北京大学研究生课程：数字图像处理精讲

"这是一份由北京大学彭宇新教授提供的研究生级别的数字图像处理课程课件，主要基于Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的《数字图像处理》第二版中文版教材。课程涵盖了数字图像处理的基础理论和实践，包括图像增强、彩色图像处理、傅里叶变换、图像复原、图像压缩、图像分割等多个主题，并为学生在图像处理及相关领域的深入研究奠定基础。课程评价方式为平时作业和闭卷考试相结合，作业可以选择团队项目或独立课题。助教为曹磊，学生可以通过电子邮件或电话联系获取更多课程支持。" 该课程详细介绍了数字图像处理的关键概念和技术，包括： 1. 概述：介绍数字图像处理的基本概念，如图像的数字化、图像的表示以及处理的目的和方法。 2. 空间域图像增强：探讨如何通过滤波器等手段改善图像的视觉效果，例如平滑滤波、锐化滤波等。 3. 彩色图像处理：涉及彩色模型（如RGB、YUV等）及其转换，以及针对彩色图像的增强和分析方法。 4. 基于内容的图像检索：利用图像特征进行图像搜索，涉及特征提取、相似性度量等技术。 5. 傅里叶变换：讲解离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT），以及它们在频域图像处理中的应用。 6. 频率域图像增强：通过滤波器在频域中进行图像增强，例如低通滤波、高通滤波等。 7. 图像复原：研究如何消除图像噪声、模糊等失真，恢复图像原始质量。 8. 图像压缩：介绍无损和有损压缩方法，如JPEG、JPEG2000等标准。 9. 形态学图像处理：涵盖形态学操作，如膨胀、腐蚀、开闭运算等，用于处理图像的边缘和结构。 10. 图像分割：讨论将图像划分为多个有意义区域的技术，如阈值分割、区域生长、边缘检测等。 11. 表示与描述：学习如何有效地表示和描述图像内容，为图像识别和分析提供基础。 12. 基于内容的视频分析和检索技术：扩展到视频领域，探讨视频特征提取和检索策略。 课程目标在于使学生能够理解和应用数字图像处理的原理，不仅限于理论知识，还强调将所学应用于解决实际问题的能力。这门课程对计算机视觉、内容为基础的图像和视频检索、生物特征识别等领域具有重要意义，同时也为更高级别的研究和开发工作提供了扎实的基础。