北京大学数字图像处理课程精华概览：空间增强到内容检索

本课程是北京大学计算机科学技术研究所的研究生课程，由彭宇新教授主讲，专注于数字图像处理。课程内容丰富，涵盖了数字图像处理的核心理论和实践应用，包括但不限于： 1. **概述**：课程首先提供数字图像处理的全面介绍，帮助学生理解其基本概念和重要性。 2. **空间域图像增强**：这部分主要讲解如何在图像的空间坐标系中进行各种增强操作，如对比度调整、直方图均衡化等，以改善图像质量。 3. **彩色图像处理**：涉及到色彩模型、颜色空间转换以及色彩空间的处理技术，如色彩校正和色彩空间变换。 4. **基于内容的图像检索**：补充了利用图像内容进行搜索和分析的技术，如特征提取和匹配算法，对现代图像检索系统至关重要。 5. **傅里叶变换**：深入解析频域分析在图像处理中的应用，包括离散傅立叶变换（DFT）和快速傅立叶变换（FFT）等。 6. **频率域图像增强**：介绍利用频谱特性进行噪声抑制、滤波等操作，提升图像细节和清晰度。 7. **图像复原**：探讨如何通过去噪和恢复技术恢复受损或模糊的图像，如反投影法和迭代重建算法。 8. **图像压缩（1）**：讲解无损和有损压缩技术的基础，如JPEG和JPEG2000的标准。 接下来的课程内容进一步延伸到图像处理的高级主题，如： - **图像压缩（2）**：深化图像编码和压缩算法的理解。 - **形态学图像处理**：基于形状分析的图像处理方法，如膨胀、腐蚀和骨架提取。 - **图像分割**：将图像划分为有意义的部分，用于目标检测和识别。 - **表示与描述**：学习如何有效地量化和描述图像特征，支持图像检索和理解。 - **基于内容的视频分析和检索技术（补充）**：拓展到视频处理领域，涉及帧间关联和内容理解。 课程的目标是让学生掌握数字图像处理的基础知识，能够运用所学解决实际问题，并为深入研究诸如计算机视觉、图像分类、人脸识别等领域打下坚实基础。考试考核方面，50%依赖于平时作业，可以是团队项目或相关课题研究，另外50%是闭卷考试，着重考察基本概念、原理和算法。曹磊老师担任助教，提供额外的支持和指导。教材推荐了多本权威著作，如Gonzalez和Woods的《数字图像处理》系列，以及其他专业教材和实践应用指南。