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目录1

第一章 数字图象处理概述1

1.1 数字图象处理的发展概况1

1.2 数字图象处理原理及其各个应用领域7

第二章 数学预备知识14

2.1 矢量14

2.2 矩阵19

2.3 矩阵的秩、迹和范数24

2.4 矩阵的特征值分解（SVD）27

2.5 矢量和矩阵的解析运算28

2.6 循环矩阵和傅氏变换的关系35

2.7 条件极值——拉格朗日乘数法37

3.1 图象与人的视觉系统42

第三章 图象信息的基本知识42

3.2 色度学51

3.3 图象的质量评价55

3.4 形成图象的光学系统59

第四章 图象的数字化64

4.1 广义函数——δ函数64

4.2 图象的采样69

4.3 图象灰度的量化77

4.4 矢量量化82

4.5 离散图象的统计模型83

第五章 二维离散图象的线性处理方法94

5.1 线性叠加算子94

5.2 二维变换97

5.3 线性滤波107

6.1 数字图象压缩编码的一般概念115

第六章 数字图象的压缩编码115

6.2 预测编码数字压缩技术120

6.3 变换编码数字压缩技术129

6.4 图象的其它编码和压缩方法135

6.5 信息率失真理论143

第七章 数字图象增强151

7.1 图象的灰度增强151

7.2 图象的平滑处理158

7.3 中值滤波技术161

7.4 图象的边缘增强168

7.5 图象的几何校正172

7.6 伪彩色技术176

第八章 数字图象恢复技术181

8.1 图象的退化模型181

8.2 图象恢复的基本概念186

8.3 图象恢复的线性滤波法195

8.4 图象恢复的其它改进技术202

8.5 二维递归卡尔曼滤波法205

第九章 图象的投影重组技术211

9.1 投影重组技术概况211

9.2 代数重组技术（ART）215

9.3 傅里叶重组技术219

9.4 重组技术的应用讨论232

9.5 核磁共振（NMR）重组技术236

9.6 NMR重组成象与三维重组技术248

第十章 图象的分割和描述258

10.1 引言258

10.2 图象的分割技术259

10.3 图象的特征描述275

10.4 复杂图象的关系描述288