HSI图像I-PL模型的Adaptive Group Lasso变量选择及其应用
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更新于2024-08-06
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本资源主要探讨的是HSI图像(色度饱和度光强图像)的强度I部分线性模型下的Adaptive Group Lasso变量选择在数字图像处理中的应用。HSI图像是一种色彩空间表示方式,它将图像的色彩分解为三部分:色调(H)、饱和度(S)和强度(I)。拉普拉斯变换在图像处理中常用于特征提取,图6.38展示了RGB图像的拉普拉斯变换,而图6.39则特别关注HSI图像的强度I分量的拉普拉斯变换,通过对比,解释了图a和图b的区别,前者是对彩色图像进行锐化,保持了原始颜色信息,而后者仅针对强度进行锐化,色调和饱和度保持不变。
这部分内容属于研究生级别的数字图像处理课程,由彭宇新教授授课于北京大学计算机科学技术研究所,课程涵盖了广泛的图像处理主题,如概述、空间域和频率域图像增强、彩色图像处理、傅里叶变换、图像复原、压缩、形态学处理、图像分割、表示与描述,以及高级应用如基于内容的图像和视频检索技术。课程的目标是使学生深入理解数字图像处理的基本概念、原理和方法,能够将所学知识应用于实际问题,并为该领域的进一步研究奠定基础。
考试形式包括平时作业(可以选择大作业或相关课题)和闭卷考试,内容涵盖基本概念、理论和算法。助教曹磊提供了联系信息,以便学生在学习过程中寻求帮助。
此外,教材推荐了Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的《数字图像处理》第二版作为主要教材,以及多本权威参考书,为学生提供了丰富的学习资料。通过这门课程的学习,学生可以期待在人脸识别、指纹识别等领域有深入的理解和实践经验。
2009-04-11 上传
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沃娃
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