第1章 數(shù)字圖像
1.1 圖像編程
1.2 圖像獲取
1.2.1 針孔照相機(jī)模型
1.2.2 薄透鏡
1.2.3 數(shù)字化
1.2.4 圖像尺寸與分辨率
1.2.5 圖像坐標(biāo)系統(tǒng)
1.2.6 像素值
1.3 圖像文件格式
1.3.1 光柵和矢量數(shù)據(jù)
1.3.2 TIFF文件格式
1.3.3 GIF文件格式
1.3.4 PNG文件格式
1.3.5 JPEG文件格式
1.3.6 BMP文件格式
1.3.7 PBM文件格式
1.3.8 其他文件格式
1.3.9 位與字節(jié)
1.4 練習(xí)題
第2章 
2.1 圖像操作與處理
2.2 ImageJ綜述
2.2.1 關(guān)鍵特征
2.2.2 交互式工具
2.2.3 ImageJ插件
2.2.4 第一個(gè)示例：圖像取反
2.3 ImageJ與Java的其他信息
2.3.1 ImageJ的資源
2.3.2 用Java編程
2.4 練習(xí)題
第3章 直方圖
3.1 何謂直方圖
3.2 理解直方圖
3.2.1 圖像獲取
3.2.2 圖像缺陷
3.3 直方圖計(jì)算
3.4 多于8位圖像的直方圖
3.4.1 像素組合
3.4.2 示例
3.4.3 實(shí)現(xiàn)
3.5 彩色圖像直方圖
3.5.1 強(qiáng)度直方圖
3.5.2 單個(gè)顏色通道直方圖
3.5.3 組合顏色直方圖
3.6 累積直方圖
3.7 練習(xí)題
第4章 點(diǎn)運(yùn)算
4.1 圖像強(qiáng)度修正
4.1.1 對(duì)比度與亮度
4.1.2 利用設(shè)定門(mén)限限制結(jié)果值
4.1.3 圖像求反
4.1.4 閾值操作
4.2 點(diǎn)運(yùn)算與直方圖
4.3 自動(dòng)對(duì)比度調(diào)整
4.4 修正的自動(dòng)對(duì)比度調(diào)整
4.5 直方圖均衡化
4.6 直方圖規(guī)范化
4.6.1 頻率與概率
4.6.2 直方圖規(guī)范化的原理
4.6.3 調(diào)整為分段線(xiàn)性分布
4.6.4 調(diào)整為給定直方圖（直方圖匹配）
4.6.5 示例
4.7 Gamma校正
4.7.1 為什么是
4.7.2 Gamma函數(shù)
4.7.3 真實(shí)Gamma值
4.7.4 Gamma校正應(yīng)用
4.7.5 實(shí)現(xiàn)
4.7.6 修正Gamma校正
4.8 ImageJ中的點(diǎn)運(yùn)算
4.8.1 利用查找表進(jìn)行點(diǎn)運(yùn)算
4.8.2 算術(shù)運(yùn)算
4.8.3 包含多幅圖像的點(diǎn)運(yùn)算
4.8.4 兩幅圖像進(jìn)行點(diǎn)運(yùn)算的方法
4.8.5 多幅圖像的ImageJ插件
4.9 練習(xí)題
第5章 濾波器
5.1 何謂濾波器
5.2 線(xiàn)性濾波器
5.2.1 濾波矩陣
5.2.2 應(yīng)用濾波器
5.2.3 計(jì)算濾波器算子
5.2.4 濾波器插件示例
5.2.5 整數(shù)系數(shù)
5.2.6 任意尺寸的濾波器
5.2.7 線(xiàn)性濾波器的類(lèi)型
5.3 線(xiàn)性濾波器的性質(zhì)
5.3.1 線(xiàn)性卷積
5.3.2 線(xiàn)性卷積的性質(zhì)
5.3.3 線(xiàn)性濾波的可分離性
5.3.4 濾波器的脈沖響應(yīng)
5.4 非線(xiàn)性濾波器
5.4.1 最小值與最大值濾波
5.4.2 中值濾波
5.4.3 加權(quán)中值濾波器
5.4.4 其他非線(xiàn)性濾波器
5.5 濾波器的實(shí)現(xiàn)
5.5.1 濾波程序的效率
5.5.2 圖像邊界的處理
5.5.3 調(diào)試濾波器程序
5.6 ImageJ的濾波運(yùn)算
5.6.1 線(xiàn)性濾波器
5.6.2 高斯濾波器
5.6.3 非線(xiàn)性濾波器
5.7 練習(xí)題
第6章 邊緣與輪廓
6.1 邊緣是怎么來(lái)的
6.2 基于梯度的邊緣檢測(cè)
6.2.1 偏導(dǎo)數(shù)與梯度
6.2.2 導(dǎo)數(shù)濾波器
6.3 邊緣檢測(cè)算子
6.3.1 Prewitt算子與Sobel算子
6.3.2 Roberts算子
6.3.3 羅盤(pán)算子
6.3.4 ImageJ的邊緣檢測(cè)算子
6.4 其他邊緣檢測(cè)算子
6.4.1 基于二階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)
6.4.2 不同尺度下的邊緣
6.4.3 Canny算子
6.5 從邊緣到輪廓
6.5.1 輪廓跟蹤
6.5.2 邊緣圖
6.6 邊緣銳化
6.6.1 邊緣銳化與拉普拉斯濾波器
6.6.2 USM銳化
6.7 練習(xí)題
第7章 形態(tài)學(xué)濾波器
7.1 收縮與放大
7.1.1 像素的鄰域
7.2 基本的形態(tài)學(xué)運(yùn)算
7.2.1 結(jié)構(gòu)元素
7.2.2 點(diǎn)集
7.2.3 膨脹
7.2.4 腐蝕
7.2.5 膨脹與腐蝕的性質(zhì)
7.2.6 設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)濾波器
7.2.7 應(yīng)用舉例：輪廓
7.3 復(fù)合運(yùn)算
7.3.1 開(kāi)運(yùn)算
7.3.2 閉運(yùn)算
7.3.3 開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算的性質(zhì)
7.4 灰度形態(tài)學(xué)
7.4.1 結(jié)構(gòu)元素
7.4.2 膨脹與腐蝕
7.4.3 灰度開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算
7.5 實(shí)現(xiàn)形態(tài)學(xué)濾波器
7.5.1 ImageJ中的二值圖像
7.5.2 膨脹與腐蝕
7.5.3 開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算
7.5.4 Outline函數(shù)
7.5.5 ImageJ中的形態(tài)學(xué)運(yùn)算ImageProcessor類(lèi)
7.6 練習(xí)題
第8章 彩色圖像
8.1 RGB彩色圖像
8.1.1 彩色圖像的組織結(jié)構(gòu)
8.1.2 ImageJ中的彩色圖像
8.2 顏色空間與顏色轉(zhuǎn)換
8.2.1 轉(zhuǎn)換為灰度圖像
8.2.2 彩色圖像的去飽和
8.2.3 HSV/HSB與HLS彩色空間
8.2.4 電視顏色空間：YUV、YIQ?
8.2.5 用于印刷的顏色空間：CMY與
8.3 彩色圖像的統(tǒng)計(jì)分析
8.3.1 一幅圖像中有多少種顏色
8.3.2 顏色直方圖
8.4 練習(xí)題
附錄A 數(shù)學(xué)記號(hào)
A.1 符號(hào)
A.2 集合算子
A.3 算法復(fù)雜度和O記號(hào)
附錄B Java摘記
B.1 算術(shù)運(yùn)算
B.1.1 整數(shù)除法
B.1.2 求模算子
B.1.3 無(wú)符號(hào)字節(jié)型
B.1.4 數(shù)學(xué)函數(shù)（Math類(lèi)）
B.1.5 舍入
B.1.6 反正切函數(shù)
B.1.7 Float和Double（類(lèi)）
B.2 數(shù)組和集合
B.2.1 創(chuàng)建數(shù)組
B.2.2 數(shù)組大小
B.2.3 訪(fǎng)問(wèn)數(shù)組元素
B.2.4 二維數(shù)組
B.2.5 克隆數(shù)組
B.2.6 對(duì)象數(shù)組與排序
B.2.7 集合體（Collection）
參考文獻(xiàn)