视觉是人类最高级的感知，所以图像在人类感知中扮演着最重要的角色。图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征、目标识别等处理的方法和技术，是人们通过图片和视频认识世界的重要步骤。随着人工智能技术的快速发展，图像处理方面的人才成为国家急需的高级专业人才。
1.1 什么是数字图像？
1.2 图像感知和获取
1.3 图像的表达
1.4 图像处理的基本步骤
1.5 图像处理的应用实例
2.1为什么进行图像增强
2.2 灰度直方图处理
2.3 平滑空域滤波器
2.4 锐化空域滤波器
2.5 混合空间滤波器
2.6 空间域滤波的应用案例
3.1 图像傅里叶变换
3.2 平滑频域滤波器
3.3 锐化频域滤波器
3.4 同态滤波器
3.5 频域滤波的应用案例
4.1 图像金字塔
4.2 多分辨率展开
4.3 一维小波变换
4.4 二维小波变换
4.5 小波变换的应用案例
5.1 图像的膨胀与腐蚀
5.2 图像的开操作与闭操作
5.3 形态学算法提取图像特征
5.4 形态学算法提取图像特征的应用案例
6.1 间断检测
6.2 边缘颊侧和边界检测
6.3 基于区域的分割
6.4 基于聚类的分割
6.5 图像分割在目标追踪中的应用案例
7.1 图像的基本特征
7.2 图像纹理特征提取与分析
7.2 图像特征描述子
7.3 SIFT特征提取与描述
7.4 边界特征的提取与描述
7.5 图像特征的融合
7.6 SIFT图像特征的应用案例
8.1 模式与模式识别
8.2 图像匹配
8.3 目标识别
8.4 目标识别中的反馈机制
8.5 图像识别的应用案例
9.1 人工神经网络的基本实现
9.2 深度学习的简介
9.3 深度学习与图像匹配的结合
9.4 深度学习与目标识别的结合
9.5 深度学习在图像处理中的应用案例
