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Description
你是否已经阅读并同意《Datawhale开源项目指南》?
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项目简介
本项目的教程参考数字图像处理冈萨雷斯第三版,旨在介绍给大家简单学习数字图像处理的功能以及其图像处理的python代码实现。
立项理由
在12月课程征集中看到评论区有学习者需要数字图像处理的教程
项目受众
需要数据分析处理数字图像的人群,如医学影像处理,图片修复,图像增强,轮廓识别,图像分割。
项目亮点
本项目亮点在于在教材的基础上,进一步简化内容,让大家短时间内掌握数字图像处理技术,并且能马上应用到需要的地方。
项目规划
至少包括以下内容:
1.目录(如有多级至少精确到二级)
2.各章节负责人
3.各章节预估完成日期
4.可预见的困难
第一章:导论
前言
内容目录
第二章:数字图像基础
前言
数字图像基础
图像的表述
图像的类型
图像数字化过程
数学工具的应用
第三章:空间域与频域的图像增强
空间域
空间域增强方法
频率域
频率域增强方法
第四章:图像复原
前言
图像复原
图像退化模型
噪声模型
图像复原方法
第五章:彩色图像处理
彩色模型
彩色图像处理
第六章:小波变换
前言
多分辨率展开
一维小波变换
二维小波变换
小波包
第七章:图像压缩
图像压缩基础概念
图像压缩的分类
图像压缩模型
常用的图像压缩标准
基本的压缩方法
第八章:形态学图像处理
前言
形态学
二值腐蚀与膨胀
开运算与闭运算
击中或击不中变换
灰度形态学
第九章:图像分割
前言
基于阈值的图像分割
基于边缘检测的图像分割
一到九章负责人:蔡鋆捷
一到九章代码负责人:蔡鋆捷,晏萌
文字稿教程已完成,正在精修,代码还在撰写
已完成内容
第一章:https://ycnosmsebbdf.feishu.cn/docx/QK1SdeXrroyRJ8xZy8hcXbvfnpb
第二章:https://ycnosmsebbdf.feishu.cn/docx/Ue7mdxz3Vo13SlxQ5lyc7N3hnBh
第三章:https://ycnosmsebbdf.feishu.cn/docx/YI7kdoOdKoivmFxET3KctvfQnx8
第四章:https://ycnosmsebbdf.feishu.cn/docx/OoOTdwjbvowadlxKFIWcCDKGnlg
第五章:https://ycnosmsebbdf.feishu.cn/docx/Hd5Bdr8Kxo5bljxw7cDcnLvnnAb
第六章:https://ycnosmsebbdf.feishu.cn/docx/AQI7dTj9co6awxxcOtUc5og8n3b
第七章:https://ycnosmsebbdf.feishu.cn/docx/ItbQdG2CLoGkUnxkUWQcoROLncg
第八章:https://ycnosmsebbdf.feishu.cn/docx/Ct0Gdmjw3oEhEjxwhSTcmEHYnCh
第九章:https://ycnosmsebbdf.feishu.cn/docx/WE0Ydthv7o1clAxvof1cLJsGnHt
项目负责人GitHub主页链接
https://github.com/[xinala-781](https://github.com/xinala-781)
项目负责人联系方式
备注:发起立项申请后DOPMC成员将会在7天内给出审核意见并评论在该Issue,若7天内无反对意见则默认立项通过,如有疑问或者需要帮助请联系微信:at-Sm1les
- 我已知悉上述备注