数字图像处理及应用的目录 序前言第一章 绪论第一节 数学图像处理的发展及应用第二节 数字图像处理第三节 相关学科和领域习题第二章 图像的基本知识第一节 图像获取、图像的数字化、数字图像的描述第二节 常用的图像文件格式第三节 计算机图像数据处理第四节 图像质量评价第五节 彩色图像简介习题第三章 图像的变换第一节 傅里叶变换第二节 率散余统变换第三节 小波变换及其应用习题第四章 图像的增强第一节 引言第二节 直接灰度变换第三节 真方图修正法第四节 图像的平滑第五节 图像的锐化第六节 伪彩色图像处理习题第五章 图像的复原第一节 图像复原的基本概念第二节 力像复原的方法第三节 运动模糊的图像的复原习题第六章 数字图像的压缩编码第一节 概述第二节 预测编码第三节 统计编码第四节 变换编码第五节 静止图像压缩编码实例第六节 图像压缩的国际标准简价第六节 伪彩色图像处理习题第七章 图像的分割与特征分析第一节 图像分割第二节 图像特征第八章 数字图像处理系统及应用实例附录参考文献
你想搞数字图像处理，第一个要学会的就是zd编程，matlab也好C/C++也罢，会编程是必须的。然后就是要有基础的理论知识，冈萨雷斯的《数字图像处理》是必须的，一些VC+数字图像处理的书也是版要得的，有很多。图像处理主要是算法上的东东，所以《线性代数》、《数值分析》、《概率论》、《信号系统》的什么要看看，没必要一直权看书，一边写一边看一边学，遇到问题就查质料，有实际项目最好了。
为什么Lena的那张图会成为数字图像处理的标准图？ 这张图片的代表性在哪里？还是说大家是看着小图想着原图，为了心情愉悦搞学术。（原图露点我就不贴了）
数字图像处理
数字图像处理 先做一张标准电路板的图像。然后输入要检测的电路板的图像。两个图像做模式匹配。用图像的灰度差，加些膨胀，收缩算法之类的，看看有没有元件贴片大小的区域。抛砖引玉。
数字图像处理 问题一：根据直方图可以看出来原先处于中间灰度级的像素没了，而处于高灰度级的像素增加了，尤其是增加了一组灰度级为11的像素，说明密度大了，肿瘤有所恶化问题二：对于这个问题，也是恶化了，你可以看到四月份灰度级最高为10，而到了十二月，灰度级最高值编程了12，而且低灰度级部分没了，原来的灰度级为2的5000个像素点编程了0，而十二月份的灰度级为4的像素由200变为5250，也可以说明灰度级整体增高，肿瘤恶化，且比问题一恶化明显。
数字图像处理的基本步骤 1、图像获取是数字图像处理的第一步处理。图像获取与给出一幅数字形式32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333433646531的图像一样简单。通常，图像获取阶段包括图像预处理，譬如图像缩放。2、图像增强是对一幅图像进行操作，使其结果在特定应用中比原始图像更适合进行处理。“特定”一词很重要，因为增强技术建立在面向问题的基础上，例如，对增强X射线图像十分有用的方法，对增强电磁波谱中红外波段获取的卫星图像可能就不是好方法。不存在图像增强方法的通用理论，图像增强方法多种多样，特殊情况特殊对待。3、图像复原也是改进图像外观的处理领域。与图像增强不同，图像增强是主观的，而图像复原是客观的；复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。而增强以什么是好的增强效果这种主观偏爱为基础。4、彩色图像处理，第6章涵盖许多彩色模型和数字域彩色处理的基本概念。彩色也是图像中提取感兴趣区域的基础。5、小波是以不同分辨率来描述图像的基础。本书中为图像数据压缩和金字塔表示使用了小波，此时图像被成功地细分为较小的区域。6、压缩指的是减少图像存储量或降低图像带宽的处理。互联网是以大量的图片内容为特征的，例如，jpg文件扩展名。
使用关键字在Google上搜索时，注意不要使用：数字图像处理文件。PDF补充答案：已发送。补充回答：您的E-mail似乎有问题，不能接受Gmail邮件。
数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题 图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。目录1 解决方案2 常用的信号处理技术o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念3 典型问题4 应用5 相关相近领域6 参见解决方案几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字。
