掌握数字图像处理：灰度图像与图像分类详解

本资源主要聚焦于数字图像处理中的一个重要概念——灰度图像，它是单色且以一元组表示的。在学习过程中，目标是使学生全面理解数字图像处理的历史、现状和发展趋势，掌握相关的理论、方法和技术，以便在实际工作中能够应用到数字图像处理系统的设计、开发和科研领域。 课程的特点鲜明，强调了数字图像处理的跨学科性质，它涉及到数学、物理学、计算机科学等多个学科，例如高等数学中的微分、积分、微分方程，概率论中的均值、方差和随机变量理论，以及线性代数中的矩阵和特征值等数学工具在分析图像处理中的应用。通过这些数学工具，学生将能够深入理解图像背后的物理概念。 考核方式包括32个学时的学习时间，成绩由平时表现占30%，三次大作业占70%决定。教师王祎来自大连理工大学软件学院，提供E-mail和电话作为联系方式，便于学生获取帮助和反馈。推荐的参考书目包括《数字图像处理(第二版)》、《数字图像处理(java语言算法描述)》以及《信号与系统（第二版）》等经典教材，以供学生深入学习和实践。 章节内容首先从绪论开始，定义了图像的基本概念，区分了图和像的含义，强调图像既具有客观性（物理现象的记录）又具有主观性（人的感知）。接着，章节讨论了图像分类，以电磁波辐射的角度为例，区分了可见光图像（如照片）和不可见光源成像（如X射线、紫外线和伽马射线图像），并介绍了伽马射线爆发的极端能量释放情况，展示了不同类型图像的应用范围。 这门课程旨在培养学生的专业技能，让他们能够在数字图像处理领域做出贡献，无论是理论研究还是实际应用。通过系统的学习，学生将能够运用数学工具处理复杂的图像数据，解决实际问题。