3.1 图像的几何变换 3.2 图像的离散傅立叶变换 3.3 图像变换的一般表示形式 3.4 图像的离散余弦变换 3.5 图像的离散沃尔什－哈达玛变换 3.6 K-L变换 3.7 本章小结

6.1 概述 6.2 图像编码的基本理论 6.3 无损压缩编码 6.4 限失真编码 6.5 二值图像编码 6.6 小波变换及在图像压缩编码中的应用 6.7 图像压缩国际标准简介

要点: 相加 *相减。 *相乘。 *相除 *图像融合

电子科技大学：《遥感图像处理 Remote Sensing Image Processing》课程教学资源（课件讲稿）第二章 遥感图像数据模型

第一节 图像压缩的基本概念 4.1.1 数据冗余 4.1.2 保真度标准 4.1.3 图像压缩模型 第二节 无损压缩 4.2.1 基于字典的压缩 4.2.2 统计编码 4.2.3 无损预测编码

6.1基本概念 6.1.1数据冗余 数据图像压缩中的关键概念,数据是用来表示信息的,信息包括有 用信息和无用信息,设n1、n分别代表表达相同信息的2个数据集合中的 信息载体单元的个数,相对数据冗余R定义为:

◆8.1 像素间的基本关系 ◆8.2 目标物边界的描述 ◆8.3 目标物的区域描述 ◆8.4 图像的几何特征 ◆8.5 图像的矩描述 ◆8.6 图像的纹理描述 ◆8.7 形态学在纹理描述中的应用

5.0 概述 5.1 退化模型 5.2 ,常见退化模型及辨识方法 5.3 图像的无约束恢复 5.4 图像的有约束最小二乘恢复 5.5 几何畸变图像的恢复 5.6 超分辨率图像复原

8.1 图像分割 Image Segmentation ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、基于灰度的分割技术 ◼ 3、基于梯度的分割技术 ◼ 4、彩色图像分割技术 ◼ 5、分割评价 8.2 图像描述 Image Description ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、链码描绘子 ◼ 3、傅立叶描绘子 ◼ 4、矩

 5.1 图像退化的数学模型  5.2 噪声模型  5.3 噪声估计  5.4 退化函数估计  5.5 无约束图像恢复  5.6 有约束图像恢复