合肥工大数字图像工程：统计特性与傅里叶变换详解

合肥工业大学的数字图像工程2021版本PPT提供了深入浅出的图像工程概论课程资料，专为电子信息专业的学生设计。内容涵盖了数字图像处理中的关键概念和技术，如直方图和边缘灰度分布的统计特性分析。边缘检测是图像分析的基础，它关注图像中灰度值的不连续变化，通过差分运算实现。一阶的方向性图像分割方法着重于模式识别，特别是统计模式识别，包括阈值分割、边缘分割和区域分割。 其中，大津阈值分割法是一种常见的阈值选择方法，由Otsu提出，基于类间方差最大化原则。通过计算不同灰度级的像素数目、灰度级分布以及划分后的各类方差，该方法能够自动选择一个最佳阈值来区分图像中的对象和背景。然而，这种方法具有局限性，例如对于单目标或多目标场景，以及目标过小等问题。 课程还讨论了图像的傅里叶变换，这是一种将图像从空间域转换到频率域的重要工具。傅里叶变换允许我们分析图像的频率成分，有助于滤波、增强任务的处理，并且在空间域滤波设计上有直观的优势。一维连续和离散傅里叶变换及其反变换的定义和极坐标表示被详细解释，这对于理解图像信号的频域特性至关重要。 通过这个PPT，学生不仅能掌握图像处理的基本原理，还能学习到如何应用这些理论解决实际问题，如图像去噪、增强和特征提取等。同时，大津展之教授强调的数学基础也为深入理解图像处理背后的数学原理提供了引导。 这份合肥工业大学的数字图像工程PPT为电子信息专业的学生提供了一个全面而系统的图像处理学习平台，旨在培养他们在数字化时代的关键技能。