本书主要内容围绕2D计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在其姊妹篇《3D计算机视觉：原理、算法及应用》前学习。 本书将从客观场景出发到最后提取出目标信息的全过程分为4个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了基础的图像采集表达技术；第2部分是图像（预）处理，介绍了一些基本的图像处理技术；第3部分是目标提取，介绍了从图像处理到图像分析的转换技术；第4部分是目标分析，介绍了扩展的图像分析技术。书中除提供大量应用示例外，还针对每章的内容提供了自我检测题（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。 本书既可作为计算机视觉、信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统等学科的教材，也可供计算机科学与技术、信息与通信工程、电子科学与技术、测控技术与仪器、机器人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗设备研制、遥感、测绘和军事侦察等领域的研究人员参考。

第1章 计算机视觉基础
1.1 视觉基础
1.1.1 视觉
1.1.2 视感觉和视知觉
1.1.3 视觉过程
1.2 视觉和图像
1.2.1 图像和数字图像
1.2.2 图像和像素表示
1.2.3 图像存储与文件格式
1.2.4 图像显示和打印方法
1.3 视觉系统和图像技术
1.3.1 视觉系统流程
1.3.2 图像技术层次
1.3.3 图像技术类别
1.4 本书架构和内容概况
1.4.1 结构框架和主要内容
1.4.2 各章概况
1.4.3 先修基础
1.5 各节要点和进一步参考
第2章 2D图像采集
2.1 采集装置和性能指标
2.1.1 CCD传感器
2.1.2 CMOS传感器
2.1.3 常用性能指标
2.1.4 图像采集流程
2.2 图像亮度成像模型
2.2.1 光度学基础
2.2.2 均匀照度
2.2.3 简单亮度成像模型
2.3 图像空间成像模型
2.3.1 投影成像几何
2.3.2 基本成像模型
2.3.3 一般成像模型
2.4 采样和量化
2.4.1 空间和幅度分辨率
2.4.2 图像数据量与质量
2.5 像素之间的关系
2.5.1 像素邻域及连通
2.5.2 像素间距离
2.6 各节要点和进一步参考
第3章 空域增强
3.1 图像间运算
3.1.1 算术运算
3.1.2 逻辑运算
3.2 图像灰度映射
3.2.1 图像求反
3.2.2 对比度拉伸
3.2.3 动态范围压缩
3.3 直方图均衡化
3.3.1 图像直方图
3.3.2 原理和步骤
3.4 直方图规定化
3.4.1 原理和步骤
3.4.2 单映射规则和组映射规则
3.5 空域卷积增强
3.5.1 模板卷积
3.5.2 空域滤波
3.6 各节要点和进一步参考
第4章 频域增强
4.1 傅里叶变换和频域增强
4.1.1 傅里叶变换
4.1.2 傅里叶变换特性
4.1.3 频域增强
4.2 频域低通滤波器
4.2.1 理想低通滤波器
4.2.2 巴特沃斯低通滤波器
4.3 频域高通滤波器
4.3.1 理想高通滤波器
4.3.2 巴特沃斯高通滤波器
4.4 带通带阻滤波器
4.4.1 带通滤波器
4.4.2 带阻滤波器
4.4.3 带通滤波器和带阻滤波器的联系
4.4.4 陷波滤波器
4.4.5 交互消除周期噪声
4.5 同态滤波器
4.5.1 同态滤波流程
4.5.2 同态滤波消噪
4.6 各节要点和进一步参考
第5章 图像恢复
5.1 图像退化模型
5.1.1 图像退化模型
5.1.2 图像退化模型性质
5.2 逆滤波
5.2.1 无约束恢复
5.2.2 逆滤波模型
5.3 维纳滤波
5.3.1 有约束恢复
5.3.2 维纳滤波器
5.4 几何失真校正
5.4.1 空间变换
5.4.2 灰度插值
5.5 图像修补
5.5.1 图像修补原理
5.5.2 图像修补示例
5.6 各节要点和进一步参考
第6章 彩色增强
6.1 彩色视觉
6.1.1 三基色和颜色表示
6.1.2 色度图
6.2 彩色模型
6.2.1 RGB模型
6.2.2 HSI模型
6.2.3 从RGB转换到HSI
6.2.4 从HSI转换到RGB
6.3 伪彩色增强
6.3.1 亮度切割
6.3.2 从灰度到彩色的变换
6.3.3 频域滤波
6.4 真彩色增强
6.4.1 单分量真彩色增强
6.4.2 全彩色增强
6.5 各节要点和进一步参考
第7章 图像分割
7.1 定义和算法分类
7.1.1 图像分割定义
7.1.2 图像分割算法分类
7.2 微分边缘检测
7.2.1 微分边缘检测原理
7.2.2 空域微分算子
7.3 主动轮廓模型
7.3.1 主动轮廓
7.3.2 能量函数
7.4 阈值化分割
7.4.1 原理步骤
7.4.2 阈值选取
7.5 基于过渡区选取阈值
7.5.1 过渡区和有效平均梯度
7.5.2 有效平均梯度的极值点和过渡区边界
7.5.3 阈值选取
7.6 区域生长
7.6.1 基本方法
7.6.2 问题和改进
7.7 各节要点和进一步参考
第8章 基元检测
8.1 兴趣点检测
8.1.1 利用二阶导数检测角点
8.1.2 哈里斯兴趣点算子
8.1.3 积分角点检测
8.2 椭圆目标检测
8.2.1 直径二分法
8.2.2 弦-切线法
8.2.3 椭圆的其他参数
8.3 哈夫变换
8.3.1 点-线对偶性
8.3.2 计算步骤
8.3.3 极坐标方程
8.4 广义哈夫变换
8.4.1 推广原理
8.4.2 完整广义哈夫变换
8.5 各节要点和进一步参考
第9章 目标表达
9.1 轮廓的链码表达
9.1.1 链码表达
9.1.2 链码归一化
9.2 轮廓标志
9.2.1 距离-角度标志
9.2.2 切线角-弧长标志
9.2.3 斜率-密度标志
9.2.4 距离-弧长标志
9.3 轮廓的多边形近似
9.3.1 最小周长多边形
9.3.2 聚合多边形
9.3.3 分裂多边形
9.4 目标的层次表达
9.4.1 四叉树表达法
9.4.2 二叉树表达法
9.5 目标的围绕