 色彩基础  色彩模型  伪彩色处理  色彩变换  彩色图像的平滑与锐化  彩色图像分割  彩色图像压缩

讲解内容： 1.课程性质、教学计划和要求简介； 2. 数字图像处理的基本概念、主要内容、系统组成、特点及其应用 目的： 1. 要求学生了解数字图像处理的主要内容及相关知识，熟悉数字图像处理与其他学科的关系； 2.重点掌握数字图像处理的基本概念、系统组成、特点及应用

• Matlab的工作环境 • 创建M文件 • Matlab编程 • 常用流程控制语句 • 图像存储与显示 • 数字图像处理中常用的Matlab函数

10.1 图像处理在数字水印上的应用 10.2 基于形态学的图像颗粒度分析系统 10.3 基于内容的图像检索（CBIR） 10.4 数字化医院中的图像存档与通信系统 10.5 PHOTOSHOP图像处理软件简介

本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等

1. 图像数字化概念、数字化参数对图像质量的影响、 数字化器性能评价 2. 图像灰度直方图的基本概念、计算、 性质及其应用 3. 数字图像处理算法形式与数据结构 4. 图像图像文件格式与特征 目的： 1. 熟悉本章基本概念和图像处理算法形式，了解图像的特征； 2.重点掌握图像数字化图像灰度直方图的基本概念及应用、图像数据结构与特征

简单的图像形成模型 图像的感知与获取 图像的采样 图像的量化 图像质量与采样和量化的关系

1、图像处理的视觉基础 2、图像的数学模型 3、图像质量评价 4、对设计图像处理系统的影响

《数字图像处理》课程教学课件（Digital Image Processing）彩色图像处理 6.2 伪彩色和全彩色图像处理

1.1 概述 1.2 图像处理的内容 1.3 图像处理的特点 1.4 图像的数据格式 1.5 视觉现象 1.6 颜色与颜色空间 1.7 图像处理系统框图