北京大学数字图像处理课程概览

"北京大学的数字图像处理课程，由彭宇新教授主讲，采用Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的经典教材，探讨图像处理的各个方面，包括空间域和频率域增强、图像复原、压缩、形态学处理、图像分割等内容，并强调实际问题的解决和为后续研究打下基础。课程还涉及了GPU在视频拼接中的应用，以及与图像处理相关的领域如计算机视觉、内容为基础的图像检索和生物特征识别。考核方式为平时作业和考试各占50%，作业可以选择分组大作业或其他图像处理课题。" 在数字图像处理领域，本课程涵盖了广泛的知识点，首先从基础概念开始，包括图像的数字化、表示和基本操作。【概述】部分介绍了图像处理的基础，帮助学生建立对图像数据的理解。接着，【空间域图像增强】涉及到通过滤波、对比度调整等方法改善图像质量。【彩色图像处理】讨论了多通道图像的处理技术和色彩空间转换。 【傅里叶变换】是频率域图像处理的核心，用于分析图像的频谱特性，实现频域滤波和增强。【频率域图像增强】则利用这些特性改进图像的视觉效果。【图像复原】关注如何去除图像噪声和恢复原始图像，这通常涉及到逆滤波和其他高级算法。 【图像压缩】是图像存储和传输的关键，分为两部分讲解，包括有损和无损压缩技术，如JPEG和PNG等标准。【图像分割】是识别图像中不同区域或对象的过程，对理解和分析图像内容至关重要。而【表示与描述】探讨如何有效地表示图像特征，为识别和检索提供依据。 课程还涵盖了【基于内容的图像检索】，这是现代多媒体系统的重要组成部分，通过图像内容分析来查找相似图像。【形态学图像处理】介绍了使用结构元素进行形状分析和操作的方法。【图像分割】则在实际应用如医疗影像分析、自动驾驶等领域有重要应用。 此外，课程还提到了【基于内容的视频分析和检索技术】，这涉及到视频内容的理解和索引创建，以及生物特征识别技术，如【人脸识别】、【指纹识别】、【掌纹识别】和【虹膜识别】，这些都是生物识别技术的重要组成部分，广泛应用于安全和身份验证领域。 最后，【课程目的与要求】强调了理论知识与实践能力的结合，鼓励学生用所学解决实际问题，为未来在图像处理、计算机视觉、内容为基础的图像和视频检索等领域的研究做好准备。【考试内容】部分明确了考核标准，除了理论知识，也注重实践项目的能力展示。