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第1章影像處理概述 1.1數位圖像 1.2數字影像處理 1.2.1什麼是數字影像處理 1.2.2數位影像處理的基本特點 1.2.3相關學科與領域 1.3數位影像處理的研究內容 1.3.1數位影像處理的三個層次 1.3.2數位影像處理課程的主要研究內容 1.3.3數字影像處理中的幾種運算處理 1.4數位影像處理的經典應用 1.4.1天文方面的應用 1.4.2遙感圖像應用 1.4.3醫學圖像應用 1.4.4工業檢測方面的應用 1.4.5公安執法方面的應用 1.4.6智慧監控方面的應用 1.4.7文體藝術圖像應用 1.4.8圖像檢索 1.4.9辦公室自動化圖像應用 1.5數位影像處理的發展趨勢 練習 第2章影像處理基礎知識 2.1圖像的數位化 2.1.1圖像採樣 2.1.2圖像量化 2.1.3非均勻採樣與量化 2.2數位圖像的表示 2.2.1圖像的數學表示 2.2.2在電腦中的矩陣表示 2.2.3座標約定 2.3圖像模式及彩色模型 2.3.1圖像模式 2.3.2RGB彩色模型 2.3.3HSI彩色模型 2.3.4彩色模型之間的相互轉換 2.4圖像的灰度分佈——長條圖 2.5圖元點之間的基本關係 2.5.1圖元與鄰域 2.5.2鄰接性、連通性、區域和邊界 2.5.3距離度量 2.6圖像品質評價 2.6.1主觀評價 2.6.2客觀評價 2.6.3常用的評價指標 2.7Python的影像處理程式設計 2.7.1Python影像處理工具包 2.7.2視覺化工具包 練習 第3章空域圖像增強 3.1圖像增強方法 3.2灰度變換 3.2.1線性灰度變換 3.2.2非線性灰度變換 3.3基於長條圖的灰度變換 3.3.1長條圖均衡化 3.3.2長條圖規定化 3.4空域濾波與鄰域運算 3.5空域平滑濾波 3.5.1均值濾波 3.5.2高斯濾波 3.5.3閾值鄰域平滑濾波 3.5.4中值濾波 3.6空域銳化濾波 3.6.1一階微分運算元 3.6.2二階微分運算元 3.6.3梯度的各向同性 3.7空域濾波與卷積運算 3.7.1空域低通濾波與高通濾波 3.7.2圖像濾波邊界處理 3.7.3相關運算與卷積運算 練習 第4章頻域圖像增強 4.1傅裡葉變換原理 4.2離散傅裡葉變換 4.2.1一維離散傅裡葉變換 4.2.2離散傅裡葉變換的矩陣向量表示形式 4.2.3一維離散卷積 4.2.4二維離散傅裡葉變換 4.3數位圖像的傅裡葉變換性質 4.3.1可分離性 4.3.2共軛對稱性 4.3.3週期性 4.3.4平移性 4.3.5旋轉不變性 4.3.6卷積定理 4.4頻域圖像平滑 4.4.1理想低通濾波器 4.4.2巴特沃斯低通濾波器 4.4.3高斯低通濾波器 4.5頻域圖像銳化 4.5.1理想高通濾波器 4.5.2巴特沃斯高通濾波器 4.5.3高斯高通濾波器 4.6空域濾波與頻域濾波的關係 練習 第5章圖像復原 5.1圖像復原與圖像增強的關係 5.2雜訊模型及去噪方法 5.2.1雜訊模型 5.2.2雜訊模擬 5.2.3空域濾波去噪方法 5.2.4頻域濾波去噪方法 5.3圖像退化模型 5.3.1線性移不變退化模型 5.3.2退化函數的估計 5.3.3平面運動模糊退化模型 5.4圖像復原演算法 5.4.1無約束的圖像復原 5.4.2有約束的圖像復原 5.5補充數學知識 5.5.1卷積的矩陣向量表示 5.5.2迴圈矩陣的對角形式 練習 第6章圖像的幾何變換與幾何校正 6.1基本的座標變換 6.1.1圖像平移 6.1.2鏡像變換 6.1.3圖像旋轉 6.1.4圖像縮放 6.2灰度插值運算 6.2.1最近鄰插值 6.2.2雙線性插值 6.2.3雙三次插值 6.3圖像幾何變換類別 6.3.1剛體變換 6.3.2仿射變換 6.3.3投影變換 6.3.4非線性變換 6.4圖像的幾何校正 6.4.1圖像的幾何畸變描述 6.4.2圖像幾何校正方法 練習 第7章形態學影像處理 7.1形態學基礎 7.1.1集合運算 7.1.2結構元素與形態學運算 7.2基本的形態學運算 7.2.1腐蝕運算 7.2.2膨脹運算 7.2.3開運算 7.2.4閉運算 7.3形態學演算法 7.3.1邊界提取 7.3.2區域填滿 7.3.3連通分量提取 7.3.4骨架提取 練習 第8章圖像分割 8.1圖像分割技術簡介 8.2閾值分割 8.2.1長條圖閾值法 8.2.2基本全域閾值法 8.2.3最大類間方差法 8.2.4移動平均變閾值法 8.2.5自我調整閾值法 8.3邊緣檢測與連接 8.3.1邊緣檢測 8.3.2邊界連接 8.4區域分割法 8.4.1區域生長法 8.4.2分裂合併法 8.4.3圖像水域分割 練習 第9章圖像描述與特徵提取 9.1灰度描述 9.1.1幅度特徵 9.1.2變換係數特徵 9.1.3長條圖特徵 9.2邊界描述 9.2.1鏈碼描述 9.2.2傅裡葉描述 9.3區域描述 9.3.1幾何特徵 9.3.2矩 9.4紋理描述 9.4.1矩分析法 9.4.2灰度差分統計法 9.4.3灰度共生矩陣法 9.5常用的特徵提取演算法 9.6MNIST手寫數位識別系統 練習 第10章車牌識別系統 10.1車牌識別系統的主要組成和工作流程 10.2車牌檢測與定位模組 10.2.1邊緣檢測和數學形態學處理 10.2.2大小形狀特徵 10.2.3仿射校正 10.2.4顏色特徵 10.3車牌字元分割模組 10.3.1字元分割前的預處理 10.3.2水準投影去除上下邊界 10.3.3垂直投影字元分割法 10.4車牌識別模組 10.4.1準備資料樣本 10.4.2訓練模型階段 10.4.3識別字元階段 練習 附錄影像處理實驗指導（Python版） 實驗一Python影像處理程式設計基礎 實驗二空域圖像增強 實驗三頻域圖像增強 實驗四圖像復原 實驗五圖像分割 參考文獻
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