数字图像处理理论与技术应用详解及MATLAB工具

# 数字图像处理
- 基础理论
  - 绪论
    - 数字图像定义
      - 像素
      - 图像矩阵
    - 发展简史
      - 1960s卫星图像
      - 深度学习时代
    - 核心任务
      - 增强
      - 复原
      - 压缩
      - 分割
    - 应用领域
      - 医学影像
      - 自动驾驶
      - 安防监控
- 关键技术模块
  - 图像处理基础
    - 视觉原理
      - 三基色
      - 光度学
    - 图像系统
      - 硬件
        - CCD
        - CMOS
      - 软件
        - OpenCV
        - MATLAB
    - 统计特征
      - 直方图
      - 均值
      - 方差
  - 图像数字化
    - 采样定理
      - 奈奎斯特频率
    - 量化方法
      - 标量量化
      - 向量量化
    - 设备原理
      - 扫描仪
      - 数码相机
      - 显示器
- 核心处理技术
  - 图像变换
    - 傅里叶变换
      - 频域分析
    - DCT变换
      - JPEG压缩核心
    - 小波变换
      - 多分辨率分析
    - 数字水印
      - 鲁棒性
      - 不可见性
  - 压缩编码
    - Huffman编码
      - 最优前缀码
    - JPEG标准
      - DCT
      - 量化
      - 熵编码
    - 预测编码
      - DPCM
      - ADPCM
    - 变换编码
      - 能量集中特性
  - 图像增强
    - 空域方法
      - 直方图均衡化
      - 中值滤波
        - 去噪
      - Sobel算子
        - 锐化
    - 频域方法
      - 低通滤波
        - 平滑
      - 同态滤波
        - 照度补偿
  - 图像复原
    - 退化模型
      - 模糊函数
      - 噪声
    - 经典算法
      - 维纳滤波
        - 最小均方误差
      - 盲复原
        - PSF估计
    - 几何校正
      - 仿射变换
      - 鱼眼校正
- 高级处理技术
  - 图像分割
    - 阈值法
      - Otsu全局阈值
    - 边缘检测
      - Canny算子
        - 多阶段优化
    - 区域分割
      - 分水岭算法
    - 霍夫变换
      - 直线检测
      - 圆检测
  - 形态学处理
    - 二值形态学
      - 膨胀
      - 腐蚀
      - 开运算
        - 去噪
      - 闭运算
        - 填充
    - 灰度形态学
      - 顶帽变换
        - 背景校正
      - 形态学梯度
        - 边缘提取
  - 彩色处理
    - 颜色空间
      - RGB
        - 显示
      - HSV
        - 颜色编辑
      - Lab
        - 色差度量
    - 增强技术
      - 伪彩色增强
        - 数据可视化
      - 彩色形态学
        - 矢量排序
- 应用与前沿
  - 典型应用
    - 人脸识别
      - 压缩感知
      - 稀疏表示
    - 图像检索
      - 传统方法
        - 颜色直方图
        - HOG
      - 深度方法
        - CNN特征提取
    - MATLAB开发
      - GUIDE界面设计
    - 发展趋势
      - 深度学习
      - 三