◼ 1、图像分割 ◼ 2、图像描述 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

3.1 背景知识 3.2 基本灰度变换 3.3 直方图处理 3.4 空间滤波基础 3.5 平滑空间滤波器 3.6 锐化空间滤波器 3.7 混合空间增强法

2.1 图像的向量表示 2.2 随机场－图像的统计表示 2.3 正交变换 2.4 付氏变换 2.5 离散图像付氏变换( DFT ) 2.6 快速付氏变换（FFT） 2.7 其它常用变换 2.8 K-L变换 2.9 图像的采样 2.10 二值图像的采样 2.11 图像的量化

华东理工学院：《数字图像处理 Digital Image Processing》课程教学资源（课件讲稿）第二章 数字图像

3.3.1 特征表示与描述的基本概念 3.3.2 表示法设计 3.3.3 边界描述子 3.3.4 关系描述子

◆ 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

8.1 图像复原技术概述 8.2 运动模糊图像复原的基本原理 8.3 典型的运动模糊图像复原方法 8.4 几种恢复方法的性能比较 8.5 图像复原质量评价 8.6 图像复原技术的应用

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 图像的离散沃尔什一哈达玛变换 3.6 K-L变换 3.7 本章小结

1 图像特征描述概述 2 目标识别概述 3 流形学习概述 4 应用实例：多视角目标识别

 傅里叶变换和频域介绍  平滑的频域滤波器  频域锐化滤波器（高通滤波器）  同态滤波器  选择性滤波*  傅里叶变换的实现