北京大学彭宇新教授的数字图像处理课程资料

“这是一份由彭宇新教授在北京大学计算机科学技术研究所讲授的研究生课程——数字图像处理的课件。课件涵盖了从基础概念到高级技术的广泛内容，旨在帮助学生全面了解数字图像处理领域。主要参考教材为Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的《数字图像处理》（第二版），同时提供了其他几本重要的参考书籍。课程内容包括但不限于概述、空间域图像增强、彩色图像处理、傅里叶变换、图像复原、图像分割和基于内容的图像检索。课程目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论和应用，并为他们进入图像处理、计算机视觉、基于内容的图像检索等领域打下坚实的基础。考试评估方式为平时作业（包括分组大作业或独立课题）和闭卷考试，注重基本概念、原理和算法的掌握。” 在这个数字图像处理的课程中，学生将深入学习以下几个关键知识点： 1. **概述**：这部分可能包括数字图像的基本概念，如像素、灰度级、图像的数字化过程以及图像的基本类型（如二值图像、灰度图像和彩色图像）。 2. **空间域图像增强**：涉及对图像局部特征的调整，如直方图均衡化、锐化、平滑滤波等，以改善图像的视觉效果。 3. **彩色图像处理**：涵盖彩色模型（如RGB、CMYK、YUV等）、颜色空间转换以及彩色图像的增强和分析。 4. **基于内容的图像检索**：讲解如何利用图像的视觉特征进行相似性搜索，包括特征提取、匹配和索引构建。 5. **傅里叶变换**：介绍傅里叶分析在图像处理中的应用，如频域滤波、图像频谱分析等。 6. **频率域图像增强**：包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等，以改善图像的质量或突出特定特征。 7. **图像复原**：讨论图像去噪、去模糊和逆投影等恢复技术，以消除图像捕获过程中的失真。 8. **图像压缩**：讲解无损和有损压缩方法，如JPEG、JPEG 2000、MPEG等标准及其工作原理。 9. **形态学图像处理**：涵盖结构元素、膨胀、腐蚀、开闭运算等，用于形状分析和图像分割。 10. **图像分割**：介绍分割方法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等，以区分图像中的不同对象。 11. **表示与描述**：探讨图像特征的表示方法，如直方图、SIFT、SURF、HOG等，以及如何用这些特征来描述和比较图像。 12. **基于内容的视频分析和检索技术**：扩展到视频数据，讨论视频帧的处理、运动估计、时空特征提取等。 通过这个课程，学生不仅可以学习到理论知识，还能通过实践项目和考试来提升解决问题的能力，从而在图像处理及相关领域，如人脸识别、指纹识别、虹膜识别、图像分类等方向找到自己的研究方向。