北京大学数字图像处理课程详解

"北京大学数字图像处理课件是针对研究生级别的课程，由彭宇新在北京大学计算机科学技术研究所教授。课程涵盖了数字图像处理的多个核心主题，包括图像增强、彩色图像处理、频率域图像处理、图像复原、图像压缩以及形态学图像处理等。教材主要采用Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的著作，并辅以多本参考书籍以深化理解。课程目标在于让学习者掌握数字图像处理的基础理论和方法，并能够应用到实际问题中，为图像处理、计算机视觉、基于内容的图像检索等领域研究奠定基础。考核方式包括平时作业和闭卷考试，同时鼓励学生通过实践项目来提升技能。" 在这门课程中，【数字信号】是图像处理的基础，因为图像本质上可以看作是二维的数字信号。【图像处理】是通过算法和技术对图像进行操作，以改善质量、提取特征或提取有用信息的过程。【阈值滤波】是图像处理中的一个重要技术，用于将图像像素根据其值分割为两个类别，常用于二值化图像。 课程内容包括： 1. 概述：介绍数字图像处理的基本概念和历史背景。 2. 空间域图像增强：探讨如何通过空间域内的操作改善图像对比度和清晰度。 3. 彩色图像处理：处理和分析RGB或其他彩色模型的图像。 4. 基于内容的图像检索：利用图像特征进行搜索和匹配。 5. 傅里叶变换：利用傅里叶分析方法在频域中处理图像。 6. 频率域图像增强：通过滤波器在频域内优化图像。 7. 图像复原：恢复图像的质量，如去除噪声或模糊。 8. 图像压缩：减少图像数据量，提高存储和传输效率。 9. 形态学图像处理：应用形态学操作，如膨胀、腐蚀等，处理图像结构。 10. 图像分割：将图像划分为具有特定属性的区域。 11. 表示与描述：学习如何有效地表示和描述图像特征。 12. 基于内容的视频分析和检索技术：扩展到动态媒体的处理。 13. 考试复习：回顾并巩固所学内容。 这门课程不仅适合计算机科学和技术、电子科学与技术、信息工程等相关专业的学生，也对从事生物医学工程、遥感等跨领域工作的专业人士有价值。通过这门课程，学生不仅可以深入理解理论，还能掌握实际应用技巧，为未来在图像处理、计算机视觉、内容检索等领域的研究和实践做好准备。