武汉大学数字图像处理课程精华：特征提取与应用

本课件是武汉大学电子信息学院提供的关于数字图像处理的详细教学资料，主要涵盖了数字图像处理的多个核心概念和技术。第二章深入探讨了数字图像处理的基础，包括： 1. 数字图像处理基本概念：介绍数字图像的定义、性质以及与模拟图像的区别，强调其在计算机科学中的重要性。 2. 图像获取与显示：讲解数字图像的来源，如摄像头、扫描仪等设备的输入过程，以及在计算机屏幕上显示的方式。 3. 点运算、代数运算、几何运算和邻域运算：分别阐述了这些基本的数学运算在图像处理中的应用，例如像素值的修改、加法、乘法和基于像素位置的操作。 4. 特征提取与分析：这部分深入探讨了图像特征的识别和利用，如边缘检测（如Sobel算子）、微分算子的应用、曲面拟合技术、线检测，以及二值图像处理中的阈值处理、连接性和距离分析。 5. 二值图像处理：专门讨论将图像转换为黑白或二值形式的方法，及其在后续分析中的作用，如标记、腐蚀和膨胀操作。 6. 图像特征的定义与类型：区分自然特征（如光谱、遥感影像中的地理信息）和人为特征（如形状、纹理和大小），强调它们在识别和理解图像内容中的关键角色。 7. 特征提取方法：详细介绍了如何通过算法和技术来识别和提取图像中的特征，以及这些特征如何应用于诸如目标检测、物体识别、图像分类等任务。 8. 特征表示：讨论了如何有效地表示提取出的特征，以便于计算机理解和处理，可能涉及到向量、矩阵或其他数据结构。 9. 自然特征与人为特征举例：通过具体的例子，如光谱特征在遥感影像中的应用，以及空间、时间特征在动态场景中的体现，使学生更好地理解特征的实际意义。 这门课程旨在帮助学生掌握数字图像处理的核心理论和技术，培养他们在实际工程中处理和分析图像数据的能力。对于对图像处理感兴趣的学生或专业人士来说，这是一个宝贵的资源。