《数字图像处理与分析》是一部系统介绍数字图像的获取、处理与分析、识别及其相关技术的著作。全书共10章，分别为绪论、图像处理数学基础、图像变换、图像增强、图像恢复与重建、图像压缩与编码、图像分割、图像特征与描述、图像挖掘与识别、基于内容图像检索。可分为三个部分，第1～3章为图像基础部分，介绍有关数字图像的基础知识，主要包括图像及图像处理基本概念、应用领域、成像原理、数学基础知识、图像变换等。第4～6章为第二部分，主要介绍数字图像处理技术，如图像增强、图像压缩与编码、图像恢复与重建。第7～10章为第三部分，主要介绍图像分析与识别技术。
《数字图像处理与分析》可作为高等院校计算机应用、模式识别与智能系统、信息工程、生物医学工程、通信工程等学科硕士研究生和大学高年级学生的专业基础课教材，也可供军事侦察、地理信息系统和机器人等相关研究领域的高等院校师生与科技工作人员参考。
第1章绪论
1.1基本概念
1.2数字图像文件格式
1.3数字图像处理的研究内容
1.4图像成像原理
1.5图像处理技术的应用领域
第2章图像处理数学基础
2.1图像点运算
2.2图像代数运算
2.3图像几何运算
2.4线性系统理论
2.5多元统计分析
第3章图像变换
3.1概述
3.2傅里叶变换
3.3离散余弦变换
3.4离散沃尔什—哈达玛变换
3.5Gabor变换
3.6小波变换
3.7Curvelet变换
第4章图像增强
4.1图像增强的点运算
4.2图像空间域增强
4.3图像频域增强
4.4图像彩色增强
第5章图像恢复与重建
5.1图像退化模型
5.2常见图像恢复方法
5.3图像的几何校正
5.4图像重建
第6章图像压缩与编码
6.1概述
6.2图像无损压缩编码
6.3图像有损压缩编码
6.4图像压缩标准
第7章图像分割
7.1概述
7.2基于区域的图像分割
7.3基于边缘的图像分割
7.4基于特定理论的图像分割
7.5图像分割结果的评价
第8章图像特征描述
8.1概述
8.2颜色特征描述
8.3纹理特征描述
8.4形状特征描述
8.5语义特征描述
第9章图像挖掘和识别
9.1概述
9.2图像关联规则挖掘技术
9.3图像聚类挖掘技术
9.4基于多特征融合的图像识别方法
9.5基于特征融合的医学图像关联识别系统
第10章医学图像检索技术
10.1图像检索技术
10.2基于内容的图像检索技术
10.3基于灰度特征及其空间分布信息的检索
10.4基于非线性特征联合的检索
10.5基于语义的图像检索
10.6综合多特征的图像检索
参考文献
版权页：
文件头包含各种识别信息，其中包括PCX文件的特征信息、图像的大小和视频、调色板设置等。图像数据区用于表示图像，如果图像是256色模式，图像数据区的后面将储存256色调色板数据。
1.3 数字图像处理的研究内容
数字图像处理是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门学科。根据抽象程度和研究方法等的不同可分为3个层次，即图像处理、图像分析和图像理解。它们是处在3个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图像处理是底层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。图像分析则进入中层，分割和特征提取把原来的像素描述的图像转化为比较简洁的非图形式的描述。图像理解主要是高层操作，基本上是从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。随着抽象程度的提高，数据量是逐渐减少的。具体说来，原始图像数据经过一系列的处理过程逐步转化为更有组织和用途的信息。在这个过程中，一方面语义不断引入，操作对象发生变换，数据得到了压缩；另一方面，高层操作对底层操作有指导作用，因此能提高底层操作的效能。具体而言，数字图像处理研究内容包括以下几点。
1.3.1 图像变换
为了有效地和快速地对图像进行处理和分析，常常需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换到另外一些空间，并利用在这些空间的特有性质方便地进行一定的加工，最后再转换回图像空间以得到所需的效果。图像变换就是指把图像信号从空间域变换到变换域，其意义主要在于可以从另一个角度来分析图像信号的特性，简化图像处理问题、有利于特征提取、增强对图像信息的理解。典型的方法有傅里叶变换、离散余弦变换及小波变换等。
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