1.图像变换的目的、要求和应用 2.傅立叶级数、频谱分析概念及其意义 3.一维、二维连续、离散傅立叶变换定义、性质及其应用

讲解内容： 1. 图像变换的目的、要求和应用 2. 傅立叶级数、 频谱分析概念及其意义 3.一维、二维连续、离散傅立叶变换定义、性质及其应用 目的： 1. 熟悉二维傅立叶变换定义、性质及其应用； 2. 掌握一维傅立叶变换算法及频谱分析方法

• 图像结构 • 图像的空间变换 • 图像的亮度变换

• 图像结构 • 图像的空间变换 • 图像的亮度变换

图像增强是图像处理的基本内容之一。图像增强是指 按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,削弱或 去除某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去 改善图像质量,处理的结果更适合于人的视觉特性或机器 识别系统。增强处理并不能增加原始图像的信息,而只能 增强对某种信息的辨识能力,并且这种处理有可能损失一 些其它信息。 图像增强技术主要包括直方图处理、图像点处理、图 像平滑处理、图像锐化处理、伪彩色技术及图像几何处理 等。 图

3.1 数字图像基础知识 3.2 静止图像压缩标准 3.3 显示设备与扫描仪 3.4 图像处理软件

介绍了一种恢复数字化畸变凸性图像的算法-增强算子讨论该方法增强和恢复被高斯噪声畸变的凸性数字化图像的原理并通过计算机模拟实例验证了增强算子处理畸变凸性数字化像点的有效性.该方法已用于处理Al-Mn-Si准晶的数字化高分辨电子显微镜(HREM)像,揭示了HREM像中的周期性特征

一、引言 二、加法运算应用 三、减法运算应用 四、乘法运算和除法运算 五、有噪声图像的IOD 六、加法运算与直方图 七、一维卷积的离散化计算 八、要点总结

5.1 阈值分割 5.2 边缘检测 5.3 区域分割 5.4 Hough变换 5.5 近邻法分割 5.6 基于动态聚类的分割 5.7 基于神经网络的分割 5.8 其它分割方法

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