谭立湘教授的数字图像处理课件解析

资源摘要信息:"中国科技大学谭立湘教授编写的数字图像处理课件，为学习图像处理技术的学者和学生提供了一套系统的教学资源。该课件内容丰富，涵盖了数字图像处理的基础理论、关键技术和实际应用，是学术研究和工程实践的重要参考资料。 数字图像处理是指使用计算机技术对图像进行分析和处理的一门学科。它涉及到图像的获取、存储、显示、传输、分析、处理、理解等过程。图像处理技术广泛应用于医学成像、遥感技术、视频监控、多媒体通信、计算机视觉、机器人导航等领域。 课件的主要内容包括以下几个方面： 1. 数字图像基础：介绍了图像的数字化过程，包括图像的采样、量化以及像素和图像的基本概念。同时讲解了图像的表示方法，如位图、矢量图、颜色模型（RGB、CMYK、HSI等）。 2. 图像变换：讲解了图像在时域和频域之间的转换技术，包括傅里叶变换（Fourier Transform）、小波变换（Wavelet Transform）等，以及它们在图像处理中的应用。 3. 图像增强：探讨了图像对比度调整、亮度调节、直方图均衡化、边缘增强和图像平滑等技术，用于改善图像的视觉效果。 4. 图像复原：分析了图像退化的过程，介绍了如何通过各种复原技术，如反卷积、维纳滤波（Wiener Filter）等，恢复出退化图像。 5. 图像分割：讲述了图像分割的概念和方法，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等，以及它们在图像分析中的应用。 6. 特征提取：介绍了如何从图像中提取有用的特征信息，包括几何特征、纹理特征和形态特征等，并讨论了特征提取在模式识别和计算机视觉中的重要性。 7. 图像压缩：讲解了图像压缩的基本原理和方法，如变换编码、预测编码、矢量量化等，以及标准压缩算法如JPEG、MPEG等。 8. 图像融合与分析：涉及到图像融合技术，用于从多个图像源提取信息，并对图像进行语义层面的分析。 本课件适合对数字图像处理感兴趣的计算机科学、电子工程、通信工程等相关专业的大学生、研究生及研究人员。通过本课程的学习，学生能够掌握数字图像处理的基本理论和方法，并能够将这些知识应用于实际问题的解决中。"