研究生数字图像处理课程大纲

"这是一份关于《数字图像处理》课程的课件，由北京大学计算机科学技术研究所的彭宇新教授主讲。课程主要基于Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的经典教材，同时引用了多本参考书籍，涵盖图像处理的基础理论和实践应用。课程内容包括图像增强、彩色图像处理、傅里叶变换、图像复原等多个关键领域，并延伸到基于内容的图像检索和形态学图像处理等进阶主题。课程旨在让学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，培养解决实际问题的能力，并为未来在图像处理、计算机视觉、内容检索等领域研究打下基础。考试形式包括平时作业和闭卷考试，作业部分可以选择分组完成大作业或其他相关课题。助教为曹磊，可以通过邮件或电话联系。" 《数字图像处理》是计算机科学和技术领域的重要课程，主要关注如何对数字化的图像进行操作和分析。课程的起点是"概述"，引导学生进入图像处理的世界，理解图像的基本属性和表示方式。"空间域图像增强"这部分会讲解如何通过不同的算子和滤波器改善图像的视觉效果，例如平滑滤波和锐化处理。"彩色图像处理"则涉及三基色模型（如RGB）以及颜色空间转换。 "傅里叶变换"是图像处理中的核心工具，用于将图像从空间域转换到频率域，以便于进行频率域的图像分析和增强。"频率域图像增强"通常涉及低通滤波、高通滤波等操作，可以去除噪声或突出特定细节。"图像复原"涉及到图像去噪和恢复原始图像的过程，可能包括逆滤波、自适应滤波等技术。 "图像压缩"是降低图像存储和传输成本的关键，课程涵盖了两种压缩部分，分别介绍无损和有损压缩方法，如JPEG和PNG等标准。"形态学图像处理"是一种基于数学形态学的图像分析方法，常用于边缘检测和对象分割。"图像分割"是将图像区域划分为有意义的组件，是图像理解和分析的基础。 "表示与描述"部分则探讨如何有效地表示和描述图像内容，这对于图像检索和识别至关重要。"基于内容的图像检索"和"基于内容的视频分析和检索技术"是当前的研究热点，涉及到如何通过图像内容而不是关键词进行搜索。 课程的目标不仅在于理论教学，也鼓励实践应用，学生需能够运用所学解决实际问题，如图像复原、增强、压缩等。考试内容包含平时作业和闭卷考试，两者各占50%。助教老师曹磊提供了联系方式，以便学生在学习过程中寻求帮助。 通过这门课程，学生不仅能够掌握数字图像处理的基础知识，还能够了解并涉足计算机视觉、内容检索、生物特征识别等多个相关领域的前沿课题，为他们的学术研究或职业生涯开辟广阔的前景。