《數字圖像處理基礎（第二版）》主要介紹數字圖像處理的基礎方法，在第一版的基礎上，對內容進行優化，增加了關于數字圖像處理三類深度學習網絡模型的介紹。
《數字圖像處理基礎（第二版）》共11章，重點介紹數字圖像處理的基本概念、圖像增強、圖像幾何變換、圖像去噪、圖像銳化、圖像分割、二值圖像處理、彩色圖像處理、圖像變換、圖像壓縮編碼、圖像處理的深度學習網絡模型等。
目錄
第1章引言1
1.1數字圖像處理、計算機視覺、計算機圖形學3
1.2數字圖像處理系統的結構5
1.3數字圖像的基本概念6
1.3.1數字圖像的數值描述6
1.3.2數字圖像的灰度直方圖9
1.4數字圖像處理的主要研究內容12
1.5本書的結構安排14
習題15
第2章圖像增強17
2.1γ校正18
2.2對比度線性展寬23
2.3灰級窗與灰級窗切片25
2.3.1灰級窗25
2.3.2灰級窗切片26
2.4動態范圍調整28
2.4.1線性動態范圍調整28
2.4.2非線性動態范圍調整30
2.5直方圖均衡化32
2.6自適應直方圖均衡化35
2.7偽彩色37
2.8Retinex圖像增強方法40
習題42
第3章圖像幾何變換43
3.1圖像的位置變換44
3.1.1圖像的平移44
3.1.2圖像的鏡像45
3.1.3圖像的旋轉46
3.2圖像的形狀變換51
3.2.1圖像的縮小51
3.2.2圖像的放大54
3.2.3圖像的錯切57
3.3齊次坐標與圖像的仿射變換59
3.4圖像幾何畸變的校正60
習題63
第4章圖像去噪65
4.1圖像噪聲66
4.2均值濾波67
4.2.1均值濾波的原理67
4.2.2均值濾波方法68
4.3中值濾波71
4.3.1中值濾波的原理71
4.3.2中值濾波方法71
4.4邊界保持類平滑濾波73
4.4.1K近鄰均值濾波74
4.4.2對稱近鄰均值濾波75
4.5非局部均值濾波77
習題79
第5章圖像銳化81
5.1圖像細節的基本特征82
5.2一階微分算子83
5.2.1具有方向性的一階微分算子84
5.2.2Roberts交叉微分算子87
5.2.3Sobel微分算子88
5.2.4Priwitt微分算子89
5.3二階微分算子91
5.3.1Laplacian微分算子91
5.3.2Wallis微分算子95
5.4微分算子在邊緣檢測中的應用95
5.5Canny算子96
5.6LOG濾波算法102
習題104
第6章圖像的分割105
6.1閾值分割方法106
6.1.1p-參數法106
6.1.2最大熵方法108
6.1.3最大類間、類內方差比法109
6.2區域生長分割方法110
習題112
第7章二值圖像處理113
7.1二值圖像中的基本概念114
7.1.1連接與點特性114
7.1.2幾何特征115
7.2腐蝕與膨脹118
7.2.1腐蝕118
7.2.2膨脹120
7.3開運算與閉運算122
7.3.1開運算122
7.3.2閉運算123
7.4貼標簽124
7.4.1連通域標簽法124
7.4.2輪廓標簽法127
7.5細線化方法128
習題130
第8章彩色圖像處理131
8.1彩色的形成原理與基本概念132
8.2表色系133
8.2.1計算顏色模型系統134
8.2.2視覺顏色模型系統137
8.2.3工業顏色模型系統139
8.3色彩平衡140
8.3.1白平衡法141
8.3.2灰色世界法142
8.4彩色補償143
習題146
第9章圖像變換147
9.1圖像的頻域變換（傅里葉變換）148
9.1.1一維傅里葉變換148
9.1.2二維傅里葉變換151
9.1.3快速傅里葉變換（FFT）153
9.1.4圖像的頻譜分布特性157
9.2小波變換159
9.2.1連續小波變換160
9.2.2離散小波變換162
9.2.3小波的多尺度分解與重構163
9.3小波變換在圖像處理中的應用169
9.3.1應用于圖像壓縮169
9.3.2應用于圖像融合170
9.3.3應用于圖像增強171
9.3.4應用于圖像去噪172
習題172
第10章圖像壓縮編碼173
10.1圖像冗余的概念174
10.1.1冗余的概念174
10.1.2圖像中的冗余175
10.2圖像無損壓縮編碼177
10.2.1行程編碼（RLE）177
10.2.2哈夫曼（Huffman）編碼180
10.3圖像有損壓縮編碼183
10.3.1彩色圖像的有損編碼183
10.3.2小波變換編碼184
習題187
第11章深度學習與圖像處理189
11.1深度卷積網絡的基本結構190
11.1.1卷積層190
11.1.2激活層192
11.1.3BN層（批數據歸一化處理層）193
11.1.4池化層194
11.2超分辨率圖像重建卷積網絡195
11.2.1SRCNN網絡195
11.2.2ESPCN網絡198
11.3圖像分類深度卷積網絡199
11.3.1LeNet-5網絡199
11.3.2AlexNet網絡203
11.4圖像目標檢測深度卷積網絡205
11.4.1Faster-RCNN網絡206
11.4.2YOLO網絡211
習題218
參考文獻219
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