北京大学彭宇新教授《数字图像处理》课程资料

"这是一份关于数字图像处理的研究生课程资料，由北京大学计算机科学技术研究所的彭宇新教授讲授。课程主要依据Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的经典教材《数字图像处理》（第二版）进行，同时提供其他相关参考书籍。课程内容涵盖了图像处理的多个核心领域，包括概述、空间域图像增强、彩色图像处理、基于内容的图像检索、傅里叶变换、频率域图像增强、图像复原、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述以及基于内容的视频分析和检索技术。课程目标是使学生掌握图像处理的基本理论和方法，并能够运用到实际问题中，为未来在图像处理、计算机视觉、内容检索等相关领域的研究打下基础。考核方式为平时作业（包括分组大作业或认可的课题）和闭卷考试。助教为曹磊老师。" 详细说明: 数字图像处理是一门涉及计算机科学和技术、电子工程等多个领域的学科，主要研究如何对图像数据进行操作和分析，以获取有用的信息或者改善图像质量。本课程由北京大学彭宇新教授主讲，他专注于数字图像处理的教学和研究。 课程使用的主要教材是Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods合著的《数字图像处理》（第二版），该书是国际上广泛采用的教科书，详细介绍了图像处理的基础知识和算法。同时，还推荐了多本其他参考书籍，如Kenneth R. Castleman的《数字图像处理》和章毓晋的《图象工程》等，以供学生深入学习和拓展视野。 课程内容分为多个部分，从基础的图像概述到高级的技术，包括空间域图像增强，用于改善图像的视觉效果；彩色图像处理，探讨彩色图像的模型和处理技术；基于内容的图像检索，涉及图像特征提取和匹配；傅里叶变换，用于频率域的图像分析；频率域图像增强，通过滤波改进图像的频谱特性；图像复原，恢复图像因噪声或失真导致的质量下降；图像压缩，减少存储和传输的需求；形态学图像处理，利用几何结构对图像进行操作；图像分割，将图像划分为有意义的区域；表示与描述，用于有效地表示和描述图像内容；以及基于内容的视频分析和检索技术，应用于多媒体信息检索。 课程的目标是使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，包括理解并能应用相关理论到实际问题中。此外，课程旨在为学生在图像处理、计算机视觉、基于内容的图像和视频检索、生物特征识别（如人脸识别、指纹识别等）、图像分类和语义概念检测等领域进行深入研究打下坚实基础。 评估学生的标准包括平时作业，可以是分组完成的大作业，也可以是经过教师认可的其他课题，占总成绩的50%。另外50%的成绩来自闭卷考试，测试学生对基本概念、原理和算法的理解和掌握。助教曹磊老师负责协助教学和答疑。 这门课程全面地涵盖了数字图像处理的关键方面，不仅注重理论教学，也强调实践应用，是学习这一领域的理想资源。