北京大学研究生课程：冈萨雷斯《数字图像处理》讲义

"这是一份关于《数字图像处理》的研究生课程讲义，主要依据冈萨雷斯的第二版教材进行教学。课程由彭宇新在北京大学计算机科学技术研究所教授，涵盖图像处理的基础理论、方法和技术。课程内容包括图像的概述、空间域增强、彩色图像处理、内容为基础的图像检索、傅里叶变换、频率域增强、图像复原、压缩、形态学处理、图像分割、表示与描述以及基于内容的视频分析等。课程旨在使学生掌握数字图像处理的基础知识，并能将其应用于实际问题，为图像处理、计算机视觉、内容检索等领域打下坚实基础。考试形式为平时作业和闭卷考试，其中作业可以选择完成大项目或独立课题。助教为曹磊，提供相关支持和指导。" 《数字图像处理》课程详细讲解了图像处理的核心概念和技术，从基本的图像理论出发，深入探讨了图像增强、彩色图像的处理方法，以及如何利用傅里叶变换分析图像的频率特性。空间域图像增强是通过调整图像的局部亮度和对比度来改善视觉效果，而频率域增强则是通过滤波器在频域内对图像进行操作，以达到消除噪声或突出特定特征的目的。 彩色图像处理部分涵盖了不同颜色模型的转换和处理，如RGB、CMYK等，以及色彩空间对图像分析的影响。基于内容的图像检索则涉及到图像特征的提取和匹配，以实现快速有效地查找相似图像。 课程还涉及图像复原技术，用于恢复图像的原始质量，例如去除噪声、模糊或失真。图像压缩是数据量减少的关键，课程会讲解有损和无损压缩方法，如JPEG和PNG标准。 形态学图像处理是利用数学形态学理论进行图像操作，常用于边缘检测和物体分割。图像分割是将图像划分为多个有意义的区域，是许多应用如目标识别和图像理解的基础。 课程还涉及了表示与描述，这是理解和检索图像内容的关键步骤，包括特征提取、描述子计算等。最后，基于内容的视频分析和检索技术介绍了如何在视频数据中寻找特定事件或对象。 总体来说，该课程全面覆盖了数字图像处理的各个方面，不仅理论知识丰富，而且强调实践应用，有助于学生在未来的研究和工作中解决实际图像处理问题。