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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