第1章 导论
1.0.1 为什么要处理图像？
1.0.2 什么是一幅图像？
1.0.3 什么是一幅数字图像？
1.0.4 什么是一个光谱带？
1.0.5 为什么大多数图像处理算法都参照灰度图像进行，而实际中遇到的都是彩色图像？
1.0.6 一幅数字图像是如何形成的？
1.0.7 如果一个传感器对应物理世界中的一个小片，如何能让多个传感器对应场景中的同一个小片？
1.0.8 什么是图像中一个像素位置亮度的物理含义？
1.0.9 为什么图像常用512x512，256x256，128x128等来表示？
1.0.10 需要多少个比特以存储一幅图像？
1.0.11 什么决定了一幅图像的质量？
1.0.12 什么会使得图像模糊？
1.0.13 图像分辨率是什么含义？
1.0.14 “良好对比度”是什么含义？
1.0.15 图像处理的目的是什么？
1.0.16 如何进行图像处理？
1.0.17 图像处理中使用非线性操作符吗？
1.0.18 什么是线性操作符？
1.0.19 如何来定义线性操作符？
1.0.20 一个成像装置的点扩散函数和一个线性操作符之间有什么联系？
1.0.21 一个线性操作符如何变换一幅图像？
1.0.22 点扩散函数的含义是什么？
B1.1 在连续空间中一个点源的正式定义
1.0.23 实际中如何描述一个线性操作符作用在一幅图像上的效果？
1.0.24 对一幅图像可使用多于一个线性操作符吗？
1.0.25 线性操作符使用的次序会导致结果的不同吗？
B1.2 因为矩阵运算次序是不能互换的，如果改变使用移不变线性操作符的次序会发生什么情况？
B1.3 什么是堆叠操作符？
1.0.26 对矩阵H结构上可分离性的假设意味着什么？
1.0.27 如何能将一个可分离变换写成矩阵的形式？
1.0.28 可分离性假设的含义是什么？
B1.4 可分离矩阵方程的正式推导
1.0.29 本章要点
1.0.30 式（1.1 08）在线性图像处理中的意义是什么？
1.0.31 这本书有些什么内容呢？
第2章 图像变换
2.0.1 本章概况
2.0.2 如何能定义一幅基本图像？
2.0.3 什么是两个矢量的外积？
2.0.4 如何可将一幅图像展开成矢量的外积？
2.0.5 如何选择矩阵hc和hr？
2.0.6 什么是酉矩阵？
2.0.7 酉矩阵的逆是什么样的？
2.0.8 如何能构建一个酉矩阵？
2.0.9 如何选择矩阵U和V以使表达g的比特数比f少？
2.0.10 什么是矩阵对角化？
2.0.11 可以对角化任何矩阵吗？
2.1 奇异值分解
2.1.1 如何能对角化一幅图像？
B2.1 可将任何图像都展开成矢量的外积吗？
2.1.2 如何计算图像对角化所需的矩阵U，V和K？
B2.2 如果矩阵gg的本征值为负会如何？
2.1.3 什么是对一幅图像的奇异值分解？
2.1.4 能将一幅本征图像分解成多幅本征图像吗？
2.1.5 如何可用SVD来近似一幅图像？
B2.3 SVD的直观解释是什么？
2.1.6 什么是用SVD近似一幅图像的误差？
2.1.7 如何能最小化重建误差？
2.1.8 任何图像都可以从某一组基本图像扩展出来吗？
2.1.9 什么是完备和正交的离散函数集合？
2.1.10 存在正交归一化离散值函数的完备集合吗？
2.2 哈尔、沃尔什和哈达玛变换
2.2.1 哈尔函数是如何定义的？
2.2.2 沃尔什函数是如何定义的？
B2.4 用拉德马赫函数定义的沃尔什函数
2.2.3 如何能用哈尔或沃尔什函数来生成图像基？
2.2.4 实际中如何用哈尔或沃尔什函数构建图像变换矩阵？
2.2.5 哈尔变换的基元图像看起来是什么样的？
2.2.6 可以定义元素仅为+1或一1的正交矩阵吗？
B2.5 对沃尔什函数的排列方式
……
第3章 图像的统计描述
第4章 图像增强
第5章 图像恢复
第6章 图像分割和边缘检测
第7章 多光谱图像处理
附录A 算法列表
附录B 参考文献注解
附录C 参考文献
附录D 索引
· · · · · · (收起)