第1章  光电图像处理基础	（1）
  教学导航	（1）
  1.1  图像处理的基本知识	（2）
    1.1.1  图像的分类	（2）
    1.1.2  图像处理的方法	（3）
    1.1.3  图像处理技术的发展及应用	（4）
  1.2  图像的技术参数与质量评价	（6）
    1.2.1  像素	（6）
    1.2.2  分辨率	（6）
    1.2.3  质量评价	（7）
  1.3  数字图像处理系统	（8）
    1.3.1  数字图像处理主要研究的内容	（8）
    1.3.2  数字图像处理系统的组成	（9）
    1.3.3  数字图像处理的特点及必要性	（11）
  1.4  光电图像处理的概念与系统结构	（11）
  思考与练习题1	（13）

第2章  光学与视觉基础	（14）
  教学导航	（14）
  2.1  辐射度学的基本概念	（15）
  2.2  人眼的生理构造及功能	（15）
  2.3  光度学的概念与物理量	（16）
    2.3.1  视见函数	（17）
    2.3.2  光度量的基本物理量	（17）
  2.4  色度学基础知识	（18）
    2.4.1  色度学的基本概念	（19）
    2.4.2  彩色的特性	（19）
    2.4.3  三基色原理	（21）
    2.4.4  颜色模型	（22）
  2.5  视觉的概念与功能特性	（25）
    2.5.1  视觉功能的衡量指标	（25）
    2.5.2  光觉与色觉	（26）
    2.5.3  人眼视觉的特性	（26）
    2.5.4  空间深度与立体感	（29）
  思考与练习题2	（30）

第3章  图像的数字化	（31）
  教学导航	（31）
  3.1  图像的分类与数字化设备	（32）
    3.1.1  模拟图像和数字图像	（32）
    3.1.2  常用的数字化设备	（34）
  3.2  图像信号的获取	（38）
    3.2.1  扫描图像	（38）
    3.2.2  捕捉屏幕图像	（38）
  3.3  电视成像过程	（39）
    3.3.1  摄像与显像方式	（39）
    3.3.2  扫描与同步	（40）
  3.4  图像的数字化步骤与主要参数	（41）
    3.4.1  采样	（41）
    3.4.2  量化	（42）
    3.4.3  编码	（43）
    3.4.4  空间和灰度级分辨率	（43）
  3.5  图像文件格式	（43）
    3.5.1  BMP图像文件格式	（43）
    3.5.2  GIF文件格式	（45）
    3.5.3  TIFF文件格式	（45）
    3.5.4  JPEG文件格式	（46）
  3.6  数字图像的变换	（46）
  思考与练习题3	（47）

第4章  图像增强与复原	（49）
  教学导航	（49）
  4.1  图像增强	（50）
    4.1.1  灰度变换	（50）
    4.1.2  直方图修正	（51）
    4.1.3  图像空域平滑	（52）
    4.1.4  图像锐化	（54）
    4.1.5  频域滤波增强	（58）
    4.1.6  彩色图像增强	（60）
  4.2  图像复原	（63）
    4.2.1  图像退化的原因与复原方法	（63）
    4.2.2  图像退化模型	（64）
  思考与练习题4	（65）

第5章  图像分割与描述	（66）
  教学导航	（66）
  5.1  图像分割的概念与分类	（67）
  5.2  边缘检测	（68）
    5.2.1  Sobel算子	（68）
    5.2.2  Marr 算子	（68）
    5.2.3  Canny 算子	（69）
  5.3  图像阈值分割	（70）
    5.3.1  双峰法	（71）
    5.3.2  最大类间方差法	（71）
  5.4  区域分割	（72）
    5.4.1  区域描述	（73）
    5.4.2  区域生长	（74）
    5.4.3  分裂—合并	（75）
  5.5  形态学分割	（76）
  5.6  图像特征描述	（78）
    5.6.1  颜色特征	（78）
    5.6.2  纹理特征	（79）
    5.6.3  形状特征	（79）
    5.6.4  物体识别	（80）
  思考与练习题5	（80）

第6章  图像的压缩与编码技术	（81）
  教学导航	（81）
  6.1  图像压缩的概念与方法	（82）
    6.1.1  图像压缩的必要性和可行性	（82）
    6.1.2  图像压缩编码评价	（83）
    6.1.3  图像压缩编码常用方法及分类	（84）
  6.2  典型的统计编码	（85）
    6.2.1  游程编码	（85）
    6.2.2  哈夫曼编码	（86）
    6.2.3  算术编码	（87）
  6.3  预测编码	（88）
    6.3.1  预测编码压缩原理	（88）
    6.3.2  无损预测编码	（88）
    6.3.3  有损预测编码	（89）
  6.4  正交变换编码	（91）
    6.4.1  正交变换编码的概念与特点	（92）
    6.4.2  子图像尺寸的选择	（93）
    6.4.3  系数的选择	（93）
    6.4.4  比特分配	（94）
  6.5  基于小波变换的图像压缩编码	（95）
    6.5.1  小波变换	（95）
    6.5.2  嵌入式零树小波编码	（96）
  6.6  图像压缩国际标准	（98）
    6.6.1  二值图像压缩标准	（98）
    6.6.2  静止图像压缩标准	（100）
    6.6.3  运动图像压缩标准	（102）
  思考与练习题6	（104）

第7章  光电成像系统	（105）
  教学导航	（105）
  7.1  光电成像系统的构成与技术参数	（106）
    7.1.1  光电成像系统的基本构成	（106）
    7.1.2  光电成像系统的基本技术参数	（110）
  7.2  固体摄像器件	（111）
    7.2.1  电耦合摄像器件	（111）
    7.2.2  CMOS图像传感器	（113）
    7.2.3  电荷注入器件（CID）	（115）
    7.2.4  红外焦平面器件	（116）
  7.3  红外成像系统	（117）
    7.3.1  红外线的分类与特点	（117）
    7.3.2  红外热像仪原理与发展	（118）
  7.4  微光成像技术	（120）
    7.4.1  夜天辐射	（121）
    7.4.2  微光像增强器件	（121）
    7.4.3  微光夜视仪	（123）
    7.4.4  主动红外夜视仪	（124）
    7.4.5  基于红外和微光的夜视技术比较	（125）
  思考与练习题7	（126）

第8章  光电图像处理的应用	（127）
  教学导航	（127）
  8.1  计算机层析摄影	（128）
    8.1.1  优点和危险性	（130）
    8.1.2  影像处理的相关概念	（130）
    8.1.3  三维重建	（131）
    8.1.4  图像显示	（132）
    8.1.5  螺旋CT概述	（132）
  8.2  指纹识别技术	（133）
    8.2.1  指纹识别系统分类	（135）
    8.2.2  指纹识别系统工作原理	（135）
    8.2.3  指纹特征提取和比对	（136）
  8.3  车辆牌照识别技术	（136）
    8.3.1  车辆牌照识别的步骤	（136）
    8.3.2  车辆牌照识别系统的结构	（137）
    8.3.3  预处理	（137）
    8.3.4  车牌定位	（138）
    8.3.5  字符的分割	（139）
    8.3.6  车牌字符识别	（140）
  思考与练习题8	（140）

第9章  MATLAB软件在图像处理中的应用	（142）
  教学导航	（142）
  9.1  MATLAB的特点与编程界面	（143）
  9.2  MATLAB中的变量管理	（146）
  9.3  图像处理工具箱	（147）
  9.4  常用类型函数表示	（152）
  9.5  图像的数字阵列表示与数字化过程	（154）
  应用实例1  车牌定位	（156）
  应用实例2  图像增强	（160）
  应用实例3  图像复原	（164）
  应用实例4  图像压缩编码	（167）
  应用实例5  图像分割	（170）
  思考与练习题9	（178）
参考文献	（179）