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第一章 簡介
簡單介紹數位影像處理的應用
第二章 數學基礎
本章將討論在數位影像處理技術中較常用到的一些數學基礎
第三章 取樣與量化
簡單介紹何謂取樣以及何謂量化
第四章 轉換法
由於影像上的某些問題在原函數定義的領域內較不易甚或是無法解決，所以藉助某一個轉換法將其轉換到另一領域，使得問題較易於處理。本章將介紹各種轉換法應用
第五章 影像增強
影像增強技術的主要目的是為了增加影像的視覺效果，讓人眼或機器易於辨識。本章將介紹多種影像增強的方法
第六章 影像復原
影像復原的主要目的是去改善一幅品質遭受惡化的影像。事實上，復原是種過程，此過程試圖利用對惡化現象發生之前的瞭解，建立惡化的模型，再運用相反的過程來重建或恢復影像。
早期的數位影像復原技術大多是以頻率域的方法為基礎。但是，本章則以代數方法為探討重點。
第七章 影像壓縮
本章將介紹影像資料的冗餘性、影像品質之評估及各種常用的影像壓縮法。
第八章 影像分割
本章要討論的影像分割(image segmentation)屬於影像分析中級處理，先前各章所介紹的一些影像技術則可歸類為前級處理的方法。
第九章 表示與描述
影像分割形成的區域之後，所形成的分割像素的集合通常是用適合於進一步計算機處理的形式給予表示和描述。本章將探討相關的領域知識。
第十章圖樣識別
本書的最後一部份為圖樣識別，屬於整個數位影像處理的後級處理部份。這個過程很類似於一般用智慧認知這一術語所指的過程。一般實際的圖樣識別系統，都針對其應用對象有特別的「領域知識」或解決方案，而很難有一個可解決眾多不同類問題的通用圖樣識別系統。然而，有一些基本原理或原則，對多數的圖樣識別系統均適用，本章的的主要目的就是討論這些基本原理。
附錄A Matlab實驗常用函式
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