循环首差与适应性组Lasso变量选择在数字图像处理中的应用

本资源主要聚焦在"再得到循环首差-部分线性模型的adaptive group lasso变量选择"这一主题，它结合了数字图像处理课程的内容讲解和实际操作示例。在研究生层次的数字图像处理课程中，授课者彭宇新教授从北京大学计算机科学技术研究所出发，强调了以下关键知识点： 1. 课程介绍：课程以Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的经典著作《数字图像处理》（第二版）为教材，同时也参考了其他相关书籍，如Kenneth R. Castleman的著作，以及阮秋琦、章毓晋等人的专著，涵盖了数字图像处理的广泛内容。 2. 上课主要内容：教学内容包括概述、空间域和彩色图像处理、傅里叶变换、频率域增强、图像复原、图像压缩、形态学处理、图像分割、表示与描述等核心模块。此外，还涉及了基于内容的图像检索、视频分析和检索技术等高级话题。 3. 目标与要求：课程目标是让学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，并能将所学应用于解决实际问题，为图像处理及相关领域的研究奠定基础。考试方面，除了理论知识的考核外，还有作业选择题，可以是小组合作的大作业或与图像处理相关的课题。 4. 具体实例：例如提到通过计算"循环首差"来确定形状数，以2×4和3×3的矩形为例，通过离心率的比较来构建网格，这体现了在实际图像处理中如何利用数学模型进行特征分析。 5. 评估方式：考试占总评分的50%，包括闭卷形式的基本概念测试和可能的实践项目或作业，助教曹磊提供支持。 整体而言，这个资源着重于将理论与实践相结合，通过具体的方法和实例，帮助学生深入理解并掌握数字图像处理的核心技术和应用技巧。