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一个有效的二值图像处理运算集是从数学形态学下的集合论方法发展起来的。尽管它的基本的运算很简单,但它们和它们的推广结合起来可以产生复杂得多的效果。并且,它们适合于用相应的硬件构造查找表的方式实现快速的流水线处理。这种方法通常用于二值图像但也可以扩展到灰度级图像的处理

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《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

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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

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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

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◆4.0 概述 ◆4.1 图像的对比度增强 ◆4.2 图像的直方图修正 ◆4.3 图像平滑 ◆4.4 图形锐化 ◆4.5 图像的同态滤波 ◆4.6 图像的彩色增强

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4.1 灰度变换 4.2 直方图处理 4.3 图像平滑 4.4 图像锐化 4.5 同态增晰 4.6 伪彩色增强 4.7 图像增强案例分析

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• 3.2.1 图像分割引言 • 3.2.2 边界分割法 • 3.2.3 边缘连接分割法 • 3.2.4 阈值分割法 • 3.2.5 面向区域的分割 • 3.2.6 数学形态学图像处理

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• 三维图象重构技术 • 立体投影技术 • 体视图像显示 • 光学切片图像

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• 2.1 图像运算 –算术运算 –逻辑运算 • 2.2 空域变换 –几何变换 –非几何变换

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◆9.1 图像匹配 ◆9.2 图像的分类 ◆9.3 图像识别 ◆9.4 要点总结