北京大学研究生课程：冈萨雷斯《数字图像处理》MATLAB实践

"该资源是一份关于数字图像处理的课件，主要依据冈萨雷斯的《数字图像处理MATLAB版》进行讲解，适用于北京大学研究生课程。课件详细介绍了图像处理的基础理论和MATLAB实践，包括亮度变换、空间滤波、频率域滤波、图像复原、配准、彩色图像处理、小波、数据压缩、形态学处理、图像分割、区域和边界描述以及对象识别等内容。此外，还强调了如何通过编写新代码增强MATLAB图像处理工具箱的功能，并提到了配套网站上的额外资源如M文件、图像文件、教学辅助材料和更新。课程由彭宇新教授在北京大学计算机科学技术研究所讲授，教材包括冈萨雷斯和伍兹的英文及中文版，同时列举了其他参考书籍。课程目标是使学生掌握图像处理的基本概念、原理和方法，为相关领域的深入研究和实践应用打下基础。考试形式为平时作业和闭卷考试，助教老师为曹磊。" 本资源详细介绍了数字图像处理的核心概念和技术，涵盖了从基础到高级的主题。首先，课件提到了使用MATLAB进行数字图像处理的重要性，这门语言为实现图像处理算法提供了强大的平台。冈萨雷斯的教材结合了理论与实践，不仅教授了基本的MATLAB编程，还深入讨论了各种图像处理技术。 1. **图像处理基础**：课程介绍了图像处理的基本概念，包括图像的类型、色彩模型和图像的数字化过程。 2. **亮度变换**：这部分内容涉及如何改变图像的整体亮度和对比度，以改善图像的可读性。 3. **空间域图像增强**：包括线性和非线性滤波，如平滑滤波和锐化滤波，用于减少噪声和突出图像细节。 4. **频率域图像增强**：通过傅里叶变换，学生将学习如何在频域中对图像进行操作，例如低通滤波和高通滤波。 5. **图像复原与配准**：探讨了如何修复图像失真和去除噪声，以及如何将多张图像对齐。 6. **彩色图像处理**：讲解了RGB色彩模型和其他色彩空间的转换，以及针对彩色图像的处理技术。 7. **小波分析**：利用小波变换进行图像分析和压缩，提供了一种多分辨率的图像表示方式。 8. **图像数据压缩**：介绍了JPEG和JPEG 2000等标准，以及无损和有损压缩的原理。 9. **形态学图像处理**：涵盖基本的形态学操作，如膨胀、腐蚀和开闭运算，常用于边缘检测和图像分割。 10. **图像分割**：讨论了分割方法，如阈值分割、区域生长和基于能量的分割，用于将图像划分为有意义的部分。 11. **表示与描述**：涵盖了区域和边界表示的方法，以及如何有效地描述图像特征以进行后续的分析和识别。 12. **对象识别**：简要介绍了基于特征的识别技术和机器学习在图像识别中的应用。 课程不仅限于理论讲解，还鼓励学生通过编写MATLAB代码来实现和理解这些算法，旨在培养学生的动手能力和问题解决能力。此外，通过分组大作业或个人课题，学生有机会将所学知识应用于实际项目。这样的教学方式为学生提供了丰富的实践机会，有助于他们更好地理解和应用数字图像处理技术。