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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MTF69

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