提出了基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法，并将其用于光学相干断层成像(optical coherence tomography，OCT) 图像中视网膜组织边缘检测. 首先将图像进行去噪和粗分割的预处理，并将图像划分为若干子图像; 其次对每一子图利用免疫遗传算法求取自适应结构元，初始随机生成固定长度的二进制数串作为抗体，并将其转化为结构元素格式，以图像二维熵定义抗体适应度，根据子图像本身结构特征信息，寻找最优抗体结构元素; 最后利用寻优得到的各结构元素对子图进行形态学边缘检测，合并各子图的分割结果，实现整体图像目标边界提取. 实验结果表明了该方法在图像目标边界提取的有效性

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

1.1 图像的概念 1.1.1图像的分类 1.1.2图像信息的分类 1.1.3图像处理的基本方法 1.1.4数字图像处理的几个基本术语 1.2数字图像处理技术 1.3 数字图像处理的发展历程与主要应用领域 发展历程 不断拓展的应用领域 1.4 课程学习要求

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

图像处理算法中的几何处理是根据几何变换改变一幅图像中象素的位置和/或排列。前面讨论过的各种 处理都要根据特定的变换改变象素值的大小。而几何变换并不改变象素值的大小,它只是改变象素所处的位置。也就是说,将给定象素值的象素移到图像中一个新位置上。 由于几何变换是一种调整一幅图像中各类特征间空间关系的变换。实际上,一个不受约束的几何变换 ,可将图像中的一个点变换到图像中任意位置。也就是说,几何变换可将原图像变得面目全非。但实际使用的几何变换是一种保持变换前后图像局部特征相似性的变换

图像和文字都是组成网页的基本元素， 与文字相比，图像更加直观、生动。无论 是商业网站还是个人网站，都应该是图文 并茂的网页。同时一定要注意图像的大小 和数量。如果图像文件太大、太多会影响 下载速度，这会使浏览者失去信心。本章 首先介绍了网页图像基础，然后通过一个 精心设计的实例讲解了应用图像的大部分 基础内容。读者应该专注于操作图像的基 本方法。相信通过本章的学习读者一定能 制作出精美的网页

一、数字图像增强的主要目的: 二、改变图像灰度等级.提高图像对比度 三、消除边缘和噪声平滑图像 四、突出边缘和线状地物,锐化图像 五、合成彩色图像 六、压缩图像数据量,突出主要信息等

提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法.第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差.第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果.在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果

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