在本模块中，我们将介绍二维信号和系统的基础知识。主题包括复指数信号、线性空间不变系统、二维卷积和空间域滤波。

在本模块中，我们将研究频域中的二维信号。主题包括二维傅里叶变换、采样、离散傅里叶变换和频域滤波。

在本模块中，我们将讨论两个重要主题：运动估计和色彩表示与处理。主题包括：运动估计的应用、相位相关、块匹配、时空梯度方法和彩色图像处理基础

在本模块中，我们将讨论图像和视频增强这一重要主题，即改善图像或视频的外观或实用性的问题。主题包括：点向强度变换、直方图处理、线性和非线性噪声平滑、锐化、同态滤波、伪着色和视频增强。

在本模块中，我们将学习图像和视频恢复问题。主题包括：图像和视频恢复简介、图像复原、图像的矩阵-向量符号、反滤波、约束最小二乘法（CLS）、集合论恢复方法、迭代恢复算法和空间自适应算法。

在本模块中，我们将从随机角度探讨图像和视频恢复问题。主题包括维纳复原滤波器、维纳噪声平滑滤波器、最大似然估计和最大后验估计以及贝叶斯复原算法。

在本模块中，我们将介绍图像和视频压缩问题，重点是无损压缩。主题包括：信息论要素、哈夫曼编码、运行长度编码和传真、算术编码、字典技术和预测编码。

在本模块中，我们将介绍有损图像压缩的基本方法。主题包括：标量和矢量量化、差分脉冲编码调制、分形图像压缩、变换编码、JPEG 和子带图像压缩。

在本模块中，我们将讨论视频压缩，重点是运动补偿混合视频编码和视频压缩标准，包括 H.261、H.263、H.264、H.265、MPEG-1、MPEG-2 和 MPEG-4。

在本模块中，我们将介绍图像和视频分割问题，并讨论进行分割的各种方法，包括基于强度不连续性和强度相似性的方法、分水岭和 K 均值算法以及其他高级方法。

在本模块中，我们将介绍稀疏性的概念，并讨论这一概念在图像和视频处理中的应用。主题包括：稀疏性促进规范、匹配追求算法、平滑重构以及应用概述。