《数字图像处理基础》是依据作者近几年的教学与研究过程中重要的基础部分编写的，书中主要介绍数字图像处理的基础方法，其中不仅包括经典的方法，而且包括近几年在研究中所提出的方法。<br>　　全书共分为11章，重点介绍图像的基本概念、图像增强、图像几何变换、图像去噪、图像锐化、图像分割、二值图像处理、彩色图像处理、图像变换以及图像压缩编码等。<br>　　编写时作者特别注意了读者对《数字图像处理基础》的理解、掌握。《数字图像处理基础》可以作为高等学校信息与通信工程，信号与信息处理，应用数学，电子，自动化类各专业本科生或研究生的教材或参考书，也可作为工程技术人员和从事相关研究与应用研究人员的参考用书。

第1章 引言<br>1.1 图像的基本概念<br>1.2 数字图像处理，计算机视觉，计算机图形学<br>1.3 数字图像处理系统结构<br>1.4 数字图像处理的主要研究内容<br>1.5 本书的结构安排<br>习题<br><br>第2章 图像的基本概念<br>2.1 图像数字化<br>2.2 数字图像的数值描述<br>2.3 数字图像的位图文件结构<br>2.4 数字图像的灰度直方图<br>习题<br><br>第3章 图像增强<br>3.1 γ校正<br>3.2 对比度线性展宽<br>3.3 灰级窗与灰级窗切片<br>3.4 动态范围调整<br>3.5 直方图均衡化方法<br>3.6 同态滤波方法<br>3.7 伪彩色方法<br>习题<br><br>第4章 图像几何变换<br>4.1 图像的位置变换<br>4.2 图像的形状变换<br>4.3 齐次坐标与图像的仿射变换<br>4.4 三维图像的投影变换<br>4.5 图像几何畸变的校正<br>习题<br><br>第5章 图像噪声的抑制<br>5.1 图像噪声的基本概念<br>5.2 均值滤波<br>5.3 中值滤波<br>5.4 边界保持类平滑滤波<br>习题<br><br>第6章 图像的锐化处理<br>6.1 图像细节的基本特征<br>6.2 一阶微分算子<br>6.3 二阶微分算子<br>6.4 微分算子在边缘检测中的应用<br>6.5 Canny算子<br>6.6 LOG滤波方法<br>习题<br><br>第7章 图像分割<br>7.1 基于图像灰度分布的阈值方法<br>7.2 基于图像灰度空间分布的阈值方法<br>7.3 边缘检测法<br>7.4 区域提取方法<br>习题<br><br>第8章 二值图像处理<br>8.1 二值图像中的基本概念<br>8.2 腐蚀与膨胀<br>8.3 开运算与闭运算<br>8.4 贴标签<br>8.5 细线化方法<br>习题<br><br>第9章 彩色图像处理<br>9.1 彩色的形成原理与基本概念<br>9.2 表色系<br>9.3 彩色图像的常规处理<br>9.4 彩色图像的彩色平衡处理<br>9.5 彩色图像的彩色补偿处理<br>习题<br><br>第10章 图像变换<br>10.1 图像的频域变换——傅里叶变换<br>10.2 傅里叶变换在图像处理中的应用<br>10.3 离散余弦变换（DCT）<br>10.4 沃尔什变换<br>10.5 斜变换<br>10.6 小波变换<br>10.7 小波变换在图像处理中的应用<br>习题<br><br>第11章 图像压缩编码<br>11.1 图像冗余的概念<br>11.2 图像的无损压缩编码<br>11.3 彩色图像的有损压缩<br>11.4 图像的变换压缩编码<br>11.5 图像的标量量化压缩编码<br>11.6 图像的矢量量化压缩编码<br>11.7 混合压缩编码<br>习题<br>参考文献