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

•§1 灰度变换增强 •§2 图像的平滑 •§3 图像的锐化 •§4 彩色增强

7.1 概述 7.2 像素的邻域和连通性 7.3 图像的阈值分割技术 7.4 图像的边缘检测 7.5 霍夫变换Hough 7.6 区域生长（Region Growing）法

•§1 图像生成原理 •§2 视觉模型 •§3 图像基础

4.4.1 压缩标准简介 4.4.2 连续调图像压缩标准 4.4.3 二值图像压缩标准

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

2.3.1 傅立叶变换导言 – 理论基础、连续与离散的傅立叶变换 2.3.2 二维傅立叶变换特性 – 可分离性、周期与共轭对称、平移性、 – 旋转特性、线性与相似性 、均值性、 – 拉普拉斯、卷积与相关 2.3.3 快速傅立叶变换 – FFT算法、逆向FFT算法、算法实现

4.1 图像增强概述 4.2 空间域单点增强 4.3 平滑 4.4 锐化

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