提出了以人工智能思想为指导的图像数据库的智能检索方法,它利用模式识别技术和图像处理技术,同时考虑启发性知识.该方法用图像特征向量代表图像并进行聚类分析以建立图像库的检索树,应用最佳优先搜索方法在检索树上找出用户满意的图像.重点探讨了如何利用专家的经验知识和通过样本训练得到启发评价函数,并推出了启发评价函数存在的条件

本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等

◆4.0 概述 ◆4.1 图像的对比度增强 ◆4.2 图像的直方图修正 ◆4.3 图像平滑 ◆4.4 图形锐化 ◆4.5 图像的同态滤波 ◆4.6 图像的彩色增强

8.1 图像复原技术概述 8.2 运动模糊图像复原的基本原理 8.3 典型的运动模糊图像复原方法 8.4 几种恢复方法的性能比较 8.5 图像复原质量评价 8.6 图像复原技术的应用

2.1 图像的向量表示 2.2 随机场－图像的统计表示 2.3 正交变换 2.4 付氏变换 2.5 离散图像付氏变换( DFT ) 2.6 快速付氏变换（FFT） 2.7 其它常用变换 2.8 K-L变换 2.9 图像的采样 2.10 二值图像的采样 2.11 图像的量化

• 图像成像机理 • 图像成像模型 • 图像模型概述 • 图像的亮度模型 • 图像的彩色模型

◆ 3.1 图像的几何变换 ◆ 3.2 图像的离散傅立叶变换 ◆ 3.3 图像变换的一般表示形式 ◆ 3.4 图像的离散余弦变换 ◆ 3.5 图像的离散沃尔什－哈达玛变换 ◆ 3.6 K-L变换 ◆ 3.7 本章小结

10.1 图像处理在数字水印上的应用 10.2 基于形态学的图像颗粒度分析系统 10.3 基于内容的图像检索（CBIR） 10.4 数字化医院中的图像存档与通信系统 10.5 PHOTOSHOP图像处理软件简介

4.0 概述 4.1 图像的对比度增强 4.2 图像的直方图修正 4.3 图像平滑 4.4 图形锐化 4.5 图像的同态滤波 4.6 图像的彩色增强

3.1 图像的几何变换 3.2 图像的离散傅立叶变换 3.3 图像变换的一般表示形式 3.4 图像的离散余弦变换 3.5 图像的离散沃尔什一哈达玛变换 3.6 K-L变换 3.7 本章小结