6.4线性空域滤波器 ◼ 线性空域滤波器 ◼ 与频域滤波器的关系 ◼ 线性平滑滤波 ◼ 锐化滤波

一、引言 二、加法运算应用 三、减法运算应用 四、乘法运算和除法运算 五、有噪声图像的IOD 六、加法运算与直方图 七、一维卷积的离散化计算 八、要点总结

数学形态学历史（Mathematical Morphology） 一、什么是形态学处理 二、基本处理定义 三、形态学变换 四、形态学变换的应用 五、灰度图像形态学 六、要点总结 上机实习

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

•§1 退化的数学模型和对角化 •§2 无约束恢复 •§3 有约束恢复 •§4 几何失真校正 •§5 投影重建

7.4 无误差编码技术 Lossless Compression Techniques 7.5 有误差编码技术——映射器

5.1 阈值分割 5.2 边缘检测 5.3 区域分割 5.4 Hough变换 5.5 近邻法分割 5.6 基于动态聚类的分割 5.7 基于神经网络的分割 5.8 其它分割方法

6.1 频域滤波 6.1.1频域平滑 6.1.2频域锐化 6.1.3带通（带阻）滤波 6.1.4同态滤波 6.1.5小结

6.4线性空域滤波器 ◼ 线性空域滤波器 ◼ 与频域滤波器的关系 ◼ 线性平滑滤波 ◼ 锐化滤波

6.1.2高通滤波器 6.1.3带通（带阻）滤波器 6.1.4同态滤波器