数字图像处理入门:刚萨雷斯经典课程
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更新于2024-07-18
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"这是一份关于数字图像处理的研究生课程资料,由彭宇新在北京大学计算机科学技术研究所教授。课程主要依据Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods的经典教材,同时也引用了其他几位专家的著作作为参考。课程涵盖了从基础知识到高级主题的广泛内容,包括图像增强、彩色图像处理、傅里叶变换、图像复原、图像压缩、形态学处理、图像分割等多个方面。课程目标是使学生掌握数字图像处理的基础理论和方法,并能够将其应用于实际问题中,为未来在图像处理、计算机视觉、内容检索等领域研究奠定基础。考核方式为平时作业和闭卷考试相结合,其中作业可选择完成大项目或独立课题。助教老师为曹磊,可以通过邮件或电话联系。"
数字图像处理是一门涉及图像的获取、分析和增强的技术,对于计算机科学和技术、电子工程等领域至关重要。课程内容包括:
1. 概述:这部分通常介绍数字图像处理的基本概念,如像素、图像类型、图像表示以及数字图像处理系统的基本工作流程。
2. 空间域图像增强:这是对图像进行局部调整以改善视觉效果的过程,包括直方图均衡化、锐化和滤波等技术。
3. 彩色图像处理:探讨彩色图像模型(如RGB、YUV等)及其处理方法,如颜色空间转换和色彩校正。
4. 基于内容的图像检索:利用图像的特征(如颜色、纹理、形状)来搜索相似或相关图像。
5. 傅里叶变换:讲解如何将图像从空间域转换到频域,以便进行频率域分析和处理。
6. 频率域图像增强:利用频域滤波器进行图像增强,例如低通滤波、高通滤波和带通滤波。
7. 图像复原:研究如何恢复图像的原始质量,例如去噪、去模糊和逆投影。
8. 图像压缩:学习不同的图像压缩标准(如JPEG、JPEG 2000、PNG等),以及无损和有损压缩的区别。
9. 形态学图像处理:利用数学形态学操作进行图像分割和形状分析,如膨胀、腐蚀、开闭运算等。
10. 图像分割:将图像划分为具有特定属性的区域,是图像理解和分析的关键步骤。
11. 表示与描述:学习如何有效地表示和描述图像特征,为识别和检索提供基础。
12. 基于内容的视频分析和检索技术:扩展到视频数据,探索如何提取和利用视频内容进行检索和分析。
课程旨在培养学生的理论知识和实践能力,使他们能够运用所学解决实际问题,如图像分类、语义检测、生物特征识别等。通过课程,学生将为未来在图像处理、计算机视觉、内容检索等相关领域的深入研究和应用做好准备。
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