韓曉軍，天津工業(yè)大學(xué)信息與通信學(xué)院教授，碩士生導(dǎo)師，多年來(lái)一直從事圖像處理與模式識(shí)別、信號(hào)與信息處理等方面的教學(xué)與科研工作。
第1章 數(shù)字圖像處理概述
1．1 數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)
1．2 數(shù)字圖像處理術(shù)語(yǔ)
1．3 數(shù)字圖像處理的方法和內(nèi)容
1．3．1 數(shù)字圖像處理的方法
1．3．2 數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容
1．4 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用
1．5 數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)
1．6 圖像處理工程簡(jiǎn)述
習(xí)題1
第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
2．1 圖像數(shù)字化
2．1．1 數(shù)字陣列表示
2．1．2 數(shù)字化的過(guò)程
2．2 數(shù)字圖像的顯示
2．3 色度學(xué)基礎(chǔ)與顏色模型
2．3．1 分辨率
2．3．2 色度學(xué)基礎(chǔ)
2．3．3 彩色顯示
2．4 灰度直方圖
2．4．1 直方圖的定義
2．4．2 直方圖的性質(zhì)
2．4．3 直方圖的簡(jiǎn)單應(yīng)用
2．5 圖像文件格式
2．5．1 圖像文件簡(jiǎn)介
2．5．2 BMP圖像文件格式
2．5．3 其他圖像文件格式
2．6 圖像的基本運(yùn)算
習(xí)題2
第3章 圖像分割
3．1 引言
3．2 圖像分割處理
3．2．1 圖像分割的基本方法
3．2．2 邊緣圖像及分類
3．2．3 邊緣檢測(cè)算子
3．2．4 邊緣檢測(cè)算子的對(duì)比
3．3 霍夫（Hough）變換
3．4 紋理分析
3．4．1 基于鄰域特征統(tǒng)計(jì)的方法
3．4．2 傅里葉頻譜方法提取紋理特征
3．4．3 灰度共生矩陣
習(xí)題3
第4章 圖像變換
4．1 傅里葉變換
4．1．1 連續(xù)傅里葉變換
4．1．2 離散傅里葉變換
4．2 離散余弦變換
4．2．1 一維離散余弦變換
4．2．2 二維離散余弦變換
4．2．3 離散余弦變換的矩陣表示
4．3 K-L變換
4．4 小波變換
4．4．1 連續(xù)小波變換
4．4．2 離散小波變換
習(xí)題4
第5章 圖像增強(qiáng)
5．1 概述
5．1．1 圖像增強(qiáng)的內(nèi)容
5．1．2 圖像增強(qiáng)技術(shù)分類
5．1．3 圖像增強(qiáng)的評(píng)價(jià)
5．2 點(diǎn)操作增強(qiáng)
5．2．1 灰度級(jí)校正
5．2．2 灰度變換
5．2．3 灰度直方圖變換
5．2．4 圖像間運(yùn)算
5．3 基于區(qū)域操作增強(qiáng)
5．3．1 鄰域平均法
5．3．2 加權(quán)平均法
5．3．3 空域低通濾波
5．3．4 中值濾波
5．4 頻域增強(qiáng)
5．4．1 頻域低通濾波
5．4．2 頻域高通濾波
5．5 同態(tài)濾波
5．6 彩色增強(qiáng)
5．6．1 偽彩色增強(qiáng)
5．6．2 假彩色增強(qiáng)
5．6．3 真彩色增強(qiáng)
習(xí)題5
第6章 圖像復(fù)原
6．1 圖像退化原因與復(fù)原技術(shù)分類
6．1．1 連續(xù)圖像退化的數(shù)學(xué)模型
6．1．2 離散圖像退化的數(shù)學(xué)模型
6．2 逆濾波復(fù)原
6．3 約束復(fù)原
6．3．1 約束復(fù)原的基本原理
6．3．2 維納濾波復(fù)原
6．3．3 約束最小二乘濾波復(fù)原
6．4 非線性復(fù)原
6．4．1 最大后驗(yàn)復(fù)原
6．4．2 最大熵復(fù)原
6．4．3 投影復(fù)原
6．4．4 同態(tài)濾波復(fù)原
6．5 盲圖像復(fù)原法
6．5．1 直接測(cè)量法
6．5．2 間接估計(jì)法
6．6 幾何失真校正
6．6．1 典型的幾何失真
6．6．2 空間幾何坐標(biāo)變換
6．6．3 校正空間像素點(diǎn)灰度值的確定
習(xí)題6
第7章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用
7．1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)簡(jiǎn)介
7．2 圖像處理和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
7．3 基本概念和運(yùn)算
7．4 圖像處理基本形態(tài)學(xué)算法
習(xí)題7
第8章 圖像編碼與壓縮
8．1 引言
8．2 圖像保真度準(zhǔn)則
8．3 無(wú)損壓縮技術(shù)
8．3．1 基于字典的技術(shù)
8．3．2 統(tǒng)計(jì)編碼技術(shù)
8．4 預(yù)測(cè)編碼
8．5 圖像變換編碼基本原理
8．6 視頻圖像編碼
8．6．1 JPEG標(biāo)準(zhǔn)
8．6．2 MPEG標(biāo)準(zhǔn)
8．6．3 H．261標(biāo)準(zhǔn)
8．6．4 H．263標(biāo)準(zhǔn)
8．6．5 H．264標(biāo)準(zhǔn)
習(xí)題8
第9章 圖像融合
9．1 圖像融合的基本概念
9．1．1 圖像融合
9．1．2 圖像融合基本過(guò)程
9．1．3 圖像融合層次的差異比較
9．1．4 圖像融合效果的評(píng)價(jià)
9．1．5 圖像融合的應(yīng)用
9．2 可見(jiàn)光與紅外圖像的融合
9．3 紅外多波段圖像的融合
9．3．1 雙色中波紅外圖像融合
9．3．2 紅外短、長(zhǎng)波段圖像的融合
9．3．3 紅外多波段圖像的偽彩色融合
習(xí)題9
第10章 MATLAB圖像處理基礎(chǔ)與應(yīng)用
10．1 MATLAB編程基礎(chǔ)
10．2 MATLAB圖像處理基礎(chǔ)
10．3 MATLAB圖像處理常用算法
10．3．1 圖像代數(shù)運(yùn)算
10．3．2 圖像分割
10．3．3 圖像改善的算法
10．4 直線提取算法
10．5 圖像常用正交變換
10．6 分塊DCT編碼水印嵌入方法
習(xí)題10
第11章 圖像處理技術(shù)應(yīng)用實(shí)例
11．1 織物疵點(diǎn)的圖像信息檢測(cè)
11．2 顯微紅細(xì)胞提取和分割
11．3 紅外圖像的增強(qiáng)
11．4 測(cè)定織物緯向密度
11．5 數(shù)字圖像水印技術(shù)
11．6 Arnold變換及其應(yīng)用
附錄A MATLAB圖像處理工具箱常用函數(shù)
參考文獻(xiàn)
新書(shū)資訊