北京大学数字图像处理讲义概览

"数字图像处理－－北京大学讲义" 这篇北京大学的数字图像处理讲义涵盖了从基础知识到高级概念的全面内容，旨在帮助读者理解和掌握数字图像处理的核心原理和技术。以下是讲义的主要章节和知识点： 1. 导论 - 目的：图像处理的主要目标包括改善图像质量（如医学图像、遥感图像）和图像数据处理（如指纹识别、OCR、医学图像分析等）。 - 人类视觉模型：模拟人眼和大脑如何解析和理解视觉信息，包括眼球和视网膜结构的研究。 2. 数字图像基础 - 图像数字化：介绍如何通过数字摄像机和扫描仪将连续的模拟图像转换为数字形式。 - 数字图像表示：图像被看作二维亮度函数，对于灰度图像，函数值代表亮度；对于彩色图像，由RGB或YUV三个分量组成。 3. 图象变换 - 这部分可能涉及傅里叶变换、拉普拉斯变换等，用于图像的频域分析和处理，以改善图像质量或提取特征。 4. 图象增强 - 包括各种方法来提高图像的可读性和视觉效果，如直方图均衡化、对比度调整等。 5. 边缘检测 - 边缘是图像的重要特征，这部分可能涵盖Canny、Sobel、Prewitt等边缘检测算法。 6. 图象分割 - 将图像划分为具有共同属性的区域，用于对象识别和分析。 7. 二值图象处理 - 处理黑白两色图像，常用于文字识别、图像分析等场景。 8. 几何特征提取和形状分析 - 分析图像中的形状和结构，提取关键的几何特征。 9. 纹理分析 - 研究图像的纹理特性，用于纹理分类和识别。 10. 彩色图象处理 - 处理多通道的彩色图像，如颜色空间转换、颜色校正等。 讲义中的“取样和量化”部分详细阐述了图像数字化的关键步骤： - 均匀取样和量化：在所有像素上保持相同的采样率和量化级别，形成图像的基本单元像素。 - 非均匀取样和量化：根据图像内容调整采样密度和量化级别，以优化资源使用并提高处理效果。 通过这些知识点的学习，读者可以深入了解数字图像处理的各个环节，为实际应用打下坚实的基础。无论是医学成像、遥感、计算机视觉还是其他领域，数字图像处理都是不可或缺的技术。