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：3459391063@qq.com

协作者联系方式：790080078@qq.com

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