HITSZ DIP研究生课程复习概览

“HITSZ DIP 研开卷复习资料” 这是一份针对深圳大学(DIP)研究生课程的复习资料，旨在帮助学生理解和掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。课程的目标不仅包括理解DIP的基础知识，还要求能够解决实际问题，并深入研究DIP及其相关领域，如计算机视觉、图形学、图像检索、生物识别等。 在学习这门课程之前，学生应具备线性代数、概率论和信号与系统中至少两门课程的基础知识。课程的评估方式由期末考试（70%）和两个作业（10%+20%）组成，确保学生对所学内容有全面而深入的理解。 课程内容分为九个部分： 1. 引言与基础（2课时）：介绍数字图像处理的定义，讲解人类视觉系统，涵盖图像获取、采样与量化、分辨率等基本概念。 2. 图像增强（6课时）：涉及改善图像质量的技术，如对比度增强、去噪等。 3. 形态学图像处理（4课时）：学习使用形态学操作进行图像分析和处理，如腐蚀、膨胀等。 4. 图像分割（4课时）：探讨将图像划分为不同区域或对象的方法，如阈值分割、区域生长等。 5. 图像恢复（2课时）：研究如何修复图像的失真和损伤，如去模糊、去噪等。 6. 颜色图像处理（4课时）：讨论彩色图像的模型和处理技术，如色彩空间转换、颜色校正等。 7. 表征与描述（4课时）：学习如何有效地表示和描述图像特征，以便于后续的分析和识别。 8. 对象识别（2课时）：研究如何从图像中识别特定物体，可能涉及模板匹配、特征提取等方法。 9. 图像压缩（4课时）：介绍图像数据的压缩算法，如JPEG、JPEG2000等，以减少存储和传输的需求。 复习资料中强调了视觉信息的重要性，因为人类大部分信息都通过视觉获取。因此，数字图像处理作为理解和利用这些信息的关键工具，在科研和工程领域具有广泛的应用。学生通过这门课程的学习，将能系统地掌握图像处理的理论和实践，为未来在相关领域的深入研究打下坚实的基础。