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清华大学:《数字图像处理 Digital Image Processing》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 图像分割
文档格式:PPT 文档大小:128KB 文档页数:18
1概述(分割的定义、图像的特征等) 2并行边界技术 3串行边界技术 4并行区域技术 5串行区域技术
北京航空航天大学:《数字图像处理》课程教学资源(PPT课件)第三章 投影变换与图像校正
文档格式:PPSX 文档大小:776.62KB 文档页数:46
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
清华大学:《数字图像处理 Digital Image Processing》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 视觉模型和图像基础 VISUAL MODEL and IMAGE(2/2)
文档格式:PPT 文档大小:175.5KB 文档页数:12
§2.3.1 图像的采样和量化 §2.3.3.2 像素间的运算
武汉大学:《数字图像处理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 图像增强
文档格式:PPS 文档大小:637.5KB 文档页数:62
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
武汉大学遥感信息工程学院:《数字图像处理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 图像复原与重建
文档格式:PPS 文档大小:523KB 文档页数:54
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
北京航空航天大学:《数字图像处理》课程教学资源(PPT课件)第六章 数学形态学在图像处理中的应用
文档格式:PPT 文档大小:1.85MB 文档页数:72
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
《数字图像处理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第8章 彩色图像处理
文档格式:PPT 文档大小:1.35MB 文档页数:50
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
国防科学技术大学:《数字图像处理与分析基础 Digital Image Processing and Analysis Theory》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 Matlab图像处理基础
文档格式:PPT 文档大小:194.5KB 文档页数:30
◼ 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
山东大学:《DSP原理与应用》课程教学资源(本科实验教材)DSP实验指导书
文档格式:PDF 文档大小:939.05KB 文档页数:72
第一部分 软件仿真(Simulator)实验 实验一 集成开发环境 CCS 应用基础 实验二 寻址方式 实验三 定点定标运算 实验四 浮点运算 实验五 汇编程序的优化 实验六 C 语言编程与优化(乘法—累加运算程序设计) 实验七 混合编程实验 实验八 FIR 滤波器的实现 实验九 基于 DSP 的数字图像处理算法的实现 第二部分 硬件(Emulator)实验 实验十 片内定时器实验 实验十一 数字 I/O 口的应用 实验十二 同步串口与 A/D 转换 实验十三 基于 DSP 的数字音频处理系统 第三部分 部分实验程序参考清单 实验一参考程序 实验二参考程序 实验三参考程序 实验四参考程序 实验五参考程序 第四部分 参考资料 一、C54xCPU 的存储器映像寄存器及其地址 二、C54xCPU 的状态和控制寄存器 ST0、ST1 三、TMS320C5416DSP 的存储区映像 四、C54xCPU 的处理器模式状态寄存器 PMST 五、C54x 的片内定时器控制寄存器 TCR 六、TMS320C5416 的中断矢量表 参考文献
北京航空航天大学:《数字图像处理》课程教学资源(课件讲稿)第九章 小波变换及其在图像处理中的典型应用
文档格式:PDF 文档大小:5.44MB 文档页数:114
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
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