北京大学研究生数字图像处理课程资料-冈萨雷斯

"这是一份来自北京大学计算机科学技术研究所的研究生课程资料，主要讲解数字图像处理，由彭宇新教授主讲。课程引用了Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的经典教材，并提供了丰富的参考书籍，涵盖了从基础概念到高级主题的广泛内容。课程包括概述、空间域图像增强、彩色图像处理、频率域图像增强、图像复原等多个关键领域，并强调了理论与实际问题的结合，旨在为学生在图像处理及其相关领域（如计算机视觉、基于内容的图像检索、生物特征识别等）的研究奠定基础。课程考核方式包括平时作业（可选大作业或其他相关课题）和闭卷考试，助教为曹磊。" 在这个研究生级别的数字图像处理课程中，学生将深入学习如何处理和分析数字图像。首先，课程会介绍数字图像处理的基础概念，帮助学生理解图像的数字化过程和基本的图像操作。接下来，课程将详细探讨空间域图像增强技术，这是改善图像质量和揭示隐藏细节的关键步骤。此外，课程还会涉及彩色图像处理，包括颜色模型的理解和转换，这对于处理真实世界中的复杂图像至关重要。 进一步，课程将深入到傅里叶变换和频率域图像增强，这些是理解图像频谱特性和进行滤波、降噪的基础。图像复原部分将涵盖如何修复图像失真和噪声，以及如何应用各种恢复算法。图像压缩是另一个核心主题，分为两部分讲解，涉及无损和有损压缩技术，以及它们在存储和传输图像时的应用。 形态学图像处理和图像分割是图像分析的重要环节，前者用于处理形状和结构，后者则用于将图像分解成有意义的区域或对象。课程还将介绍表示与描述，这是图像理解和内容检索的基础，以及基于内容的图像和视频分析与检索，这些都是现代多媒体系统的核心。 课程的目标不仅是让学生掌握理论知识，更鼓励他们将所学应用于实际问题，例如在图像分类、语义概念检测等领域。通过分组大作业和个人研究课题，学生有机会将理论与实践相结合，提升解决问题的能力。最后，课程的评估体系旨在全面考察学生的理解和应用能力，确保他们在数字图像处理领域具备扎实的专业素养。