本书是一本关于数学图像信息处理的著作，内容新颖。通过实例示范，对一些难懂的理论问题，既可掌握其精髓也可用于科研与工作。本书较好地突破了传统图像处理的框架，不仅使多谱估计、小波变换、神经网络等技术融于一体，在概念上，还使泛函理论贯于图像得理之中。全书分Ⅲ篇12章。第1章至第6章为第Ⅰ篇：处理基础与方法。第7章至第9章为第Ⅱ篇：累积域处理、小波变换与运动估计。第10章至12章为第Ⅲ篇：恢复、配准与分类。
本书适用对象：信号与图像得理、计算机应用等专业大学教师、研究生、高年级学生、科学研究人员与工程技术人员。

第Ⅰ篇 处理基础与方法
第1章 绪论
1. 前言
1.2 视觉心理物理学性质
1.3 图像处理基本内容与系统
第2章 数字化与灰度调整
2.1 采样准则与量化
2.2 基本运算类型
2.3 直方图及其修整
2.4 灰度级变换与图像内插
2.5 灰度分层与采色增显
第3章 边缘鲜亮与各向异性
3.1 空域平滑与自适应
3.2 基于梯度的边缘增强
3.3 二阶差分与边缘提取
3.4 各向异性扩散法
3.5 正则化变分法
第4章 非线性滤波与数学形态学
4.1 中值滤波
4.2 数学形态学滤波
4.3 基于轮廊结构的图像形态学处理与滤波
第5章 傅里叶变换与滤波
5.1 2维离散傅里叶变换
5.2 2维有限长度滤波器
5.2 2维递归滤波与AP估计
第6章 几种重要变换与维纳滤波
6.1 离散余弦变换
6.2 离散卡洛变换
6.3 拉顿变换
第Ⅱ篇 累积域处理、小波变换与运动估计
第7章 累积域图像处理
7.1 高阶累积量与多谱定义
7.2 双谱及其非参数化估计
7.3 高阶累积量与模型参数的关系
7.4 非高斯2维随机场
7.5 累积域图像处理中几种重要考虑
第8章 小波变换与多尺度处理
……
第Ⅲ篇 恢复、配准与分类
参考文献