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文本内容:
数字图像处理综述本课程将通过20个模块介绍数字图像处理基础概念和算法探索计算机视觉和人工智能在图像处理中的应用数字图像处理概述数字数据存储图像处理软件图像采集与获取数字图像处理的基础了解数字介绍常用的图像处理软件,如概述图像采集技术,涵盖CCD、图像是如何以数字方式编码存储MATLAB和OpenCV CMOS、摄像头以及扫描仪等的数字图像表示与存储像素与分辨率图像格式数据量的评估123数字图像的最基本元素及概述常见的图像格式,如介绍计算存储数字图像所其影响分辨率的关系BMP、JPEG、TIFF和需的内存和存储器的方法PNG数字图像预处理图像噪声控制边缘检测介绍滤波器如何去除图像中的噪声探讨边缘检测技术,如Sobel和Canny算子直方图均衡化基本变换提高图像对比度和亮度的一种有效方法比如旋转、平移和缩放等基本变换,它们将改变原始图像的外观数字图像增强对比度增强1使用直方图拉伸等技术增加图像的对比度图像锐化2通过增加高频成分来增强图像的边缘和纹理,提高图像清晰度颜色增强3通过直方图均衡化或调整颜色平衡提高彩色图像的饱和度数字图像模板处理数字滤波图像分割锐化增强探究数字滤波器的工作原理和类介绍分割技术的概念和应用,以使用锐化滤波器来提高图像的清型及分割方法的分类晰度和边缘细节数字图像分割基于阈值的分割二值分割方法基于像素强度的阈值进行图像分割区域生长从种子点开始,逐渐向外扩展,生成新区域直到无法扩展为止边缘检测检测图像中的边缘,并将边缘作为分割线进行分割数字图像识别人脸识别字符识别物体识别介绍人脸识别的原理和算法,以探讨具有挑战性的字符识别问题,使用机器学习和人工智能技术,及应用领域如手写数字和汉字识别自动识别物体,为物体跟踪和目标检测提供技术支持数字图像应用医学影像处理利用数字图像处理技术对医学图像进行分析和诊断安全和监控数字图像处理可用于视频监控和激光雷达等安全技术艺术设计数字图像处理应用于影视特效、广告设计和数字艺术创作等数字图像处理研究前沿计算机视觉深度学习人工智能与图像处理结合通过计算机和数字信号处理技人工神经网络模型的深度学习术来模拟和改善人眼视觉能力能力对图像处理发展产生了巨综合人工智能技术与图像处理的研究领域大推动算法来进行高效、准确的图像理解与应用。