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| 第1章 绪论 1.1 数字图像处理：问题和应用 1.2 图像表示和建模 1.3 图像增强 1.4 图像复原 1.5 图像分析 1.6 由投影重建图像 1.7 图像数据压缩 第2章 二维系统和数学基础 2.1 引言 2.2 符号和定义 2.3 线性系统和移不变性 2.4 傅里叶变换 2.5 z-变换或Laurem级数 2.6 光传递函数和调制转移函数 2.7 矩阵理论结果 2.8 分块矩阵和Kronecker积 2.9 随机信号 2.10 离散随机场 2.11 谱密度函数 2.12 一些估计理论的结果 2.13 一些信息论的结果 习题 第3章 图像感知 3.1 引言 3.2 光照、照度、亮度和对比度 3.3 视觉系统的MTF 3.4 可见度函数 3.5 单色视觉模型 3.6 图像保真度标准 3.7 颜色表示 3.8 颜色匹配和再现 3.9 颜色坐标系统 3.10 色差的度量 3.11 颜色视觉模型 3.12 视觉的时间性质 习题 第4章 图像采样和量化 4.1 引言 4.2 二维采样定理 4.3 采样定理的扩展 4.4 在采样和重建中的实际限制 4.5 图像量化 4.6 Lloyd—Max量化器——最佳均方量化器 4.7 一个压缩扩展器的设计[20.23] 4.8 非均匀密度的最佳均方差均匀量化器 4.9 例子，比较，以及实际局限 4.10 实际量化器的解析模型[30] 4.11 复杂高斯随机变量的量化 4.12 视觉量化 习题 第5章 图像变换 5.1 引言 5.2 二维正交变换和酉变换 5.3 酉变换的性质 5.4 一维离散傅里叶变换（DFT） 5.5 二维DFT 5.6 余弦变换 5.7 正弦变换 …… 第6章 随机模型的图像表示 第7章 图像增强 第8章 图像滤波与复原 第9章 图像分析和计算机视觉 第lO章 由投影重建图像 第11章 图像数据压缩 |
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