数字图像处理技术是利用计算机对图像进行分析、加工、处理以满足人们视觉或应用需求的技术，它可以将图像处理的更加符合人眼视觉感知，让信息以一种更加直观、明了的形式呈现在我们面前。 本书简化数学推导过程、附以简洁明了的文字解释，理论与实例应用紧密结合，各章节均设置配套习题，将编程能力和系统设计能力作为培养的重点，便于读者快速掌握数字图像处理技术的基本理论与方法、实用技术及典型应用。此外，作者结合课题组近五年的研究成果，对相关章节内容进行了知识点和应用方面的拓展，加深读者对基础知识的理解，拓宽读者视野，让思想不再拘泥于书本知识。 本书可作为信息类本科专业学生的数字图像处理教材，可为从事数字图像处理领域的科研工作者们提供参考，也可作为数据挖掘、人工智能等新兴专业的研究生教学用书。

第1章 绪论
1.1 图像和图像处理
1.1.1 图像及图像的分类
1.1.2 数字图像
1.1.3 图像处理
1.2 数字图像处理的3个层次以及与其他相关学科的关系
1.2.1 数字图像处理的3个层次
1.2.2 数字图像处理与相关学科的关系
1.3 数字图像处理系统构成
1.3.1 数字图像处理硬件系统
1.3.2 数字图像处理软件系统
1.4 数字图像处理的应用与发展动向
1.4.1 数字图像处理的应用
1.4.2 数字图像处理的发展动向
1.5 习题
第2章 数字图像处理基础
2.1 视觉基础
2.1.1 人眼的视觉原理
2.1.2 颜色视觉
2.2 数字图像基础
2.2.1 图像数字化
2.2.2 图像表示与数据结构
2.2.3 图像成像模型
2.2.4 图像文件格式
2.3 MATLAB图像处理基础
2.3.1 图像类型转换
2.3.2 图像文件读写与显示
2.4 习题
第3章 基本图像处理运算
3.1 像素点运算
3.1.1 图像像素间关系
3.1.2 算术运算和逻辑运算
3.2 几何变换
3.2.1 平移、镜像与转置
3.2.2 缩放、旋转与剪切
3.2.3 透视变换与几何变形
3.3 图像邻域运算
3.4 习题
第4章 图像变换
4.1 概述
4.2 傅里叶变换
4.2.1 傅里叶变换基础
4.2.2 傅里叶变换及其反变换
4.2.3 傅里叶变换的性质
4.3 离散余弦变换
4.3.1 一维离散余弦变换及其反变换
4.3.2 二维离散余弦变换及其反变换
4.4 离散沃尔什变换
4.4.1 一维离散沃尔什变换及其反变换
4.4.2 二维离散沃尔什变换及其反变换
4.5 小波变换
4.6 图像变换技术应用与系统设计
4.6.1 图像变换应用概述
4.6.2 监控视频中相同动作识别
4.6.3 监控视频中模糊视频帧复原
4.6.4 图像变换应用拓展
4.7 习题
第5章 图像增强
5.1 概述
5.2 空域变换增强
5.2.1 灰度变换法
5.2.2 直方图处理
5.3 空域滤波增强
5.3.1 原理与分类
5.3.2 平滑滤波器
5.3.3 锐化滤波器
5.4 彩色增强
5.4.1 伪彩色增强
5.4.2 假彩色增强
5.4.3 真彩色增强
5.5 频域滤波增强
5.5.1 低通滤波
5.5.2 高通滤波
5.5.3 同态滤波
5.6 图像增强技术应用与系统设计
5.6.1 图像增强应用概述
5.6.2 空域图像增强模块
5.6.3 图像去雾与光照不足处理
5.6.4 图像增强应用拓展
5.7 习题
第6章 图像复原
6.1 概述
6.1.1 图像复原模型
6.1.2 图像复原与增强
6.1.3 图像复原的特点
6.1.4 图像复原的应用
6.2 图像退化
6.2.1 图像退化模型
6.2.2 退化函数
6.2.3 图像噪声
6.3 图像复原方法
6.3.1 逆滤波
6.3.2 维纳滤波
6.3.3 约束最小二乘方滤波
6.4 几何失真校正
6.4.1 几何失真
6.4.2 几何校正
6.5 图像复原技术应用与系统设计
6.5.1 图像复原应用概述
6.5.2 图像导入与保存
6.5.3 文物图像复原预处理
6.5.4 文物图像复原实现
6.5.5 文物图像复原效果评价
6.5.6 图像复原应用拓展
6.6 习题
第7章 图像压缩
7.1 概述
7.1.1 图像压缩基础概念
7.1.2 图像数据的冗余
7.1.3 图像压缩中的保真度准则
7.1.4 图像压缩方法分类
7.2 图像编码算法
7.2.1 信息论
7.2.2 熵编码算法
7.3 预测编码
7.3.1 基本思想和原理
7.3.2 无损压缩编码
7.3.3 有损压缩编码
7.4 变换编码
7.5 国际标准简介
7.5.1 基本知识
7.5.2 静止图像压缩标准
7.5.3 序列图像压缩标准
7.6 图像压缩技术应用与系统设计
7.6.1 图像压缩技术概述
7.6.2 理论基础
7.6.3 系统设计与实现
7.6.4 图像压缩应用拓展
7.7 习题
第8章 图像分割
8.1 概述
8.2 阀值分割
8.2.1 基本原理
8.2.2 人工阀值
8.2.3 自适应阀值
8.3 边缘检测
8.3.1 基本原理
8.3.2 Roberts算子
8.3.3 Prewitt算子（平均差分）
8.3.4 Sobel算子（加权平均差分）
8.3.5 Laplacian算子
8.3.6 Canny算子
8.3.7 算子比较
8.4 区域分割
8.4.1 区域生长算法
8.4.2 分水岭算法
8.5 图像分割技术应用与系统设计
8.5.1 图像分割技术应用概述
8.5.2 列直方图最小值法
8.5.3 均值建模法
8.5.4 背景差分法
8.5.5 自适应阀值分割
8.5.6 图像滤波
8.5.7 图像分割算法比较
8.5.8 图像分割应用拓展
8.6 习题
第9章 数字图像处理应用实例
9.1 图像处理基本操作整合系统
9.1.1 图像算术与逻辑运算
9.1.2 图像几何