《圖像處理和分析技術(shù)（第3版）/普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材·普通高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)特色教材》系統(tǒng)地介紹了圖像處理和分析的一些基本原理、典型方法和實(shí)用技術(shù)，主要包括圖像技術(shù)基礎(chǔ)、圖像增強(qiáng)技術(shù)、圖像恢復(fù)技術(shù)、圖像編碼技術(shù)、圖像分割技術(shù)、目標(biāo)表達(dá)和描述技術(shù)、特征測(cè)量技術(shù)、彩色圖像技術(shù)和視頻圖像技術(shù)，還對(duì)近年來一些新的圖像技術(shù)和圖像國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了介紹。讀者可從中了解圖像處理和分析的基本原理和典型技術(shù)，并應(yīng)能據(jù)此解決實(shí)際圖像應(yīng)用中的一些具體問題。《圖像處理和分析技術(shù)（第3版）/普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材·普通高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)特色教材》以知識(shí)點(diǎn)為單元，每個(gè)單元除包括基本概念、技術(shù)原理、算法介紹等內(nèi)容外，均有例題講解、本章要點(diǎn)、自我檢測(cè)題（包括提示和解答）和參考文獻(xiàn)介紹等。這樣的組織方式有比較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)性，用作教材或用以自學(xué)都比較方便，有利于學(xué)習(xí)和復(fù)習(xí)，也方便掌握和應(yīng)用有關(guān)內(nèi)容。 《圖像處理和分析技術(shù)（第3版）/普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材·普通高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)特色教材》可作為信號(hào)與信息處理、通信與信息系統(tǒng)、電子與通信工程、模式識(shí)別與智能系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺等學(xué)科大學(xué)本科專業(yè)基礎(chǔ)課程教材，也適合用作遠(yuǎn)程教育或繼續(xù)教育中電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等專業(yè)本科和研究生課程教材，還可供涉及圖像技術(shù)應(yīng)用行業(yè)（如生物醫(yī)學(xué)、電視廣播、工業(yè)自動(dòng)化、機(jī)器人、交通管理、電子醫(yī)療設(shè)備、遙感測(cè)繪和軍事偵察等）的科技工作者自學(xué)和科研參考。
《圖像處理和分析技術(shù)（第3版）/普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材·普通高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)特色教材》特色：
《圖像處理和分析技術(shù)（第3版）/普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材·普通高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)特色教材》介紹圖像處理和分析的基本原理、典型方法和實(shí)用技術(shù)，選材既考慮了不同專業(yè)背景學(xué)習(xí)者的需要，也考慮了自學(xué)讀者的學(xué)習(xí)特點(diǎn)。內(nèi)容以知識(shí)點(diǎn)為單元，互相之間相對(duì)獨(dú)立。每個(gè)知識(shí)點(diǎn)單元均包括基本概念、技術(shù)分析、算法介紹、例題講解和自我檢測(cè)題（包括提示和解答）。
章毓晉，1989年獲比利時(shí)列日大學(xué)應(yīng)用科學(xué)博士學(xué)位。1989年至1993年先后為荷蘭德爾夫特大學(xué)博士后及研究人員。1993年到清華大學(xué)任教。1997年起被聘為教授.2014年起被聘為長(zhǎng)聘教授。2003年學(xué)術(shù)休假期間同時(shí)被聘為新加坡南洋理工大學(xué)訪問教授。
在清華大學(xué)先后開出并講授過10多門本科生和研究生課程。在南洋理工大學(xué)開出并講授過研究生課程“現(xiàn)代圖像分析（英語）”。編寫、出版圖像工程教材20本。在國(guó)內(nèi)外發(fā)表教學(xué)研究論文30多篇。
主要科學(xué)研究領(lǐng)域?yàn)槠浞e極倡導(dǎo)的圖像工程（圖像處理、圖像分析、圖像理解及其技術(shù)應(yīng)用）和相關(guān)學(xué)科。已在國(guó)內(nèi)外發(fā)表圖像工程研究論文近500篇，出版專著6本，出版辭典2本。
現(xiàn)為中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)委員會(huì)主任，國(guó)際電氣電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）高級(jí)會(huì)員，國(guó)際光學(xué)工程協(xié)會(huì)（SPIE）會(huì)士（因在圖像工程方面的成就）。
第1章 圖像技術(shù)基礎(chǔ)
1.1 圖像和像素
1.2 像素間聯(lián)系
1.3 圖像采集
1.4 采樣和量化
1.5 圖像存儲(chǔ)與格式
1.6 圖像顯示
1.7 圖像坐標(biāo)變換
1.8 圖像技術(shù)及分類
本章要點(diǎn)
自我檢測(cè)題
第2章 圖像增強(qiáng)技術(shù)
2.1 算術(shù)和邏輯運(yùn)算
2.2 圖像灰度映射
2.3 直方圖均衡化
2.4 直方圖規(guī)定化
2.5 空域卷積增強(qiáng)
2.6 傅里葉變換和頻域增強(qiáng)
2.7 頻域低通濾波器
2.8 頻域高通濾波器
2.9 帶通帶阻濾波器
本章要點(diǎn)
自我檢測(cè)題
第3章 圖像恢復(fù)技術(shù)
3.1 圖像退化及模型
3.2 噪聲及其描述
3.3 空域噪聲濾波器
3.4 組合濾波器
3.5 頻域周期噪聲濾波器
3.6 逆濾波
3.7 維納濾波
3.8 幾何失真校正
3.9 投影重建
本章要點(diǎn)
自我檢測(cè)題
第4章 圖像編碼技術(shù)
4.1 數(shù)據(jù)冗余和壓縮
4.2 圖像保真度
4.3 LZW編碼
4.4 哈夫顯編碼
4.5 算術(shù)編碼
4.6 位平面編碼
4.7 無損預(yù)測(cè)編碼
4.8 有損預(yù)測(cè)編碼
4.9 變換編碼
本章要點(diǎn)
自我檢測(cè)題
第5章 圖像分割技術(shù)
5.1 分割定義和方法分類
5.2 微分邊緣檢測(cè)
5.3 積分角點(diǎn)檢測(cè)
5.4 主動(dòng)輪廓模型
5.5 取閾值分割
5.6 基于過渡區(qū)選取閾值
5.7 特征空間聚類
5.8 區(qū)域生長(zhǎng)
5.9 分水嶺算法
本章要點(diǎn)
自我檢測(cè)題
第6章 目標(biāo)表達(dá)和描述技術(shù)
6.1 輪廓的鏈碼表達(dá)
6.2 輪廓標(biāo)志
6.3 輪廓的多邊形近似
6.4 目標(biāo)的層次表達(dá)
6.5 目標(biāo)的圍繞區(qū)域
6.6 目標(biāo)的骨架表達(dá)
6.7 輪廓的傅里葉描述
6.8 輪廓的小波描述
6.9 目標(biāo)關(guān)系描述
本章要點(diǎn)
自我檢測(cè)題
第7章 特征測(cè)量技術(shù)
7.1 輪廓基本參數(shù)及測(cè)量
7.2 區(qū)域基本參數(shù)及測(cè)量
7.3 區(qū)域紋理的統(tǒng)計(jì)參數(shù)
7.4 區(qū)域紋理的結(jié)構(gòu)描述
7.5 區(qū)域形狀參數(shù)及測(cè)量
7.6 輪廓矩和區(qū)域矩
7.7 特征測(cè)量誤差來源
7.8 特征測(cè)量誤差分析
本章要點(diǎn)
自我檢測(cè)題
第8章 彩色圖像技術(shù)
8.1 視覺基礎(chǔ)
8.2 顏色視覺和色度圖
8.3 顏色模型
8.4 偽彩色圖像增強(qiáng)
8.5 真彩色圖像增強(qiáng)
8.6 全彩色濾波和消噪
8.7 彩色圖像分割
8.8 基于顏色的圖像檢索
本章要點(diǎn)
自我檢測(cè)題
第9章 視頻圖像技術(shù)
9.1 視頻表達(dá)和格式
9.2 運(yùn)動(dòng)檢測(cè)
9.3 視頻濾波
9.4 視頻預(yù)測(cè)編碼
9.5 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
9.6 背景建模
9.7 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤
本章要點(diǎn)
自我檢測(cè)題
附錄A 新技術(shù)介紹
A.1 視網(wǎng)膜皮層技術(shù)
A.2 圖像修復(fù)技術(shù)
A.3 圖像水印技術(shù)
A.4 超分辨率技術(shù)
A.5 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)
A.6 均移技術(shù)
附錄B 圖像國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)
B.1 二值圖像壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)
B.2 靜止圖像壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)
B.3 運(yùn)動(dòng)圖像壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)
B.4 其他圖像國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)
自我檢測(cè)題參考答案
參考文獻(xiàn)
索引
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