数字图像处理技术学什么(数字图像处理技术学什么的)

数字图像处理(MATLAB版)目录

第1章深入理解数字图像处理

1.1探索学习路径：掌握数字图像处理技术的关键策略，包括适应新技术与持续学习的攻守策略，以及工程实践和研究课题的推荐学习方法。同时，了解其广阔的应用前景。

1.2小波分析基础：从Fourier变换出发，理解小波分析的原理，涉及积分小波变换、多分辨分析与分解重构，以及Mallat算法和整数小波的构造。

第3章图像压缩与编码技术

3.1JPEG压缩的标量量化方法；3.2矢量量化编码的原理；3.3利用小波变换实现的高效压缩；3.4小波树结构的快速矢量量化编码；3.5算法改进如码矢量激励预测编码，附实验研究和结论；3.6三维多光谱数据的压缩处理。

3.7部分相关程序示例

第4章图像增强：涉及空间域的处理技术，如均值滤波、线性加权滤波等，以及结合边缘检测和噪声分类的滤波器。

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第5章至第8章分别探讨频率域图像增强、小波域去噪、数字视频处理和图像融合算法。

第9章计算机图形学实践入门，提供MATLAB工具箱的基础操作技巧。

附录包括练习题答案和部分应用程序供读者参考。

数字图像处理技术学什么的

“数字图像处理”是研究生专业中属于一项研究方向，以下专业都有开展教学：通信与信息系统、信号与信息处理、模式识别与智能系统、控制理论与控制工程。

数字图像处理作为一门学科，大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面：

1、提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。

2、提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。

提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。

提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征等。

3、图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。