数字图像处理入门：刚萨雷斯经典课程

"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。