图像处理与计算机视觉基础：从理论到应用

"该课程是关于图像处理与计算机视觉技术的综合概述，涵盖了从基础知识到专业书籍推荐，以及这两个领域的核心概念和发展。课程强调数学、计算机科学和电子学的基础，特别是线性代数、概率统计、软件编程和信号处理。在视觉信息传递的重要性方面，图像处理和计算机视觉在人机交互中扮演关键角色，尤其是在信息传递和机器自动化理解方面。主要学科包括图像处理、计算机视觉、模式识别以及计算机图形学。图像被定义为二维函数，包括光学图像、数字图像（如灰度图像和彩色图像）和遥感图像。数字图像处理则涉及对图像的离散化处理，改善视觉效果或突出目标，分为低级、中级和高级处理层次。图像处理侧重于低级和中级处理，而计算机视觉更注重对目标的理解和抽象数据的生成。" 在这个课程中，学生将深入学习如何利用数学工具，如线性代数和概率统计，来解析和分析图像数据。计算机科学基础，特别是软件编程能力，是实现图像处理算法和计算机视觉系统的关键。电子学中的信号处理知识对于理解图像的获取和预处理过程至关重要。 课程推荐的书籍包括张广军的《机器视觉》、岗萨雷斯的《数字图像处理》、章毓晋的《图像工程》、林学訚等译的《计算机视觉——一种现代方法》以及杨少荣等译的《机器视觉算法与应用》，这些书籍将为学生提供丰富的理论知识和实际应用案例。 图像处理的应用包括图像信息的改进，如增强图像质量、去除噪声，以及机器自动理解图像，这涉及计算机视觉的研究，使机器能够识别和解释视觉信息。这一领域不仅限于图像的视觉改善，还包括目标检测、识别、跟踪等一系列复杂任务。 图像处理与计算机视觉的区别在于，前者更多地关注图像的变换和处理，而后者则着重于对图像内容的理解和解释。两者相互关联，共同推动着人工智能和智能系统的进步，特别是在自动驾驶、无人机、医学影像分析、安全监控等领域有广泛应用。通过学习这门课程，学生将能够掌握图像处理的基本技术和计算机视觉的核心原理，为在相关领域开展工作或研究奠定坚实基础。