研究生数字图像处理课程资源与学习指南

"这是一份关于数字图像处理的研究生课程课件，由北京大学计算机科学技术研究所的彭宇新教授提供。课件涵盖了数字图像处理的重要概念、理论和实践，是考研和考博的重要参考资料。教材主要采用Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的经典著作，同时提供了其他参考书籍以供深入学习。课程内容包括但不限于图像概述、空间域增强、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础知识，并能应用于实际问题，为未来在图像处理、计算机视觉、基于内容的图像检索等领域研究奠定基础。考试形式包括平时作业（可选择大作业或独立课题）和闭卷考试。助教老师为曹磊，可通过电子邮件或电话联系。" 在数字图像处理这个领域，学习者需要理解图像的数字化过程、图像的表示方法以及图像的各种属性。课程首先从概述入手，介绍图像处理的基本概念，包括像素、图像的表示（如灰度图像、彩色图像RGB模型）、图像的存储和传输。然后，课程进入空间域图像增强部分，讲解如何通过滤波器改善图像质量，如平滑滤波、锐化滤波等。 彩色图像处理章节涉及色彩模型（如YUV、HSV）转换、色彩空间分析以及彩色图像的处理技术。基于内容的图像检索是当前研究热点，课程会探讨如何利用图像特征进行相似性搜索。 傅里叶变换在图像处理中扮演着重要角色，课程会讲解离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT），以及它们在频率域图像增强中的应用，如低通滤波、高通滤波等。 图像复原是恢复图像质量的重要手段，包括去噪、去除模糊等，课程会介绍各种复原算法。图像压缩是图像处理中的另一个关键环节，课程将涵盖无损和有损压缩方法，如JPEG、JPEG2000等标准。 图像分割是识别图像对象的基础，课程会讲解分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等。表示与描述则关注如何有效地表示图像特征以便于后续的分析和识别。 课程还涉及了形态学图像处理，这是一种非线性的处理方法，常用于噪声消除和形状分析。此外，课件还包括图像分类、图像语义概念检测等高级话题，这些都是计算机视觉和人工智能中的核心问题。 最后，课程的目的是使学生不仅能够理解和应用数字图像处理的基本原理，还能具备解决实际问题的能力，为他们未来在图像处理、计算机视觉、基于内容的图像检索、生物识别等领域进行深入研究做好准备。通过平时作业和考试，教师将评估学生对这些知识的掌握程度。