jì)
12．4 圖像的壓縮感知
12．4．1 壓縮感知基礎(chǔ)
12．4．2 信號(hào)的稀疏表示
12．4．3 隨機(jī)測(cè)量矩陣
12．4．4 優(yōu)化重建算法
12．4．5 視頻的壓縮感知編碼

第13章 圖像的網(wǎng)絡(luò)傳輸
13．1 通信網(wǎng)基礎(chǔ)
13．1．1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和服務(wù)質(zhì)量
13．1．2 信息交換方式
13．1．3 三種通信網(wǎng)絡(luò)
13．1．4 信息傳輸方式
13．1．5 下一代網(wǎng)絡(luò)
13．1．6 軟交換
13．2 通信網(wǎng)接入技術(shù)
13．2．1 電話網(wǎng)接人
13．2．2 光纖寬帶接人
13．2．3 局域網(wǎng)接人
13．2．4 寬帶無(wú)線接人
13．2．5 移動(dòng)通信網(wǎng)接人
13．3 模擬視頻基帶信號(hào)
13．3．1 噪聲影響
13．3．2 線性失真
13．3．3 非線性失真
13．3．4 清晰度和信號(hào)帶寬
13．4 基帶信號(hào)的數(shù)字調(diào)制
13．4．1 多相相移鍵控調(diào)制
13．4．2 多電子正交幅度調(diào)制
13．4．3 正交頻分復(fù)用調(diào)制
13．4．4 殘留邊帶調(diào)制
13．5 圖像通信應(yīng)用系統(tǒng)
13．5．1 會(huì)議電視系統(tǒng)
13．5．2 遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)
13．5．3 網(wǎng)絡(luò)視頻
習(xí)題與思考