8.1 从傅里叶变换到小波变换的时频分析法 8.2 小波变换分类 8.3 小波变换的多分辨分析特性 8.4 尺度函数与小波 8.5 小波变换的快速实现 8.6 图像的多分辨分解与重建 8.7 小波变换在图像边缘检测中的应用 8.8 小波变换在图像去噪中的应用 8.9 小波变换在图像融合中的应用

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

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8.1 多媒体概述 8.2 多媒体系统 8.3 数字图形图像处理 8.4 数字声音处理 8.5 数字视频处理

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

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

6.6.2真彩色增强 6.6 小结 6.7图像几何变换 Registration

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

压缩目的 基本原理 基本方法 图像编码标准 7.1 编码的目的 7.2 图像压缩的基本原理 7.3 编码器和典型的编码方法