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第1章 绪论 1

第2章 成像光学与光电成像系统 6

2.1 概述 6

2.2 成像系统及其基本性质 8

2.3 几何光学成像 21

2.4 视觉系统与光学成像 30

2.5 光电成像技术及系统 36

2.6 光电成像技术的应用 40

小结 45

习题 45

第3章 数字图像基础 47

3.1 图像采样 47

3.2 量化 52

3.3 数字图像的表示 52

3.4 空间分辨率和量化分辨率 54

小结 56

习题 56

第4章 图像增强 57

4.1 灰度变换 57

4.2 直方图修正 61

4.3 算术逻辑操作 64

4.4 图像平滑 65

4.5 图像锐化 68

4.6 图像边缘检测 73

小结 79

习题 79

第5章 图像的频域处理 80

5.1 频域与频域变换 80

5.2 傅里叶变换 81

5.3 频域变换的一般表达式 85

5.4 频域图像处理 86

5.5 多分辨率理论 89

5.6 小波变换 92

小结 97

习题 97

第6章 图像复原 98

6.1 退化复原模型 98

6.2 噪声模糊模型 99

6.3 线性复原 102

6.4 非线性复原 105

6.5 其他复原 108

小结 111

习题 111

第7章 图像分割 112

7.1 图像分割的基本概念 112

7.2 基于阈值的分割方法 114

7.3 基于边缘的分割方法 116

7.4 基于区域的分割方法 123

7.5 彩色图像分割 130

7.6 图像分割评价准则 132

小结 133

习题 133

第8章 形态学图像处理 135

8.1 形态学的基本概念 135

8.2 膨胀与腐蚀 136

8.3 开运算与闭运算 142

8.4 击中／击不中变换 143

8.5 形态学重建 144

小结 146

习题 146

第9章 图像描述 148

9.1 图像的边界描述 148

9.2 关系描述子 152

9.3 目标物的区域描述 153

9.4 图像质量主观评价方法 158

9.5 图像质量客观评价的算法模型 159

小结 165

习题 166

第10章 模式识别 167

10.1 模式识别的概念及发展 167

10.2 基于决策理论方法的识别 168

10.3 结构性方法 173

小结 178

习题 178

第11章 图像处理中的数学模型 180

11.1 偏微分方程 180

11.2 人工神经网络 186

11.3 主成分分析 194

小结 201

习题 201

第12章 红外弱小目标检测 202

12.1 红外图像中弱小目标检测技术的有关概念 202

12.2 红外弱小目标检测方法概述 203

12.3 基于特征统计表决的小目标检测 205

12.4 基于局域背景预测的红外弱小目标检测方法 206

12.5 基于多帧的时域廓线红外弱小目标检测方法 210

12.6 移动式管道滤波方法 218

12.7 红外弱小目标的检测性能分析 219

小结 230

习题 230

第13章 遥感图像处理 231

13.1 遥感成像系统 231

13.2 遥感成像技术原理 232

13.3 遥感图像的基本处理方法 236

13.4 遥感图像的复原 247

13.5 遥感图像的质量评价方法 251

小结 253

习题 254

第14章 计算成像 255

14.1 计算成像概述 255

14.2 曝光编码方法在去除运动模糊中的应用 261

14.3 编码孔径的方法 263

14.4 光场相机 272

小结 278

习题 279

第15章 图像超分辨率重建技术 280

15.1 图像超分辨率重建技术的基本概念 280

15.2 基于插值的图像超分辨率技术 281

15.3 基于重建的图像超分辨率技术 284

15.4 基于学习的图像超分辨率技术 289

小结 293

习题 294

参考文献 295