香港科大数字图像处理：空间恢复与增强技术详解

香港科技大学的数字图像处理课程（ELEC317 Digital Image Processing）是一门深入探讨数字图像处理理论与应用的全英文课程，对于学习者来说具有一定的挑战性。课程内容涵盖了广泛的领域，旨在提升学生在处理空间图片（如模糊、噪声或扭曲的图像）方面的技术能力，包括计算机断层扫描（Computed Tomography）、编码和传输（如视频会议中的图像编码）、存储需求（如用于分析的陆地卫星图像）、以及模式识别。 核心知识点之一是图像恢复与增强。恢复（Restoration）部分着重于通过算法和技术寻找最佳解决方案，使处理后的图像fr(x,y)尽可能接近原始的理想图像f(x,y)，即使面对诸如大气湍流等环境因素导致的图像质量下降。图像增强（Enhancement）则是为了提供比原始图像f(x,y)更合适的结果，它可能涉及对特定场景的优化处理，如电影中的特技效果。 在空间图片的应用方面，课程举例了美国宇航局（NASA）的喷气推进实验室（JPL）的工作，以及在天文学和人造卫星上的图像处理，以克服大气湍流的影响。在医学领域，生物医学图像的处理也是课程的重点，比如人类观察的LANDSAT图像，其中包含对血细胞分析等应用。 课程还介绍了机器分类方法，包括主动方法和被动方法。主动方法如编码孔径成像（Coded Aperture Imaging）和合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR），这些技术利用信号处理来获取隐藏或难以直接获取的信息。被动方法则侧重于通过分析图像本身，而不是直接干预，来寻找合适的特征或模式。 模式识别部分区分了狭义的分类任务（Narrow Sense），即识别给定的图案，以及广义的场景分析（Board Sense），如遥感应用中的图像或场景理解。此外，课程还涉及计算机图形学（Computer Graphics）、飞行模拟、汽车车身设计等领域，以及电影制作中的特殊效果，展示了数字图像处理在多个工业和艺术领域的广泛应用。 香港科技大学的数字图像处理课程提供了一个全面的框架，让学生掌握关键的理论和技术，能够应对当今世界中各种复杂的图像处理需求，无论是从航天科技到医疗诊断，还是从自动化到娱乐产业。通过这门课程的学习，学生们将获得深厚的专业知识和实践经验，以适应日益增长的数字化社会需求。