北京大学数字图像处理课程大纲

"这是一份来自北京大学的研究生课程——数字图像处理的课件，由彭宇新教授主讲，主要参考教材为冈萨雷斯的《数字图像处理》第二版。课程涵盖图像处理的基础理论和实践应用，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、图像分割等多个主题。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，并能应用于实际问题。考核方式为平时作业和闭卷考试，同时鼓励学生进行实践项目或选定相关课题进行研究。" 数字图像处理是计算机科学中的一个重要领域，它涉及图像的获取、增强、分析和解释等多个方面。在这个课程中，学生们将深入学习图像处理的基础知识，例如： 1. **概述**：这部分将介绍数字图像的基本概念，包括图像的数字化过程、像素的表示以及图像的常用类型。 2. **空间域图像增强**：通过调整图像的亮度、对比度和锐化，改善图像的视觉效果。 3. **彩色图像处理**：探讨彩色模型（如RGB、CMYK等）和彩色图像的处理技术，如颜色转换、色彩空间分析等。 4. **傅里叶变换**：学习如何用频域分析来理解和处理图像，理解傅立叶变换在图像处理中的作用，如滤波和特征提取。 5. **频率域图像增强**：利用频域滤波器改进图像质量，去除噪声或突出特定特征。 6. **图像复原**：针对图像失真和降质，研究恢复原始图像的方法，如逆滤波和迭代法。 7. **图像压缩**：讲解图像数据的压缩技术，包括有损和无损压缩，如JPEG和PNG标准。 8. **图像分割**：研究如何将图像分割成具有共同属性的区域，这是许多图像分析任务的基础。 9. **表示与描述**：学习如何有效地表示图像信息，并创建可用于图像检索和识别的描述符。 10. **形态学图像处理**：利用形状和结构操作进行图像分析，如膨胀、腐蚀、开闭运算等。 11. **基于内容的图像检索**：探讨如何根据图像内容进行搜索和匹配。 12. **视频分析和检索技术**：将图像处理的概念扩展到动态序列，研究视频处理和分析的方法。 课程不仅涵盖了理论知识，还强调了实践应用，通过实际项目和课题研究，使学生能够将所学应用于实际场景。此外，助教曹磊将提供学术支持，帮助学生解决课程中的疑问和问题。 这个课程适合对图像处理有兴趣的学生和开发者，不仅可以为他们提供扎实的理论基础，也为未来在图像处理、计算机视觉、内容检索等领域的工作或研究打下坚实的基础。通过这个课程的学习，学生还将接触到生物特征识别、图像分类和语义检测等前沿话题，进一步拓宽视野。