北京大学数字图像处理课程资源：Gonzalez教材详解

本资源是一份关于数字图像处理的研究生课程课件PDF版，由北京大学计算机科学技术研究所的彭宇新教授主讲。课程内容全面，覆盖了数字图像处理的多个核心领域，包括但不限于： 1. **教材与参考书**：主要教材推荐了Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的《数字图像处理》第二版（中文版）以及Prentice Hall出版的英文原版，此外还有Kenneth R. Castleman的《数字图像处理》、章毓晋的《图象工程》系列、阮秋琦的《数字图像处理学》等，以及实践应用相关的书籍如杨枝灵和王开的《VisualC++数字图像获取、处理及实践应用》和章毓晋的《基于内容的视觉信息检索》。 2. **上课主要内容**：课程详细规划了丰富的学习内容，包括图像处理的概述、空间域和频率域图像增强、彩色图像处理、傅里叶变换、图像复原、图像压缩（分两部分）、形态学图像处理、图像分割、表示与描述、基于内容的视频分析和检索技术等。此外，还有针对内容的补充部分，如基于内容的图像检索和相关高级技术。 3. **课程目标**：旨在使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，并能将所学应用于实际问题解决，为后续在图像处理、计算机视觉、基于内容的图像和视频检索等领域进行研究打下坚实基础。课程强调理论与实践的结合，特别提及了人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。 4. **考试考核**：考试成绩占总评50%，其余50%来自平时作业。作业可选择性地进行分组大作业或与图像处理相关的课题，需得到授课老师的认可。考试形式为闭卷，主要测试学生的理论知识和基本算法理解。 5. **助教支持**：曹磊老师担任助教，提供了邮箱和电话联系方式，便于学生在学习过程中寻求帮助。 这份课件是深入学习和研究数字图像处理的宝贵资料，适合对图像处理有深入兴趣的学生和研究人员使用。通过学习，学员将能够系统地了解和掌握图像处理的核心技术和应用领域。