关于开设“图像处理中的数学原理详解”博客专栏的说明

近期，我在CSDN开设了一个博客专栏“图像处理中的数学原理详解”，专门用于发布这个系列的文章。、

全文目录请见 图像处理中的数学原理详解（总纲）

http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225

我整理了图像处理中可能用到的一些数学基础，将其分成了6个章节（全文目录见上方链接）。如果你对其中的某一小节特别感兴趣，但是它还没有被发布，你可以在博客下方留言，我会据此调整发布顺序。但是请务必精确地指出章节标号（例如1.3.7 曲面积分），而不是笼统地使用类似“第5章”或者“小波部分”这样的表述。因为等我把全部整个章节发布完，可能三个月的时间都已经过去了。

图像处理中的数学原理详解（已发布的部分链接整理）

http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48751037

另外，有读者提出非常希望学习第三章之内容（主要是因为偏微分方程在图像处理中的应用被我辑录在了这部分内容里）。为此，我特别整理出第三章的文稿分享给读者。有需要的读者可以在博客下方留言告知我你的邮箱地址，每满10条邮箱地址，我会统一发送一次完整的第三章文稿。鉴于CSDN的私信功能近来不是很稳定，因此请不要发私信给我，你有可能不会收到任何答复。

另附第3章之目录

——第3章 无所不在的高斯分布 
3.1  卷积积分与邻域处理
    3.1.1  卷积积分的概念
    3.1.2  模板与邻域处理
    3.1.3  图像的高斯平滑
3.2  边缘检测与微分算子
    3.2.1  哈密尔顿算子
    3.2.2  拉普拉斯算子
    3.2.3  高斯-拉普拉斯算子
    3.2.4  高斯差分算子
3.3  保持边缘的平滑处理
    3.3.1  双边滤波算法应用
    3.3.2  各向异性扩散滤波
    3.3.3  基于全变差的方法
3.4  数学物理方程的应用
    3.4.1  泊松方程的推导
    3.4.2  图像的泊松编辑
    3.4.3  离散化数值求解
3.5  多尺度空间及其构建
    3.5.1  高斯滤波与多尺度空间的构建
    3.5.2  基于各向异性扩散的尺度空间
本章参考文献