數字圖像處理參考文獻

1. 求一篇數字圖像處理的關於圖像增強的外文參考文獻！謝謝！

問的有點問題啊！呵呵！圖像用數字任意描述像素點、強度和顏色。描述內信息文件存儲量容較大，所描述對象在縮放過程中會損失細節或產生鋸齒。在顯示方面它是將對象以一定的解析度分辨以後將每個點的色彩信息以數字化方式呈現，可直接快速在屏幕上顯示。解析度和灰度是影響顯示的主要參數。圖像適用於表現含有大量細節（如明暗變化、場景復雜、輪廓色彩豐富）的對象，如：照片、繪圖等，通過圖像軟體可進行復雜圖像的處理以得到更清晰的圖像或產生特殊效果。 計算機中的圖像從處理方式上可以分為點陣圖和矢量圖。

2. 數字圖像處理及應用的目錄

序
前言
第一章 緒論
第一節 數學圖像處理的發展及應用
第二節 數字圖像處理
第三節 相關學科和領域
習題
第二章 圖像的基本知識
第一節 圖像獲取、圖像的數字化、數字圖像的描述
第二節 常用的圖像文件格式
第三節 計算機圖像數據處理
第四節 圖像質量評價
第五節 彩色圖像簡介
習題
第三章 圖像的變換
第一節 傅里葉變換
第二節 率散余統變換
第三節 小波變換及其應用
習題
第四章 圖像的增強
第一節 引言
第二節 直接灰度變換
第三節 真方圖修正法
第四節 圖像的平滑
第五節 圖像的銳化
第六節 偽彩色圖像處理
習題
第五章 圖像的復原
第一節 圖像復原的基本概念
第二節 力像復原的方法
第三節 運動模糊的圖像的復原
習題
第六章 數字圖像的壓縮編碼
第一節 概述
第二節 預測編碼
第三節 統計編碼
第四節 變換編碼
第五節 靜止圖像壓縮編碼實例
第六節 圖像壓縮的國際標准簡價
第六節 偽彩色圖像處理
習題
第七章 圖像的分割與特徵分析
第一節 圖像分割
第二節 圖像特徵
……
第八章 數字圖像處理系統及應用實例
附錄
參考文獻

3. 遙感數字圖像處理教程的圖書目錄

前言
第1章概論
1.1圖像和遙感數字圖像
1.2遙感數字圖像處理
1.3數字圖像處理的發展和兩個觀點
1.4基礎理論和基本知識要求
1.5本教程的組織結構
思考題
第2章遙感數字圖像的獲取和存儲
2.1遙感圖像的獲取和數字化
2.2常用遙感平台及其感測器特徵
2.3遙感圖像的類型
2.4遙感數字圖像的級別和數據格式
2.5數字圖像解析度
思考題
第3章遙感數字圖像的表示和統計描述
3.1遙感圖像模型
3.2遙感圖像的數字表示
3.3單波段圖像的統計特徵
3.4多波段圖像的統計特徵
3.5窗口、鄰域和卷積
3.6紋理
思考題
第4章圖像顯示和拉伸
4.1數字圖像的顯示
4.2圖像的彩色合成
4.3圖像拉伸
思考題
第5章圖像校正
5.1輻射傳輸
5.2輻射誤差
5.3系統輻射誤差校正
5.4感測器端的輻射校正
5.5大氣校正
5.6地面輻射校正
5.7圖像幾何誤差的主要來源
5.8幾何精糾正
思考題
第6章圖像變換
6.1傅里葉變換
6.2主成分變換
6.3纓帽變換
6.4代數運算
6.5彩色變換
思考題
第7章圖像濾波
7.1空間域濾波和頻率域濾波
7.2圖像平滑
7.3圖像銳化
7.4頻率域濾波
7.5同態濾波
思考題
第8章圖像分割
8.1概述
8.2灰度閾值法
8.3梯度方法
8.4區域生長方法
8.5區域分割方法
8.6數學形態學方法
思考題
第9章遙感圖像分類
9.1概述
9.2相似性度量
9.3工作流程
9.4非監督分類
9.5監督分類
9.6其他分類方法
9.7專家系統分類方法
9.8分類後處理
9.9分類精度分析
9.10遙感專題制圖
9.11提高分類精度的基本對策
思考題
第10章地物成分分析和信息提取
10.1高光譜圖像的特徵
10.2地物的反射光譜
10.3地物成分分析
10.4高空間解析度圖像
10.5高空間解析度圖像處理與信息提取技術
10.6面向對象的信息提取
思考題
主要參考文獻
……

4. 數字圖像處理教材的目錄

第1章數字圖像處理的基本知識
1.1數字圖像和圖像處理
1.1.1圖像的概念
1.1.2數字圖像及其表示
1.1.3數字圖像處理的發展概況及應用
1.1.4圖像處理及相關學科簡介
1.2數字圖像處理系統簡介
1.2.1 圖像採集
1.2.2 圖像處理
1.2.3 圖像顯示
1.3 小結
1.4 習題
第2章 圖像處理中的常用數學變換
2.1 引言
2.2 空域變換
2.2.1代數運算
2.2.2幾何運算
2.3離散傅里葉變換
2.3.1 離散傅里葉變換基本概念
2.3.2離散傅里葉變換基本性質
2.3.3快速離散傅里葉變換
2.3.4傅里葉變換的應用舉例
2.4離散Gabol變換
2.4.1 加窗傅里葉變換
2.4.2Gabor變換的基本概念
2.4.3離散Gabor變換
2.5 小波變換
2.5.1連續小波變換
2.5.2二進小波變換
2.5.3離散小波變換
2.5.4二維離散小波變換
2.5.5小波變換的應用
2.6PCA變換
2.6.1 PCA的基小概念及問題描述
2.6.2 PCA變換的應用
2.7離散餘弦變換（DCT）
2.8其他的正交變換
2.9小結
2.10習題
第3章圖像增強
3.1 引言
3.2 灰度增強
3.2.1 灰度直方圖增強
3.2.2灰度線性變換
3.2.3灰度非線性變換
3.3 圖像平滑
3.3.1鄰域平均法
3.3.2中值濾波法
3.3.3同態濾波法
3.3.4幀間平滑
3.3.5低通濾波法
3.4 圖像銳化
3.4.1 空域銳化
3.4.2頻域高通濾波法
3.5偽彩色和真彩色增強
3.5.1 顏色模型
3.5.2偽彩色增強
3.5.3真彩色增強
3.6 小結
3.7習題
第4章圖像復原
4.1 引言
4.2 圖像退化的數學模型
4.2.1退化模型的空域表達式
……
第5章圖像壓縮編碼
第6章圖像分割
第7章圖像描述
第8章數字圖像技術應用舉例
參考文獻

5. MATLAB數字圖像處理的目錄

前言
第1章圖像處理與MATLAB2007a簡介
1.1概述
1.1.1MATLAB概述
1.1.2數字圖像處理技術的內容與發展現狀
1.2相關學科和領域
1.2.1數字信號處理學
1.2.2計算機圖形學
1.2.3計算機視覺
1.3MATLAB2007a的新功能
1.3.1MATLAB2007a的新特性
1.3.2Simulink6的新特性
1.4MATLAB2007a圖像處理
1.4.1MATLAB圖像處理應用舉例
1.4.2圖像處理基本操作
1.4.3圖像處理的高級應用
第2章圖像的編碼和解碼
2.1概述
2.1.1圖像壓縮編碼的必要性
2.1.2圖像壓縮編碼的可能性
2.1.3圖像壓縮編碼的評價准則
2.2統計編碼
2.2.1信息熵
2.2.2ShannonFano編碼
2.2.3哈夫曼編碼
2.2.4算術編碼
2.2.5行程編碼
2.3預測編碼
2.4圖像的變換編碼
2.5數據壓縮編碼的國際標准
2.5.1JPEG標准
2.5.2MPEG視頻編碼壓縮標准
2.6小結
習題
第3章圖像復原
3.1圖像復原的基本概念
3.2圖像退化模型
3.2.1連續的退化模型
3.2.2離散的退化模型
3.3非約束復原
3.3.1非約束復原的代數方法
3.3.2逆濾波復原法
3.4有約束復原
3.4.1最小二乘類約束復原
3.4.2維納濾波
3.4.3LucyRichardson濾波復原
3.4.4盲解卷積復原
3.5幾種其他圖像復原技術
3.5.1幾何畸變校正
3.5.2盲目圖像復原
3.6運動模糊圖像的復原
3.6.1模糊模型
3.6.2水平勻速直線運動引起模糊的復原
3.7小結
習題
第4章圖像處理的相關操作
4.1圖像類型轉換
4.2圖像數據結構
4.2.1圖像模式
4.2.2顏色空間
4.2.3數據存儲的數據結構
4.3線性系統和移不變系統
4.3.1線性系統
4.3.2移不變系統
4.4調用信號分析
4.4.1調諧信號
4.4.2對調諧信號的響應
4.4.3系統傳遞函數
4.5數字圖像的顯示特性
4.5.1圖像的屏幕顯示
4.5.2顯示特性
4.5.3數字圖像的暫時顯示
4.5.4數字圖像的永久顯示
4.6二維系統及矩陣運算
4.6.1二維線性系統
4.6.2二維位置不變線性系統
4.6.3二維系統的梯度運算元
4.6.4常用矩陣運算
4.7圖像的塊操作
4.7.1邊緣操作
4.7_2顯示塊操作
4.8特定區域處理
4.8.1特定區域
4.8.2特定區域濾波
4.8.3特定區域填充
4.9圖像質量評價
4.9.1圖像質量的客觀評價
4.9.2圖像質量的主觀評價
習題
第5章圖像頻域變換
5.1傅里葉變換
5.1.1傅里葉變換的基本概念
5.1.2離散傅里葉變換
5.1.3傅里葉變換的應用
5.2離散餘弦變換
5.2.1一維離散餘弦變換
5.2.2二維離散餘弦變換
5.2.3快速離散餘弦變換
5.2.4離散餘弦應用
5.3離散沃爾什-哈達瑪變換（DWT-DHT）
5.3.1一維離散沃爾什變換
5.3.2二維離散沃爾什變換
5.3.3一維離散哈達瑪變換
5.3.4二維離散哈達瑪變換
5.3.5離散沃爾什-哈達瑪變換的應用舉例
5.4K-L變換
5.4.1K-L變換的定義
5.4.2K-L變換的性質
5.5Radon變換
5.5.1Radon變換原理
5.5.2用Radon變換檢測直線
5.5.3逆Radon變換及其應用
5.6小波變換
5.6.1傳統變換方法的局限性
5.6.2小波變換的基本知識
5.6.3小波變換在圖像處理方面的應用及實現
5.7扇形光束投影
5.7.1投影變換的基本概念
5.7.2投影變換函數的應用
習題
第6章圖像處理中的代數運算及幾何變換
6.1基本運算類型
6.2點運算
6.2.1點運算的種類
6.2.2點運算與直方圖
6.2.3點運算的應用
6.3圖像的代數運算
6.3.1圖像代數的異常處理
6.3.2各種代數運算
6.4幾何變換基礎
6.4.1齊次坐標
6.4.2齊次坐標的一般表現形式及意義
6.4.3二維圖像幾何變換的矩陣
6.5各種幾何變換
6.5.1圖像平移變換
6.5.2圖像比例變換
6.5.3圖像旋轉變換
6.5.4圖像鏡像變換
6.5.5圖像剪切變換
6.5.6圖像復合變換
6.5.7透視投影
6.5.8平行投影
6.6灰度級插值
6.6.1最近鄰插值法
6.6.2雙線性插值法
6.6.3三次內插值法
6.6.4灰度級插值法的MATLAB實現
習題
第7章圖像增強
7.1灰度變換增強
7.1.1像素及其統計特性
7.1.2直接灰度變換
7.1.3直方圖灰度變換
7.1.4直方圖均衡化
7.1.5對比度自適應直方圖均衡化
7.1.6去相關拉伸
7.2空間域濾波
7.2.1基本原理
7.2.2平滑濾波
7.2_3銳化濾波
7.3頻域濾波增強
7.3.1低通濾波
7.3.2高通濾波
7.3.3帶通和帶阻濾波器
7.3.4頻域濾波的MATLAB實現
7.4同態增晰
7.5彩色圖像增強
7.5.1偽彩色增強
7.5.2假彩色增強
7.5.3真彩色增強
習題
第8章圖像分割與邊緣檢測
8.1灰度閾值法
8.1.1圖像分割基本原理
8.1.2灰度閾值法分割
8.2邊緣檢測
8.2.1微分運算元
8.2.2拉普拉斯高斯運算元（LOG）
8.2.3Canny運算元
8.3區域分割
8.3.1區域生長
8.3.2分裂合並
8.3.3水域分割
8.4邊界跟蹤與直線檢查
8.4.1基本原理
8.4.2直線提取演算法
8.5基於圖像分割的圖像分析
8.5.1通過圖像分割檢測細胞
8.5.2圖像粒度測定
8.6彩色圖像分割
8.6.1色彩空間
8.6.2彩色分割方法
習題
第9章小波分析及其在MATLAB中的應用
9.1小波變換基礎
9.1.1連續小波變換
9.1.2離散小波
9.1.3二進小波變換
9.1.4MATLAB中的小波函數工具箱
9.2小波分析在圖像增強中的應用
9.3基於小波的圖像降噪和壓縮
9.3.1小波的圖像壓縮技術
9.3.2小波的圖像降噪技術
9.4小波的融合技術
9.5小波包在圖像邊緣檢測中的應用
9.6小波包與圖像消噪
9.7小結
第10章圖像特徵的描述
10.1灰度描述
10.1.1幅度特徵
10.1.2直方圖特徵
10.1.3變換系數的特徵
10.2紋理分析
10.2.1紋理特徵
10.2.2統計法
10.2.3自相關函數法
10.2.4頻譜法
10.2.5紋理的句法結構分析法
10.2.6聯合概率矩陣法
10.3形狀描述
10.3.1鏈碼
10.3.2傅里葉描述子
10.3.3形狀特徵的描述
10.4區域描述
10.4.1幾何特徵
10.4.2不變矩
10.5形態分析
10.6區域、對象及特性度量
10.6.1連通區域標記
10.6.2選擇對象
10.6.3圖像面積
10.6.4歐拉數
10.6.5基於分水嶺的圖像分割示例
習題
第11章MATLAB圖像處理的應用
11.1MATLAB在遙感圖像處理中的應用
11.1.1遙感簡介
11.1.2利用MATLAB對遙感圖像進行直方圖匹配
11.1.3對遙感圖像進行濾波增強
11.1.4對遙感圖像進行融合
11.2MATLAB在醫學圖像處理中的應用
11.2.1醫學成像簡介
11.2.2醫學圖像的灰度變換
11.2.3基於高頻強調濾波和直方圖均衡化的醫學圖像增強
習題
附錄
附錄AMATLAB6.X圖像處理工具箱函數
附錄BMATLAB7.0圖像處理工具箱新增函數
參考文獻
……

6. 最近數字圖像處理和計算機圖形學新的研究方向

比如說把數字圖像處理同智能交通相結合，做運動目標的識別
還有就是人臉識別
或者醫學上也都有應用，
跟模式識別結合，做機器視覺等

7. 我要教開題論文報告，誰幫我把主要參考文獻改一下，老師說我寫的不合規范。。。

你都沒有加參考文章的起-止頁碼
自己查一下，加上吧

8. 基於VB的數字圖像處理技術的設計與實現的畢業論文

摘要 ………………………………………………………………………………引言 ……………………………………………………………………………… 第一章 系統的概述 ……………………………………………………………… 1.1 系統的主界面 …………………………………………………… 1.2 系統的功能 ……………………………………………………………… 1.3 系統的簡單操作 ……………………………………………………………第二章 Visual Basic的介紹及API函數……………………………………… 2.1 Visual Basic 簡介 …………………………………………… ………… 2.2 Windows API 函數………………………………………………………第三章 圖像處理技術 ………………………………………………………… 3.1 過濾 …………………………………………………………………… 3.2 彩色轉換 …………………………………………………………… 3.3 卷積處理 ………………………………………………………………… 3.4 濾波 ………………………………………………………………… 3.4.1 最大值濾波………………………………… ………………… 3.4.2 最小值濾波 …………………………………………………3.4.3 中值濾波………………………………………………………… 3.5 對比度增強 ……………………………………………………………… 3.6 FFT分析 ……………………………………………………………… 第四章 系統軟體設計 …………………………………………………………… 4.1 程序設計 ………………………………………………………… 4.1.1 需求分析…………………………………………………………4.1.2 總體設計 …………………………………………………………4.1.3 詳細設計…………………………………………………………4.1.4 編碼和測試…………………………………………………………4.2 關鍵技術………………………………………………………………… 4.2.1 代碼轉換…………………………………………………………4.2.2 API函數調用………………………………………………………………4.2.3 然後顯示調色板中的顏色…………………………………………………4.2.4 工具欄中的工具調用………………………………………………4.2.5 菜單欄的編輯………………………………………………………4.2.6 歷史框恢復的原理………………………………………………4.2.7 實現兩幅圖像疊加成新圖像………………………………………4.3 常見問題及回答……………………………………………………………結束語 ……………………………………………………………………………… 參考文獻 …………………………………………………………………………… 附錄 ………………………………………………………………………………外文翻譯1………………………………………………………………………外文翻譯2………………………………………………………………………學術論文………………………………………………………………………… 引 言隨著科學技術的不斷發展，計算機的更新速度不斷提高，人們的思想文化素質的提高，對圖像的要求也越來越高。因此把原始圖像與計算機結合起來，從而創作出許多更加完美的圖像，滿足人們的需求。計算機圖像處理，是指利用計算機對圖像進行一系列加工，以便獲得人們所需要的效果。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，人類感知外界信息，80%以上是通過視覺得到的。因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。圖像處理或圖像分析方法的應用越來越廣泛，其主要理論基礎是形態數學，立體學，集合論等。圖像處理或圖像分析方法的應用越來越廣泛，其主要理論基礎是形態數學，立體學，集合論等。圖像處理的應用領域很廣，大致可以分為六大領域以及十餘個子領域：材料科學：光學材料,金屬材料,晶體材料,陶瓷建築材料。地學：岩礦結構,岩體裂隙特徵,土體顆粒。生命科學：生物,植物,醫學,基因。地理學：經濟地理,土地資源,地貌,氣象學。機器人: 包括電路設計，識別等。鑒定：指紋鑒定,財務印章管理,防偽鑒定等。圖像處理雖然也可以用光學方法或模擬技術來實現，但目前主要是利用計算機來實現，稱為數字圖像處理。因此，圖像處理一般是指數字圖像處理。常見的圖像處理有圖像數字化、圖像編碼、圖像增強、圖像復原、圖像分割與圖像分析等。經過處理後的圖像，一定能夠更好的被用於工業或者個人目的。為此開發這個數字圖像處理軟體，能夠處理一些圖像，並對圖像處理技術此方面進行深入的研究。 第一章 軟體系統的概述因在本章節中，我們將對基於VB圖像處理軟體進行分析。給出它的主體界面，能實現的功能以及系統的簡單操作。1.1系統的主體界面由於現在關於圖像處理的應用軟體很多，優秀的有Adobe公司的Photoshop、Macromedia公司的Fireworks等，它們的版本不斷在更新，功能也在不斷的提高。本應用軟體就參照圖像處理軟體――新視覺的主體界面。
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9. Visual C++數字圖像處理技術詳解的目錄

前言
第一篇 數字圖像處理編程基礎
第1章 Visual C++圖像處理基礎
1.1 visual C++概述
1.2 數字圖像處理的研究內容及應用領域
1.3 顏色模式和調色板
1.3.1 顏色模式
1.3.2 Windows調色板
1.4 數字圖像文件格式
1.4.1 BMP文件格式
1.4.2 其他文件格式
1.5 使用visual C++處理數字圖像的基本方法
1.5.1 使用GDI+處理數字圖像
1.5.2 使用DIB處理數字圖像
1.5.3 使用自定義類CDib處理數字圖像
1.6 綜合實例——圖像瀏覽器
1.7 實踐拓展
第二篇 數字圖像處理核心技術
第2章 圖像幾何變換
2.1 圖像位置變換
2.1.1 圖像平移
2.1.2 圖像旋轉
2.1.3 圖像鏡像
2.1.4 圖像轉置
2.2 圖像尺度變換
2.2.1 圖像縮放
2.2.2 插值演算法
2.3 綜合實例——魔鏡
2.4 實踐拓展
第3章 圖像正交變換
3.1 基本正交變換
3.1.1 離散傅里葉變換
3.1.2 離散餘弦變換
3.1.3 離散沃爾什變換
3.2 特徵變換
3.2.1 K－L變換
3.2.2 SVD變換
3.2.3 小波變換
3.3 綜合實例——特徵提取
3.4 實踐拓展
第4章 圖像增強
4.1 灰度變換增強
4.1.1 線性灰度增強
4.1.2 分段線性灰度增強
4.1.3 非線性灰度增強
4.2 直方圖增強
4.2.1 直方圖統計
4.2.2 直方圖均衡化
4.2.3 直方圖規定化
4.3 圖像平滑
4.3.1 鄰域平均法
4.3.2 加權平均法
4.3.3 選擇式掩膜平滑
4.3.4 中值濾波法
4.4 圖像銳化
4.4.1 梯度銳化
4.4.2 拉普拉斯掩膜銳化
4.5 頻域增強
4.5.1 低通濾波
4.5.2 高通濾波
4.5.3 帶阻濾波
4.5.4 同態濾波
4.6 彩色增強
4.6.1 真彩色增強
4.6.2 假彩色增強
4.6.3 偽彩色增強
4.7 綜合實例——照片處理器
4.8 實踐拓展
第5章 圖像復原
5.1 圖像退化模型
5.2 線性復原
5.2.1 無約束逆濾波
5.2.2 有約束維納濾波
5.2.3 有約束最小平方濾波
5.2.4 運動模糊圖像復原
5.3 非線性復原
5.3.1 最大後驗復原
5.3.2 最大熵復原
5.3.3 投影復原
5.4 盲目復原與幾何復原
5.4.1 盲目圖像復原
5.4.2 圖像幾何畸變的校正
5.5 綜合實例——模糊照片復原
5.6 實踐拓展
第6章 圖像重建
6.1 圖像重建與可視化工具VTK
6.1.1 圖像重建
6.1.2 可視化工具VTK
6.2 VTK的安裝與配置
6.2.1 安裝前的准備
6.2.2 開始實施安裝
6.2.3 Visual Studio 2005環境的配置
6.2.4 測試開發環境
6.3 傳統重建演算法
6.3.1 傅里葉反投影重建
6.3.2 卷積反投影重建
6.3.3 代數重建
6.3.4 超解析度重建
6.4 三維重建數據可視化
6.4.1 三維圖像的面繪制
6.4.2 三維圖像的體繪制
6.5 綜合實例——CT圖像重建
6.6 實踐拓展
第7章 形態學處理
7.1 形態學基本概念
7.2 二值圖像形態學處理
7.2.1 圖像腐蝕
7.2.2 圖像膨脹
7.2 -3開運算和閉運算
7.2.4 擊中擊不中變換
7.2.5 骨架提取
7.3 灰度圖像形態學處理
7.3.1 灰值腐蝕和膨脹
7.3.2 灰值開運算和閉運算
7.3.3 灰值形態學梯度
7.3.4 Top-Hat變換
7.4 綜合實例——白細胞檢測
7.5 實踐拓展
第8章 圖像分割
8.1 邊緣檢測法
8.1.1 Roberts運算元
8.1.2 Sobel運算元
8.1.3 Prewitt運算元
8.1.4 Krisch運算元
8.1.5 Laplacian運算元
8.1.6 Gauss-Laplacian運算元
8.2 閾值分割法
8.2.1 最大方差閾值分割
8.2.2 自適應閾值分割
8.3 邊界分割法
8.3.1 輪廓提取
8.3.2 邊界跟蹤
8.4 其他分割法
8.4.1 區域生長法
8.4.2 彩色分割法
8.4.3 分水嶺分割法
8.4.4 水平集分割法
8.5 綜合實例——指紋提取
8.6 實踐拓展
第9章 圖像匹配
9.1 基於像素的匹配
9.1.1 歸一化積相關灰度匹配
9.1.2 序貫相似性檢測法匹配
9.2 基於特徵的匹配
9.2.1 不變矩匹配法
9.2.2 距離變換匹配法
9.2.3 最小均方誤差匹配法
9.3 綜合實例——遙感圖像匹配
9.4 實踐拓展
第三篇 數字圖像媒體處理技術
第10章 圖像壓縮編碼
10.1 無損壓縮
10.1.1 Huffman編碼
10.1.2 Shannon-Fano編碼
10.1.3 算術編碼
10.1.4 遊程編碼
10.1.5 線性預測編碼
10.1.6 位平面編碼
10.2 有損壓縮
10.2.1 有損預測編碼
10.2.2 變換編碼
10.3 JPEG 2000編碼
10.3.1 JPEG 2000概述
10.3.2 JPEG 2000編碼過程
10.3.3 JPEG 2000圖像壓縮碼流格式
10.4 綜合實例——圖像編碼解碼器
10.5 實踐拓展
第11章 圖像特效
11.1 顯示特效
11.1.1 掃描特效
11.1.2 移動特效
11.1.3 百葉窗特效
11.1.4 柵條特效
11.1.5 馬賽克特效
11.1.6 雨滴特效
11.2 濾鏡效果
11.2.1 底片效果
11.2.2 雕刻效果
11.2.3 黑白效果
11.2.4 霧化效果
11.2.5 素描效果
11.3 綜合實例——圖像特效編輯器
11.4 實踐拓展
第四篇 數字圖像編程高級應用
第12章 Visual C++結合Open CV編程
12.1 OpenCV概述
12.2 OpenCV編程環境
12.2.1 OpenCV的獲取
12.2.2 0penCV的安裝和Visual C++的配置
12.3 OpenCV編程基礎
12.3.1 OpenCV編程規范
12.3.2 0penCV基礎數據結構
12.3.3 OpenCV動態數據結構
12.3.4 OpenCV常用函數
12.3.5 在Vsual C++環境下使用OpenCV
12.4 綜合實例——人臉檢測
12.5 實踐拓展
第13章 Visual C++結合MATLAB編程
13.1 MATLAB概述
13.2 MATLAB圖像處理
13.2.1 MATLAB程序設計基礎
13.2.2 MAⅡAB圖像處理工具箱
13.2.3 Simulink視頻和圖像處理模塊
13.3 在Visual C++中調用MATLAB
13.3.1 使用MATLAB引擎
13.3.2 使用MATLAB編譯器
13.3.3 使用MATCOM
13.3.4 在VC中調用Simulink模型
13.4 綜合實例-運動物體跟蹤
13.5 實踐拓展
第14章 車牌識別系統綜合應用
14.1 車牌識別系統概述
14.2 車牌識別系統架構
14.2.1 系統硬體平台
14.2.2 系統軟體平台
14.3 車牌定位
14.3.1 車輛圖像採集與預處理
14.3.2 車牌區域定位
14.4 字元分割
14.4.1 圖像二值化
14.4.2 傾斜校正
14.4.3 分割字元
14.5 車牌識別
14.5.1 字元特徵提取
14.5.2 分類器設計
14.5.3 字元識別
14.6 實踐拓展
參考文獻

10. 數字圖像處理原理與應用的目錄

目錄如下。
第1章 概述
1.1 圖像處理基本原理
1.2 圖像處理應用
1.3 人類視覺知覺
1.4 圖像處理系統的組成
1.5 本書的結構
1.6 與其他書的不同之處
1.7 本章小結
參考文獻
第2章 成像與表示
2.1 概述
2.2 成像
2.3 采樣與量化
2.4 二值圖像
2.5 三維成像
2.6 圖像文件格式
2.7 重點要點
2.8 本章小結
參考文獻
第3章 顏色和彩色影像
3.1 概述
3.2 色彩知覺
3.3 色彩空間量化和最小可覺差（JND）
3.4 色彩空間與變換
3.5 顏色插值或去馬賽克
3.6 本章小結
參考文獻
第4章 圖像變換
4.1 概述
4.2 傅立葉變換
4.3 離散餘弦變換
4.4 Walsh Hadamard變換
4.5 Karhaunen-Loeve變換或主分量分析
4.6 本章小結
參考文獻
第5章 離散小波變換
5.1 概述
5.2 小波變換
5.3 推廣到二維信號
5.4 DWT的提升實現
5.5 基於提升的DWT的優點
5.6 本章小結
參考文獻
第6章 圖像增強與復原
6.1 概述
6.2 圖像增強與復原的區別
6.3 空間圖像增強技術
6.4 基於直方圖的對比增強
6.5 圖像增強的頻域方案
6.6 雜訊建模
6.7 圖像復原
6.8 圖像處理的其他方法
6.9 本章小結
參考文獻
第7章 圖像分割
7.1 預處理
7.2 邊緣、線與點檢測
7.3 邊緣檢測
7.4 圖像閾值化技術
7.5 區域生長
7.6 用於分割的瀑布演算法
7.7 連通分量標記
7.8 文檔圖像分割
7.9 本章小結
參考文獻
第8章 圖像模式識別
8.1 概述
8.2 決策理論的模式分類
8.3 貝葉斯決策理論
8.4 非參數分類
8.5 線性判別分析
8.6 無監督分類策略——聚類
8.7 K-均值聚類演算法
8.8 句法模式分類
8.9 句法推斷
8.10 符號投影方法
8.11 人工神經網路
8.12 本章小結
參考文獻
第9章 紋理與形狀分析
9.1 概述
9.2 灰度共生矩陣
9.3 紋理光譜
9.4 使用分形的紋理分類
9.5 形狀分析
9.6 主動輪廓建模
9.7 形狀復原與歸一化
9.8 基於輪廓的形狀描述符
9.9 基於區域的形狀描述符
9.10 知覺的格式塔理論
9.11 本章小結
參考文獻
第10章 圖像處理中的模糊集理論
10.1 模糊集理論概述
10.2 為什麼圖像會模糊
10.3 模糊集理論介紹
10.4 預備知識和背景
10.5 將圖像作為模糊集
10.6 對比度增強的模糊方法
10.7 使用模糊方法的圖像分割
10.8 像素分類的模糊方法
10.9 模糊的C-均值演算法
10.10 神經網路模糊邏輯的融合
10.11 本章小結
參考文獻
第11章 圖像挖掘與基於內容的圖像檢索
11.1 概述
11.2 圖像挖掘
11.3 檢索和挖掘圖像的特徵
11.4 圖像檢索系統中的模糊相似性測度
11.5 視頻挖掘
11.6 本章小結
參考文獻
第12章 生物醫學與生物醫學圖像處理
12.1 概述
12.2 生物醫學模式識別
12.3 使用特徵臉的人臉識別
12.4 簽名鑒別
12.5 簽名模式預處理
12.6 生物醫學圖像分析
12.7 生物醫學成像模態
12.8 X光成像
12.9 牙齒X光圖像分析
12.10 牙齲齒分類
12.11 乳腺X光照片圖像分析
12.12 本章小結
參考文獻
第13章 遙感多光譜場景分析
13.1 概述
13.2 衛星感測器與影像
13.3 多光譜圖像的特徵
13.4 不同地球對象的反射光譜
13.5 場景分類策略
13.6 基於知識方法的光譜分類
13.8 遙感的其他應用
13.9 本章小結
參考文獻
第14章 動態場景分析：運動對象的檢測與跟蹤
14.1 概述
14.2 問題定義
14.3 自適應背景建模
14.4 連通域標記
14.5 陰影檢測
14.6 對象跟蹤原理
14.7 跟蹤系統模型
14.8 離散Kalman濾波
14.9 擴展Kalman濾波
14.10 基於對象跟蹤的粒子濾波
14.11 聚縮演算法
14.12 本章小結
參考文獻
第15章 圖像壓縮概述
15.1 概述
15.2 資訊理論概念
15.3 壓縮演算法分類
15.4 信源編碼演算法
15.5 霍夫曼編碼
15.6 算術編碼
15.7 本章小結
參考文獻
第16章 JPEG靜態圖像壓縮標准
16.1 概述
16.2 JPEG無損編碼演算法
16.3 基線JPEG壓縮
16.4 本章小結
參考文獻
第17章 圖像壓縮的JPEG2000標准
17.1 概述
17.2 為什麼使用JPEG2000
17.3 部分JPEG標准
17.4 JPEG2000概述：第一部分編碼系統
17.5 圖像處理
17.6 壓縮
17.7 第二層編碼與比特流格式
17.8 本章小結
參考文獻
第18章 JPEG2000標准中的編碼演算法
18.1 概述
18.2 編碼的數據分割
18.3 在JPEG2000中的第一層編碼
18.4 JPEG2000的第二層編碼
18.5 本章小結
參考文獻