学习数字图像处理博客索引

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博客结构设计为：

问题描述
使用方法
方法原理
方法实现（c语言，Python，Matlab）
实现结果

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文章索引：

1.1 灰度级
1.2 灰度变换，gama变换，对数，反对数变换
2.1 一维DFT
2.2 二维DFT
2.3 FFT算法理解与c语言的实现
2.4 二维FFT,IFFT,c语言实现
2.5 图像傅里叶变换（快速傅里叶变换FFT）
3.0 二值图像
3.1 二值图像-形态学处理数学形态学
3.2 二值图像-形态学处理腐蚀和膨胀
3.3 二值图像-形态学处理开操作和闭操作
3.4 二值图像-形态学处理4 其他操作
4.0 灰度图像
4.1 灰度图像-形态学处理
4.2 灰度图像-频域滤波傅里叶变换之卷积
4.3 灰度图像-频域滤波傅里叶变换之连续周期信号傅里叶级数
4.4 灰度图像-频域滤波傅里叶变换之离散周期信号傅里叶级数
4.5 灰度图像-频域滤波傅里叶变换之连续信号傅里叶变换（FT）
4.6 灰度图像-频域滤波傅里叶变换之采样定理
4.7 灰度图像-频域滤波傅里叶变换之离散时间傅里叶变换(DTFT)
4.8 灰度图像-频域滤波傅里叶变换之离散傅里叶变换(DFT)
4.9 灰度图像-频域滤波傅里叶变换之二维离散傅里叶变换
4.10 灰度图像-频域滤波概论
4.11 灰度图像-频域滤波滤波器
4.12 灰度图像-频域滤波同态滤波
5.0 灰度图像-空域滤波基础：卷积和相关
5.1 灰度图像-图像增强综合介绍
5.2 灰度图像-图像增强平滑之均值滤波、高斯滤波
5.3 灰度图像-图像增强双边滤波 Bilateral Filtering
5.4 灰度图像-图像增强中值滤波
5.5 灰度图像-图像增强锐化基础
5.6 灰度图像–图像增强拉普拉斯算子
5.7 灰度图像-图像增强非锐化掩蔽（Unsharpening Mask）
5.8 灰度图像-图像增强 Robert算子、Sobel算子
5.9 灰度图像–图像增强灰度变换
5.10 灰度图像–图像增强直方图均衡化（Histogram Equalization)
5.11 灰度图像-图像增强直方图匹配（规定化）Histogram Specification
6.0 灰度图像-图像分割综合介绍
6.1 灰度图像-图像分割边缘模型
6.2 灰度图像-图像分割边缘检测算子综述
6.3 灰度图像-图像分割 Robert算子
6.4 灰度图像-图像分割 Sobel算子
6.5 灰度图像-图像分割 Prewitt算子
6.6 灰度图像-图像分割 Scharr算子
6.7 灰度图像-图像分割 Sobel算子，Prewitt算子和Scharr算子平滑能力比较
6.8 灰度图像-图像分割 Canny边缘检测
6.9 灰度图像-图像分割 Marr-Hildreth算子（LoG算子）
6.10 灰度图像-图像分割霍夫变换(Hough Transform)–直线
7.0 灰度图像-图像分割阈值处理综述
7.1 灰度图像-图像分割阈值处理之平均阈值
7.2 灰度图像-图像分割阈值处理之P-Tile阈值
7.3 灰度图像–图像分割阈值处理之迭代均值阈值
7.4 灰度图像-图像分割阈值处理之谷底阈值、峰顶平均
7.5 灰度图像-图像分割阈值处理之OTSU阈值
7.6 灰度图像–图像分割阈值处理之补充说明
7.7 灰度图像-图像分割阈值处理之局部阈值
7.8 灰度图像-图像分割区域分割之区域生长
7.9 灰度图像-图像分割区域分割之区域分离
7.10 灰度图像-图像分割区域分割之分水岭算法
8.0 彩色模型，CIE XYZ，CIE RGB
8.1 彩色图像-色彩空间综述
8.2 彩色图像-色彩空间 RGB系列
8.3 彩色图像-色彩空间 CMY(K)空间
8.4 彩色图像-色彩空间 YIQ 、YUV 、YCbCr 、YC1C2 和I1I2I3
8.5 彩色图像-色彩空间 CIELAB、CIELUV
8.6 彩色图像-色彩空间 HSI(HSL)、HSV(HSB)
8.7 彩色图像-色彩空间总结
9.1 彩色图像-伪彩处理灰度图转伪彩色图像
9.2 彩色图像-彩色变换补色处理
10.1 彩色图像-图像增强直方图增强
10.2 彩色图像-图像增强图像平滑
10.3 彩色图像-图像增强图像锐化
10.4 彩色图像-图像分割彩色空间分割

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