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 投影变换 3.2 几何变换 3.3 图像校正 3.4 几何校正方法

皮肤镜图像毛发噪声去除 遥感图像配准 显著性目标检测

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

图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果, 或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理 的形式。例如采用一系列技术有选择地突出某些感兴趣 的信息,同时抑制一些不需要的信息,提高图像的使用 价值。 图像增强方法从增强的作用域出发,可分为空间域 增强和频率域增强两种

6.1 数学形态学概述 6.2 数学形态学基本算法 6.3 二值图像的形态学处理 6.4 灰值形态学

8.1 人类视觉与色度学基础 三基色原理、光度学基本知识 8.2 颜色空间的表示及其转换 RGB模型、Munsell模型、HSV模型、HSI模型、YUV模型 RGB与HSV空间的相互转换 RGB与YUV空间的相互转换 RGB与HSI空间的相互转换 8.2 颜色空间的量化 抖动技术、假彩色处理 彩色图像增强、真彩色增强 8.6.2 伪彩色增强 实验：彩色空间的表示和转换 本章小结

◼ MALTLAB概述 ◼ MATLAB使用中需要注意的问题 ◼ MATLAB图像处理工具箱 ◼ MATLAB图形接口（GUI）简介

◼ 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

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