北京大学视听信息处理国家重点实验室-数字图像处理讲义概览

"数字图像处理讲义（北大视听信息处理国家重点实验室）" 这是一份来自北京大学视听信息处理国家重点实验室的数字图像处理讲义，由封举富编著。讲义涵盖了数字图像处理的基础理论和重要技术，旨在帮助读者理解和掌握图像处理的核心概念。 一、导论 讲义开篇介绍了数字图像处理的目的，包括改善图像质量，如在医学图像（如X光、CT图像）和遥感图像中的应用，以及图像数据处理，如指纹识别、OCR（光学字符识别）和各种领域的图像分析。同时，它强调了图像处理是与具体问题密切相关的。 二、数字图像基础 这部分讲解了人类视觉系统的基本原理，涉及眼球和视网膜的结构。此外，还阐述了图像的数字化过程，包括数字相机和扫描仪在获取图像中的作用。 三、图像变换 图像变换是将图像从一种形式转换为另一种形式的过程，如傅里叶变换、小波变换等，这些变换在图像分析和压缩中至关重要。 四、图像增强 图像增强是为了突出图像中的某些特性，例如提高对比度、抑制噪声，常通过滤波器和直方图均衡化等方法实现。 五、边缘检测 边缘检测是识别图像中物体边界的关键步骤，常用算法有Sobel、Canny、Prewitt等，它们可以帮助提取图像的重要特征。 六、图像分割 图像分割是将图像划分为多个具有不同特性的区域，这对于目标识别和理解图像内容非常关键。 七、二值图像处理 二值图像处理涉及将图像转化为黑白两色调，常用于文字识别和简单的形状分析。 八、几何特征提取和形状分析 这部分讲解如何从图像中提取几何特征，如角点、边缘，以及如何进行形状分析，为图像识别和对象分类提供基础。 九、纹理分析 纹理分析关注图像中区域的重复模式，用于识别和分类具有特定纹理的对象。 十、彩色图像处理 彩色图像处理涉及到RGB、YUV等色彩模型，以及颜色空间转换和彩色图像的分析技术。 在取样和量化方面，讲义详细解释了均匀和非均匀取样的概念，以及量化对图像精度和对比度的影响。取样决定了图像的空间分辨率，而量化则影响图像的灰度层次和色彩深度。 这份讲义是学习数字图像处理的宝贵资料，覆盖了从基本概念到高级技术的全面内容，对于从事相关研究或应用的人员极具价值。