中山大学黄剑教授的数字图像处理课程资源

"中山大学信息科学与技术学院计算机系的黄剑教授所制作的数字图像处理课程课件，内容涵盖了2008年的教学内容。课件中引用了Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的《Digital Image Processing》第二版作为主要参考书籍，并警告中文译本可能存在较多错误。此外，还提供了相关的学习资源网站和论坛，以及部分习题答案和Project的指导。" 这篇课件详细介绍了数字图像处理这一主题，它属于计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何使用计算机对图像进行分析、操作和理解。数字图像处理涉及的内容广泛，包括图像的获取、编码、增强、复原、压缩、分类和识别等多个环节。 1. **图像获取**：这个阶段通常涉及到传感器，如摄像头，将光学图像转化为电信号，然后转换成数字信号，形成数字图像。 2. **图像编码**：将像素值进行编码，以减少存储空间或提高传输效率，比如使用JPEG或PNG等压缩算法。 3. **图像增强**：通过各种技术改善图像的视觉效果，例如对比度调整、直方图均衡化等。 4. **图像复原**：修复由于噪声、模糊或其他因素导致的图像质量下降，可能使用滤波器或者基于先验知识的恢复算法。 5. **图像压缩**：减少图像数据量而不显著降低视觉质量，这对于存储和传输大量图像至关重要。 6. **图像分类与识别**：利用机器学习和模式识别技术，识别图像中的对象、特征或行为，是人工智能和计算机视觉领域的核心问题。 课件中提到的参考书籍《Digital Image Processing》是该领域的经典教材，作者Gonzalez和Woods在书中详细阐述了这些概念和技术。同时，另一本由Kenneth R. Castleman编写的《Digital Image Processing》也是一本重要的参考资料，它提供了更多关于实际应用的见解。 在线资源，如http://www.imageprocessingplace.com/，为学生提供了额外的学习支持，包括习题解答、项目指导和论坛讨论，这些资源可以帮助学生深入理解和实践所学知识。 黄剑教授的这份数字图像处理课件为学习者提供了一个全面而深入的平台，不仅涵盖了理论知识，还强调了实践应用和互动学习，是学习数字图像处理的理想资料。