皮肤镜图像毛发噪声去除 遥感图像配准 显著性目标检测

《数字图像处理》课程教学课件（Digital Image Processing）图像压缩——图像压缩基本概念

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

《数字图像处理》课程教学课件（Digital Image Processing）图像复原与重建 5.1 图像退化复原过程的模型 5.2 噪声模型

电子科技大学：《数字图像处理》课程教学资源（课件讲稿）第五章 图像复原（图像几何校正）

◆7.1 图像分割的定义和依据 ◆7.2 边缘点检测 ◆7.3 边缘线跟踪 ◆7.4 门限化分割 ◆7.5 区域分割法

§2.3.1 图像的采样和量化 §2.3.3.2 像素间的运算

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