第1章 概論
1.1 數(shù)字圖像技術(shù)的發(fā)展
1.2 圖像及其表示
1.2.1 圖像和圖像的類別
1.2.2 數(shù)字圖像及其表示法
1.2.3 圖像與圖形
1.3 圖像的顯示
1.4 圖像的存儲(chǔ)
1.4.1 圖像文件
1.4.2 內(nèi)存圖像
1.5 圖像像素間關(guān)系
1.6 圖像技術(shù)及應(yīng)用
1.7 MATLAB和圖像處理工具箱簡(jiǎn)介
小結(jié)
習(xí)題

第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
2.1 概述
2.2 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)
2.2.1 圖像采集模塊
2.2.2 圖像顯示模塊
2.2.3 圖像存儲(chǔ)模塊
2.2.4 圖像傳輸模塊
2.2.5 圖像處理模塊
2.2.6 采樣及量化
2.3 圖像與視覺之間的關(guān)系
2.3.1 顏色基礎(chǔ)
2.3.2 顏色模型
2.3.3 人眼與視覺信息
2.3.4 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
小結(jié)
習(xí)題

第3章 圖像變換
3.1 圖像的空域變換
3.1.1 圖像的代數(shù)變換
3.1.2 圖像的幾何變換
3.2 圖像的正交變換
3.2.1 傅里葉變換
3.2.2 離散余弦變換
3.2.3 沃爾什-哈達(dá)瑪變換（W-H變換）
3.2.4 K-L（Karhunen-Loeve）變換
3.2.5 離散小波變換
3.3 各種變換方法的比較
小結(jié)
習(xí)題

第4章 圖像增強(qiáng)
4.1 圖像增強(qiáng)技術(shù)概述
4.1.1 圖像增強(qiáng)處理的目的
4.1.2 圖像增強(qiáng)方法的分類
4.2 時(shí)域圖像增強(qiáng)
4.2.1 圖像灰度增強(qiáng)
4.2.2 圖像去噪處理
4.3 頻域圖像增強(qiáng)
4.3.1 頻域低通濾波方法
4.3.2 頻域高通濾波方法
4.3.3 同態(tài)濾波
小結(jié)
習(xí)題

第5章 圖像壓縮編碼
5.1 概述
5.1.1 數(shù)據(jù)壓縮的基本概念
5.1.2 圖像壓縮編碼的必要性
5.1.3 圖像壓縮編碼的可行性
5.1.4 圖像壓縮方法的分類
5.2 統(tǒng)計(jì)編碼
5.2.1 幾個(gè)基本概念
5.2.2 霍夫曼編碼
5.2.3 算術(shù)編碼
5.2.4 游程編碼
5.2.5 LZW編碼
5.3 預(yù)測(cè)編碼
5.3.1 預(yù)測(cè)編碼簡(jiǎn)介
5.3.2 線性預(yù)測(cè)編碼（DPCM編碼）算法
5.3.3 幀間預(yù)測(cè)編碼
5.4 變換編碼
5.4.1 變換編碼的基本原理
5.4.2 變換編碼中的幾個(gè)問題
5.4.3 DCT變換編碼
5.5 數(shù)字圖像壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)
5.5.1 靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG
5.5.2 新一代靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000
5.5.3 視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)
小結(jié)
習(xí)題

第6章 圖像分割
6.1 圖像分割的定義
6.2 圖像分割的基本方法
6.3 閾值分割
6.3.1 基本原理
6.3.2 雙峰閾值法
6.3.3 最佳閾值法
6.3.4 迭代閾值法
6.3.5 最大方差閾值法
6.4 邊緣檢測(cè)
6.4.1 邊緣檢測(cè)原理
6.4.2 梯度算子和Roberts算子
6.4.3 Sobel算子和Prewitt算子
6.4.4 Laplacian算子
6.4.5 Canny算子
6.5 區(qū)域分割
6.5.1 區(qū)域增長(zhǎng)
6.5.2 區(qū)域分裂與合并
6.6 Hough變換
6.6.1 基本思想
6.6.2 Hough變換的實(shí)現(xiàn)步驟
6.6.3 Hough變換計(jì)算
小結(jié)
習(xí)題

第7章 圖像描述
7.1 圖像目標(biāo)表達(dá)
7.1.1 邊界表達(dá)
7.1.2 區(qū)域表達(dá)
7.2 邊界描述子
7.2.1 簡(jiǎn)單的邊界描述子
7.2.2 形狀數(shù)
7.2.3 傅里葉描述子
7.3 區(qū)域描述子
7.3.1 簡(jiǎn)單的區(qū)域描述子
7.3.2 拓?fù)涿枋?br>7.3.3 形狀描述
7.4 形態(tài)學(xué)描述
7.4.1 腐蝕
7.4.2 膨脹
7.4.3 細(xì)化
7.5 主分量描述
小結(jié)
習(xí)題

第8章 圖像復(fù)原
8.1 圖像退化與復(fù)原概述
8.2 圖像的退化模型
……