北京大学彭宇新教授详解：数字图像处理核心内容与教材推荐

"数字图像处理是一门研究生课程，由北京大学计算机科学技术研究所的彭宇新教授主讲。该课程深入探讨了数字图像处理的基础理论和应用技术，旨在培养学生对数字图像的基本概念、原理和方法的理解，并能将其应用于实际问题的解决。课程内容丰富多样，涵盖了空间域和彩色图像处理、傅立叶变换、图像增强滤波、复原、分割、特征表示与描述、对象识别、图像压缩以及基于内容的图像和视频检索等多个关键领域。 教材方面，推荐的主要学习资料有 Rafael C. Gonzalez 和 Richard E. Woods 著的《数字图像处理》（第二版）以及 Kenneth R. Castleman 的著作，此外还有清华大学出版社出版的图象工程系列教材和阮秋琦的《数字图像处理学》。实践性的参考书籍还包括杨枝灵和王开合著的《VisualC++数字图像获取、处理及实践应用》，以及章毓晋的《基于内容的视觉信息检索》。 上课内容包括概述、空间域图像增强基础知识、彩色图像处理的详细分析、基于内容的图像和视频检索技术的补充，以及更高级的主题如傅立叶变换基础、图像增强滤波器、图像复原、图像分割，以及特征表示、对象识别和图像压缩等。通过这些内容的学习，学生将不仅掌握理论知识，还将提升在多媒体内容分析和检索方面的技能。 课程目标明确，要求学生掌握数字图像处理的核心理论，能运用所学知识解决实际问题，并为未来在图像处理及相关领域的研究奠定基础。考试方面，50%的评分来自于平时的作业，包括程序实现和阅读论文，另一半则通过闭卷考试，主要考察基本概念、原理和算法。 此外，课程还会关注国内外相关学术动态，推荐关注的学术期刊包括国内的一级学报，如《计算机科学与技术》（SCI收录）、《计算机学报》、《软件学报》、《电子学报》和《计算机研究与发展》，以及国际知名会议如IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)等。这些资源将帮助学生跟上最新的研究进展，拓宽学术视野。这是一门理论与实践相结合，具有深厚学术底蕴和应用前景的课程。"