更新时间：2025-04-17 17:58:53
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内容提要
前言
第1章 绪论
1.1 数字图像的基本概念
1.1.1 数字图像的概念
1.1.2 图像的特点
1.2 基本的图像处理系统
1.2.1 图像处理硬件系统
1.2.2 图像处理软件系统
1.3 数字图像处理技术的应用与发展
1.3.1 数字图像处理研究内容
1.3.2 数字图像处理技术分层
1.3.3 数字图像处理技术的发展
1.3.4 数字图像处理技术的应用
1.4 数字图像离散化及分类
1.4.1 数字图像离散化
1.4.2 数字图像分类
1.5 图像文件格式
1.6 图像质量的评价方法
1.6.1 图像质量评价方法概述
1.6.2 主观质量评价方法
1.6.3 客观质量评价方法
第2章 Python图像处理编程基础
2.1 引言
2.2 Python开发环境配置
2.2.1 Anaconda安装和使用
2.2.2 PyCharm安装和使用
2.2.3 Python图像处理库安装
2.3 Python基础
2.3.1 基础语法
2.3.2 数据类型
2.3.3 运算符
2.3.4 程序流程控制
2.3.5 函数
第3章 图像的像素运算与几何变换
3.1 引言
3.2 图像点运算
3.2.1 图像点运算算法
3.2.2 图像点运算实现
3.3 图像代数运算
3.3.1 图像代数运算算法
3.3.2 图像代数运算实现
3.4 图像逻辑运算
3.4.1 图像逻辑运算算法
3.4.2 图像逻辑运算实现
3.5 图像的缩放
3.5.1 图像缩放变换算法
3.5.2 图像缩放实现
3.6 图像的旋转
3.6.1 图像旋转变换算法
3.6.2 图像旋转实现
3.7 图像的平移
3.7.1 图像平移变换算法
3.7.2 图像平移实现
3.8 图像的裁剪
3.8.1 图像裁剪算法
3.8.2 图像裁剪实现
3.9 图像的转置
3.9.1 图像转置算法
3.9.2 图像转置实现
3.10 图像的镜像变换
3.10.1 图像镜像变换算法
3.10.2 图像镜像变换实现
第4章 图像的空间域处理
4.1 引言
4.2 灰度增强
4.2.1 直方图修正法
4.2.2 灰度的线性变换
4.2.3 灰度的分段线性变换
4.2.4 灰度的非线性变换
4.3 图像平滑
4.3.1 图像噪声
4.3.2 邻域平均法
4.3.3 多幅图像平均法
4.3.4 中值滤波法
4.3.5 模板操作
4.4 图像锐化
4.4.1 一阶微分法
4.4.2 梯度算子
4.4.3 拉普拉斯算子
4.5 图像的伪彩色处理
4.5.1 色彩模型
4.5.2 密度分割法
4.5.3 灰度变换法
4.5.4 频率域滤波法
4.5.5 彩色图像灰度化
知识拓展（一） CLAHE算法及其Python实现
知识拓展（二） 自适应中值滤波及其Python实现
第5章 图像的频率域处理
5.1 引言
5.2 傅里叶变换基础知识
5.2.1 连续傅里叶变换
5.2.2 离散傅里叶变换
5.2.3 幅度谱、相位谱、功率谱
5.2.4 二维离散傅里叶变换的性质
5.2.5 离散图像傅里叶变换的实现
5.3 频率域滤波基础
