本书主要介绍图像处理与分析的基本原理、典型算法和实用技术。第1章为图像处理与分析基础，以后各章分别讨论了图像增强、图像平滑、图像锐化、图像分割、边缘检测、形态学图像处理、特征选择、彩色图像处理、纹理图像处理、频率变换、几何变换、图像编码、图像复原等图像处理与分析的基本知识，从第2章开始每章都包含可自由调用的Matlab和VC++算法源程序。

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第1章 图像处理与分析基础
1.1 视觉信息学概述
1.2 视觉信息学的应用领域
1.3 图像处理的特征
1.4 图像处理系统的基本构成
1.5 图像表达
1.5.1 图像的矩阵表达
1.5.2 图像的数据结构
1.6 图像格式
1.6.1 BMP格式
1.6.2 TIFF格式
1.6.3 JPEG格式
1.6.4 GIF格式
1.6.5 PNG格式
1.7 图像数字化

第1章  图像处理与分析基础
1.1  视觉信息学概述
1.2  视觉信息学的应用领域
1.3  图像处理的特征
1.4  图像处理系统的基本构成
1.5  图像表达
1.5.1  图像的矩阵表达
1.5.2  图像的数据结构
1.6  图像格式
1.6.1  BMP格式
1.6.2  TIFF格式
1.6.3  JPEG格式
1.6.4  GIF格式
1.6.5  PNG格式
1.7  图像数字化
1.8  视觉特性
1.8.1  人眼结构与机理要点
1.8.2  视觉模型
1.8.3  亮度感觉
1.9  图像处理与分析的基本知识
参考文献
第2章  图像增强
2.1  图像增强概述
2.2  对比度增强
2.3  灰度变换法
2.3.1  线性灰度变换
2.3.2  非线性灰度变换
2.3.3  位面表示
2.4  直方图调整法
2.4.1  直方图均衡化
2.4.2  直方图规定化
2.5  同态滤波法
2.6  伪彩色与假彩色增强
2.6.1  伪彩色增强
2.6.2  假彩色增强
2.7  应用研究实例
参考文献
第3章  图像平滑
3.1  图像噪声概述
3.2  图像平滑概述
3.3  低通滤波
3.4  均值滤波
3.5  中值滤波
3.6  自适应滤波
3.7  其他平滑技术
3.7.1  边缘保持均值滤波
3.7.2  边缘保持中值滤波
3.8  应用研究实例
参考文献
第4章  图像锐化
4.1  图像锐化概述
4.2  高通滤波
4.3  微分法
4.4  锐化图像表示方式
4.5  反锐化掩模法
4.6  应用研究实例
参考文献
第5章  图像分割
5.1  图像分割概述
5.2  阈值化
5.2.1  像素信息
5.2.2  阈值化处理
5.2.3  阈值的确定
5.3  区域生长和分裂合并
5.4  应用研究实例
参考文献