数字图像处理与Python实现（中篇，共上中下3篇）.pptxVIP

;课程内容;4.1图像几何变换;第四章图像变换;4.1.1图像的平移;4.1.1图像的平移;4.1.2图像的镜像;4.1.2图像的镜像;4.1.2图像的镜像;4.1.3图像的缩放;4.1.3图像的缩放;4.1.3图像的缩放;4.1.4图像的转置;4.1.5图像的旋转;4.1.6图像的剪切;4.1.7图像的插值;4.1.7图像的插值;4.1.7图像的插值;4.1.7图像的插值;第四章图像变换;4.2图像离散傅里叶变换;4.2.1连续傅里叶变换;实序列傅里叶变换的实部和虚部分别为();4.2.1连续傅里叶变换;4.2.2离散傅里叶变换（DFT）;4.2.2离散傅里叶变换（DFT）;4.2.3DFT的性质;4.2.3DFT的性质;4.2.3DFT的性质;4.2.3DFT的性质;4.2.3DFT的性质;4.2.4DFT的Python实现;第四章图像变换;4.3图像离散余弦变换（DCT）;4.3.1一维离散余弦变换;4.3.2二维离散余弦变换;4.3.3离散余弦变换的Python实现;4.3.3离散余弦变换的Python实现;（2）低频系数?近似；

高频系数?细节。;4.3.3离散余弦变换的Python实现;4.3.3离散余弦变换的Python实现;4.3.3离散余弦变换的Python实现;4.3.3离散余弦变换的Python实现;第四章图像变换;;课程内容;第五章图像增强技术;5.1图像增强技术分类;5.2.1线性拉伸法;分段线性拉伸法;5.2.1线性拉伸法;5.2.2非线性拉伸法;5.2.2非线性拉伸法;5.2.2非线性拉伸法;点运算算法

邻域增强算法

（5.4）;5.3.1灰度直方图;5.3.1灰度直方图;5.3.2灰度直方图;5.3.2直方图均衡化;一幅灰度图像的直方图分布说法正确的是：（）;5.3.2直方图均衡化;5.3.2直方图均衡化;5.3.2直方图均衡化;5.3.2直方图均衡化;5.3.2直方图均衡化;思考分析：直方图均衡化方法是线性变化吗？;67;点运算算法

邻域增强算法

（5.4）;5.4.1邻域平均值法;5.4.1邻域平均值法;1/251/251/251/251/2511111

1/251/251/251/251/2511111

1/251/251/251/251/25或1/2511111

1/251/251/251/251/2511111

1/251/251/251/251/2511111;5.4.1邻域平均值法;5.4.2中值滤波法;5.4.2中值滤波法;5.4.2中值滤波法;点运算算法

邻域增强算法

（5.4）;5.4.3微分运算法;5.4.3微分运算法;5.4.3微分运算法;5.4.3微分运算法;关于图像锐化和图像平滑的说法，正确的是（）;点运算算法

邻域增强算法

（5.4）;5.5频域增强法;5.5.1低通滤波法;5.5.2高通滤波法;5.5.2高通滤波法;5.5.3带通和带阻滤波法;5.5.4同态滤波法;点运算算法

邻域增强算法

（5.4）;;课程内容;第六章图像形态学操作;研究对象：图像的形态特征

研究方法：用具有一定形态的结构元素去量度和提取对应形状，

实现对图像的分析和识别。

效果评价：特殊的数字图像处理方法和理论。

理论虽然较为复杂，但基本思想却简单而完美。;6.1.1图像形态学基础;6.1.1图像形态学基础;6.1.1图像形态学基础;6.1.1图像形态学基础;第六章图像形态学操作;基本运算：膨胀、腐蚀、开与闭运算

基于基本运算推导和组合成各种图像形态学运算方法。;6.2.1膨胀;6.2.1膨胀;6.2.1膨胀;6.2.2腐蚀;6.2.2腐蚀;6.2.2腐蚀;/live/cctv13/index.shtml?spm=C28340.P2qo7O8Q1Led.S87602.81stim