数字图像处理教程：完成关键概念与应用

本课件《数字图像处理》由合肥工业大学理学院信息与计算科学系于二零零九年编撰，主要针对冈萨雷斯第三版教材展开讲解，课程共分为八周，涵盖了图像处理的基础概念、空域和频域变换、图像增强与复原、编码、分割与形态学等多个核心主题。 第1章绪论着重介绍图象与数字图象的区别，强调了从传统图象到图像工程的转换。普通图象由于信息量庞大，需通过数字化处理以便计算机处理。数字图像是二维或三维的离散数据集合，由像素或体素组成，可以用矩阵形式表示。例如，Lenna图像是检验算法效果的常用标准图象。 第2章至第4章深入探讨空域和频域变换，这是图像处理的重要手段，包括但不限于滤波、频率分析和频谱操作，有助于图像的预处理和特征提取。 第5和8章关注图像增强和复原，前者涉及调整图像亮度、对比度、锐度等以改善图像质量，后者则致力于通过各种算法修复或恢复图像的细节和完整性。 第6章讲述图像编码，涉及压缩和无损编码技术，这对于图像的存储和传输至关重要。 第7和9章则是图像分割与形态学处理，前者将图像划分为有意义的部分，后者利用形状和结构分析进行边缘检测、形态特征提取等。 最后一章“其他”可能涵盖了更广泛的图像处理应用和技术，如机器学习在图像识别中的应用、深度学习等现代技术。 整个课程旨在通过理论与实践相结合的方式，帮助学生掌握数字图像处理的核心原理和方法，为图像处理领域的进一步研究和实际工作打下坚实基础。