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第一講 數字圖像基礎

1.1 什么(me)是(shi)數字圖像？

1.2 圖像(xiang)感知和(he)獲取

1.3 圖像的表達(da)

1.4 圖像處理的(de)基本步驟

1.5 圖像處理的應(ying)用實(shi)例

第(di)二講(jiang) 空間(jian)域圖像增強

2.1為什么進行圖(tu)像增強(qiang)

2.2 灰(hui)度直方(fang)圖(tu)處(chu)理(li)

2.3 平滑空(kong)域濾波器(qi)

2.4 銳化(hua)空域濾波器(qi)

2.5 混合空間(jian)濾波器(qi)

2.6 空間域(yu)濾(lv)波的應用案(an)例

第三(san)講 頻(pin)域圖(tu)像增強

3.1 圖像傅里葉變換

3.2 平滑頻域(yu)濾(lv)波器(qi)

3.3 銳(rui)化(hua)頻(pin)域濾波器

3.4 同態濾(lv)波器

3.5 頻(pin)域濾波(bo)的(de)應用(yong)案例

第四講 小波變換和多分辨率處理

4.1 圖像(xiang)金(jin)字塔

4.2 多(duo)分(fen)辨率展(zhan)開(kai)

4.3 一維小波變(bian)換

4.4 二(er)維小波變換(huan)

4.5 小波變換的應用案例

第五講(jiang) 形(xing)態學(xue)圖像處理

5.1 圖像(xiang)的膨(peng)脹與腐蝕(shi)

5.2 圖像的開操作與閉操作

5.3 形態學算法提取圖(tu)像特征

5.4 形態學(xue)算法提取圖(tu)像特征的應用案例

第六(liu)講 圖像分割

6.1 間(jian)斷檢測

6.2 邊緣頰側和邊界檢測

6.3 基于區域的(de)分割

6.4 基于(yu)聚類(lei)的分割

6.5 圖像分割在目(mu)標追蹤中(zhong)的應用案例

第(di)七講 圖像特(te)征(zheng)提取、描(miao)述與融合

7.1 圖像的(de)基本(ben)特征(zheng)

7.2 圖像(xiang)紋理特征提(ti)取與分析

7.2 圖(tu)像特征描述子

7.3 SIFT特征提取與描述

7.4 邊界特征的(de)提(ti)取與描述

7.5 圖(tu)像特征(zheng)的融(rong)合(he)

7.6 SIFT圖像(xiang)特征的應用案例

第八講 圖像識別(bie)

8.1 模式(shi)與模式(shi)識別

8.2 圖像匹配(pei)

8.3 目標識別

8.4 目(mu)標識(shi)別中(zhong)的反(fan)饋機制

8.5 圖像識(shi)別(bie)的(de)應用案例(li)

第(di)九講 深度學(xue)習在圖像處理(li)中的應用

9.1 人工神(shen)經(jing)網絡的基本實現

9.2 深度(du)學(xue)習的簡介

9.3 深度學習與圖像(xiang)匹配的結合

9.4 深(shen)度(du)學習與目標識(shi)別的結合

9.5 深度(du)學習在(zai)圖像處理中的(de)應用案例(li)