基礎から最新の技術までできる限り網羅し、体系的な理解と独学できるような構成になっており、すべての手法についてMatlabプログラムを添附！
第1章 画像処理と画像劣化モデル
第2章 ノイズ除去技術
2.1 フィルタリングと畳み込み演算
2.2 ガウシアンフィルタ
2.3 バイラテラルフィルタ
2.4 異方性拡散に基づく平滑フィルタ
2.5 Wavelet Shrinkageフィルタ
2.6 ICA Shrinkageフィルタ
2.6.1 ICAによる基底抽出
2.6.2 ICA Shrinkageフィルタ
第3章 画像復元技術
3.1 劣化画像と点広がり関数
3.2 逆フィルタとWienerフィルタ
3.3 Iterative Back Projection（IBP）法
3.4 エッジ検出に基づく焦点ずれ画像のBlind Deconvolution
3.4.1 提案アルゴリズム
3.4.2 実験結果
3.5 学習型Blind Deconvolution
3.6 Cepstrumを用いた半影カメラ像のBlind Deconvolution
第4章 幾何学的変換の基本、レジストレーション技術、補間技術
4.1 幾何学的変換
4.1.1 平行移動（Translation）
4.1.2 回転（Rotation）
4.1.3 拡大・縮小（Scale）
4.2 レジストレーション技術（registration）
4.2.1 Optical Flow法
4.2.2 主成分分析法
4.2.2.1 BROI画像の生成
4.2.2.2 位置合わせパラメータの決定
4.3 補間技術
4.3.1 バイリニア補間法
4.3.2 バイキュービック補間法
4.3.3 Lanczos-Sinc補間法
4.3.4 カーネル補間法のプログラムと出力例
4.3.5 カーネル補間法の比較と問題点
4.3.6 Edge-directed補間法（NEDI：New Edge-Directed Interpolation）
4.3.7 NEDI補間法とカーネル補間法との比較
第5章 超解像技術
5.1 マルチフレーム超解像技術
5.2 高倍率画像生成のための階層的超解像技術
5.3 再構成法による超解像技術
5.4 事例ベース超解像技術（Example-based Super-Resolution）
5.5 学習ベース超解像技術
5.6 Face Hallucination超解像技術
参考文献