HSI图像I-PL模型的Adaptive Group Lasso变量选择及其应用

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。