北京大学研究生课程：冈萨雷斯《数字图像处理》

"这是一份关于数字图像处理的研究生课程课件，由北京大学计算机科学技术研究所的彭宇新教授主讲，主要参考教材是Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods合著的《数字图像处理》第二版。课程涵盖了数字图像处理的基础理论和方法，包括概述、空间域图像增强、彩色图像处理、傅里叶变换、频率域图像增强、图像复原、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述等内容，并涉及到基于内容的图像检索和视频分析。课程目标是使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，并能够运用到实际问题中，为后续的图像处理、计算机视觉、内容为基础的图像和视频检索等领域研究奠定基础。课程考核包括平时作业和闭卷考试，作业可以选择分组大作业或其他相关课题。" 在这份课件中，关键知识点包括： 1. **数字图像处理基础**：课程介绍了数字图像处理的基本概念，这是理解后续所有图像处理技术的基础。 2. **空间域图像增强**：这部分内容涉及如何通过操作像素值来改善图像的质量，例如对比度增强、平滑滤波等。 3. **彩色图像处理**：讲解了如何处理彩色图像，包括颜色模型的理解和转换，以及针对彩色图像的增强方法。 4. **傅里叶变换**：作为频率域处理的重要工具，傅里叶变换在图像处理中用于频域分析和滤波。 5. **频率域图像增强**：通过傅里叶变换进行图像增强，比如使用高通或低通滤波器来消除噪声或保留细节。 6. **图像复原**：讨论了如何恢复图像质量，包括去模糊、降噪等技术。 7. **图像压缩**：探讨了图像数据的压缩技术，包括无损和有损压缩方法，如JPEG和PNG等。 8. **形态学图像处理**：介绍了基于形状的操作，如膨胀、腐蚀和形态学梯度，用于边缘检测和图像分割。 9. **图像分割**：讲解了如何将图像划分为有意义的区域，是许多图像分析任务的关键步骤。 10. **表示与描述**：涉及图像特征的提取和表示，这对于图像识别和检索至关重要。 11. **基于内容的图像检索**：介绍了如何利用图像内容进行搜索和匹配的技术，如色彩直方图、SIFT特征等。 12. **基于内容的视频分析和检索技术**：扩展到视频领域，探讨如何分析视频内容并进行检索。 13. **考试内容**：考核不仅包含基本概念和原理，还要求学生能够实际应用这些知识，可能需要完成相关项目或课题。 此外，课件还提到了一系列参考书籍，如Kenneth R. Castleman的《数字图像处理》、章毓晋的《图象工程》和《基于内容的视觉信息检索》，以及阮秋琦的《数字图像处理学》等，这些书籍可以为深入学习提供额外资源。助教曹磊提供了联系信息，以便学生在学习过程中寻求帮助。