北京大学数字图像处理课程:冈萨雷斯第二版详解
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更新于2024-07-20
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本课程是针对研究生层次的数字图像处理学习,由彭宇新教授指导,来自北京大学计算机科学技术研究所。课程的主要内容包括但不限于:图像处理的全面概述,如空间域和频率域图像增强,彩色图像处理,傅里叶变换的应用,图像复原,以及深度的图像压缩技术。深入讲解了形态学图像处理、图像分割、表示与描述等核心概念,同时涉及基于内容的视觉信息检索和视频分析与检索技术。
教材推荐了两本权威著作:Rafael C. Gonzalez 和 Richard E. Woods 著的《数字图像处理》(第二版)和 Kenneth R. Castleman 的作品,以及国内专家编译的相关教材,如章毓晋的《图象工程》系列和阮秋琦的《数字图像处理学》。学生可以通过这些教材和参考书深入了解理论知识,并结合VisualC++进行实践操作。
课程的目标旨在使学生掌握数字图像处理的基础概念、原理和方法,能够将所学应用于实际问题解决,为后续在图像处理、计算机视觉等领域进行深入研究打下坚实基础。课程特别关注实际技能的培养,如图像分类、内容感知的图像和视频检索、人脸识别、指纹识别等高级技术。
考试形式包括平时作业和期末考试,平时作业占50%,可以选择完成大作业或自主选择与图像处理相关的课题,但需获得教师认可。期末考试则为闭卷形式,主要测试学生的理论理解和算法应用能力。
助教曹磊老师提供支持,其联系方式包括电子邮件和电话,便于学生在学习过程中寻求帮助。整体而言,这是一门理论与实践并重,理论知识与前沿技术紧密结合的课程,对提升学生的专业素养和解决问题的能力具有重要作用。
2018-10-27 上传
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