北京大学数字图像处理精华课程：掌握核心技术与应用

北京大学的数字图像处理课程是一门深入讲解数字图像理论与实践的研究生课程，由彭宇新教授主讲，旨在让学生快速理解和掌握图像处理的核心内容。课程内容丰富多样，涵盖了空间域和频率域图像增强、彩色图像处理、傅里叶变换、图像复原、图像压缩、形态学处理、图像分割、表示与描述等多个方面。 教材推荐包括Kenneth R. Castleman的《数字图像处理》（朱志刚、林学訚、石定机等译），章毓晋的《图象工程上册—图象处理和分析》和《基于内容的视觉信息检索》，以及阮秋琦的《数字图像处理学》等权威著作。此外，还推荐了实战型书籍如《VisualC++数字图像获取、处理及实践应用》，帮助学生将理论知识应用于实际项目。 课程大纲涉及的关键知识点有： 1. 图像处理的基础概念，如图像的定义，数字图像与像素的关系，以及数字图像处理的起源和发展应用领域。 2. 图像采集和量化，包括像素的表示方式和数字图像的质量评估。 3. 空间域和频率域处理技术，如图像增强、傅里叶变换及其在图像复原中的应用。 4. 高级技术如图像压缩，涉及有损和无损压缩方法，以及形态学操作。 5. 图像分割和表示，这对于理解图像内容和后续的分析至关重要。 6. 基于内容的图像和视频检索，如人脸识别、指纹识别等生物特征识别，以及图像分类和语义概念检测等计算机视觉应用。 7. 实践技能的培养，如使用VisualC++等工具进行图像处理和实际项目的开发。 通过这门课程，学生不仅能学习到数字图像处理的基本原理和方法，还能学会如何将这些知识应用于解决实际问题，并为在图像处理、计算机视觉、生物特征识别、图像检索等领域进行更深入的研究打下坚实基础。这是一门理论与实践相结合的高级课程，对于提升学生的专业素养和技术能力具有重要意义。