课时1：数字图像处理的概念

课时2：数字图像处理的内容和特点

课时3：数字图像处理的应用

课时4：图像数字化

课时5：图像灰度直方图

课时6：数字图像处理算法形式

课时7：图像的数据结构

课时8：图像的特征类别

课时9：图像变换的预备知识

课时10：付立叶变换及其性质

课时11：图像增强的点运算

课时12：直方图均衡化

课时13：图像增强-图像的空间域平滑

课时14：中值滤波法

课时15：图像的空间域锐化

课时16：频率域增强

课时17：伪彩色增强

课时18：假彩色合成

课时19：彩色变换

课时20：图像退化模型

课时21：图像逆滤波复原

课时22：图像几何校正

课时23：图像压缩概述

课时24：图像保真度准则

课时25：统计编码方法

课时26：图像压缩的标准

课时27：边缘检测

课时28：Hough变换检测直线

课时29：区域分割

课时30：区域增长

课时31：分裂合并法

课时32：二值图像的连接性和距离

课时33：连接成分的变形操作

课时34：形状特征提取

课时35：纹理分析概述

课时36：影像纹理的直方图分析法

课时37：Laws纹理能量测量法

课时38：纹理分析的自相关函数法

课时39：灰度共生矩阵分析法

课时40：模板匹配

课时41：图像识别概述