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Easy Learn Digital Image Processing

项目简介

本课程围绕数字图像处理的理论知识展开,参考资料为冈萨雷斯第三版。 第一章为导论,包括前言和内容目录。 第二章详细讲解数字图像基础,涵盖数字图像基础概念、图像表述、类型、数字化过程以及数学工具应用等方面,为后续学习打下基础。 第三章专注于空间域与频域的图像增强,分别阐述空间域及其增强方法、频率域及其增强方法,使学习者了解不同域下提升图像质量的手段。 第四章关于图像复原,包括图像复原本身,以及图像退化模型、噪声模型和多种复原方法,帮助理解图像质量修复相关知识。 第五章介绍彩色图像处理,包括彩色模型和彩色图像处理内容。 第六章阐述小波变换,涉及多分辨率展开、一维和二维小波变换以及小波包。 第七章聚焦图像压缩,从基础概念、分类、模型,到常用压缩标准和基本压缩方法,讲解如何有效减少图像数据量。 第八章是形态学图像处理,介绍形态学概念,并深入讲解二值腐蚀与膨胀、开运算与闭运算、击中或击不中变换和灰度形态学等内容。 第九章针对图像分割,讲解基于阈值和基于边缘检测这两种常见的图像分割方法。

项目内容目录

  • 第一章:导论
    • 前言
    • 内容目录
  • 第二章:数字图像基础
    • 数字图像基础
    • 图像的表述
    • 图像的类型
    • 图像数字化过程
    • 数学工具的应用
  • 第三章:空间域与频域的图像增强
    • 空间域
    • 空间域增强方法
    • 频率域
    • 频率域增强方法
  • 第四章:图像复原
    • 图像复原
    • 图像退化模型
    • 噪声模型
    • 图像复原方法
  • 第五章:彩色图像处理
    • 彩色模型
    • 彩色图像处理
  • 第六章:小波变换
    • 多分辨率展开
    • 一维小波变换
    • 二维小波变换
    • 小波包
  • 第七章:图像压缩
    • 图像压缩基础概念
    • 图像压缩的分类
    • 图像压缩模型
    • 常用的图像压缩标准
    • 基本的压缩方法
  • 第八章:形态学图像处理
    • 形态学
    • 二值腐蚀与膨胀
    • 开运算与闭运算
    • 击中或击不中变换
    • 灰度形态学
  • 第九章:图像分割
    • 基于阈值的图像分割
    • 基于边缘检测的图像分割

贡献者名单

姓名 职责 简介 所属单位
蔡鋆捷 项目负责人 教程5~9章贡献者,代码贡献者 福州大学
晏萌 协作者 教程1~4章贡献者,代码贡献者 福州大学

联系方式

项目负责人联系方式:[email protected]

协作者联系方式:[email protected]

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