浙江大学2014年图像分析与艺术化处理基础算法讲义概览

"图像分析与艺术化处理基本算法课程讲义是浙江大学在2014年9月发布的一份教学资料，旨在提供全面的图像信息处理基础知识，涵盖了多个领域的理论和技术。课程内容包括但不限于图像理解模型、图像表达、特征提取与学习、高维特征处理、图像信号处理与压缩编码，以及非真实感图像绘制等核心主题。 首先，课程从背景介绍开始，阐述了图像理解的重要性，涉及到的模型如图像的色彩、纹理、形状等表达方式，以及如何利用颜色直方图、颜色矩、颜色集和颜色聚合向量等方法进行特征描述。此外，课程还探讨了各种图像相似度比较方法，如欧拉距离、直方图交、二次式距离、马氏距离和Hausdorff距离，以及非几何相似度的衡量手段。 在图像特征部分，课程详细讲解了颜色特征，如Tamura纹理特征、灰度共生纹理特征、自回归纹理模型和基于小波变换的纹理特征，强调了纹理在图像识别中的作用。形状特征也占有重要地位，如SIFT特征、上下文形状特征、傅立叶形状描述符、形状无关矩、基于内角的形状特征、局部二值模式（LBP）和GIST特征，这些都是用于描述和识别图像中的形状信息。 此外，课程还提及了图像信号处理的基础，如图像压缩编码技术，以及非真实感图像绘制，即如何创造艺术化或模拟效果的技术。整个课程旨在通过综合多学科知识，使学生掌握图像分析的基本原理和实用算法，为后续的计算机视觉、模式识别、机器学习等课程打下坚实的基础。 值得注意的是，这份讲义仍在持续更新和完善过程中，作者吴飞鼓励读者提出修改建议或分享宝贵意见，共同提升教学质量。课程参考资料也提供了进一步学习的途径。 这是一份深入浅出且实用的图像分析与艺术化处理教学资料，对于希望在这个领域深入研究的学生和专业人士具有很高的参考价值。"