4.1 图像增强概述 4.2 空间域单点增强 4.3 平滑 4.4 锐化

皮肤镜图像毛发噪声去除 遥感图像配准 显著性目标检测

《数字图像处理》课程教学课件（Digital Image Processing）图像复原与重建 5.1 图像退化复原过程的模型 5.2 噪声模型

◆7.1 图像分割的定义和依据 ◆7.2 边缘点检测 ◆7.3 边缘线跟踪 ◆7.4 门限化分割 ◆7.5 区域分割法

§2.3.1 图像的采样和量化 §2.3.3.2 像素间的运算

讲解内容： 1. 图像恢复的概念、模型与方法 2. 图像几何校正和几何变换 3. 图像重建 目的： 1. 熟悉位移不变系统图像退化模型，掌握频率域逆滤波恢复方法； 2. 熟悉图像几何校正和几何变换的方法与基本步骤，掌握图像灰度内插方法及其特点 3.了解图像重建的基本概念与方法

1 图像表示 1.1 数字图像生成 1.2 图像的表示方法 § 图像形式 § 函数形式 § 信号形式 1.3 图像生成机制 2 图像点操作 2.1直 接灰度变换 2.2 直方图增强方法 2.3 图像间的算术运算和逻辑运算 2.4 自然抠图和图像合成

《APP 开发与应用》 《ARM 技术原理与应用》 《DSP 技术原理及应用》 《FPGA 设计与应用》 《MATLAB 原理及工程应用》 《传感器与检测技术》 《单片机原理及应用》 《电器及 PLC 控制技术》 《电子电器通用项目测试》 《电子电器原理与应用》 《电子系统设计》 《电子线路 CAD》 《电子仪表测量》 《高频电路》 《工程电磁场导论》 《过程检测技术及仪表》 《模拟电子技术》 《嵌入式开发与应用》 《数字电子技术》 《数字图像处理》 《数字信号处理》 《通信原理》 《微波技术与天线》 《现场总线技术》 《现代交换技术》 《现代通信系统》 《信号与系统》 《信息理论与编码》 《语音信号处理》 《专业导论》 《专业英语》

2.3.1 傅立叶变换导言 – 理论基础、连续与离散的傅立叶变换 2.3.2 二维傅立叶变换特性 – 可分离性、周期与共轭对称、平移性、 – 旋转特性、线性与相似性 、均值性、 – 拉普拉斯、卷积与相关 2.3.3 快速傅立叶变换 – FFT算法、逆向FFT算法、算法实现

1. 熟悉并掌握本章基本概念、空间域图像增强的原理、方法及其特点； 2. 了解频率域图像增强的方法及其实现过程； 3.重点掌握直方图修正方法、特点及其应用；空间域平滑、锐化和彩色增强技术。 4.1图像增强的点运算 4.2 图像的空间域平滑 4.3 图像空间域锐化 4.4图像的频率域增强 4.5 彩色增强技术