数字图像处理-冈萨雷斯课件

《数字图像处理》是计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何获取、表示、分析和操作图像数据。这一学科广泛应用于医学成像、遥感、计算机视觉、机器学习等多个领域。冈萨雷斯的《数字图像处理》是该领域的经典教材，被全球多所大学采用为研究生课程的教学材料。 在北大彭宇新教授的课件中，我们可以期待深入探讨以下关键知识点： 1. **图像基础知识**：我们会了解图像的基本概念，包括像素、灰度级、颜色模型（如RGB、CMYK和HSI）、图像分辨率和图像类型（如二值图像、灰度图像和彩色图像）。 2. **图像获取**：这包括图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机等设备在图像捕获过程中的角色。 3. **图像数字化**：讨论采样和量化理论，理解Nyquist-Shannon采样定理，以及量化对图像质量的影响。 4. **图像增强**：学习通过滤波器（如平滑滤波、锐化滤波）改善图像质量，减少噪声，提高对比度，以及直方图均衡化的应用。 5. **图像变换**：包括傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）和小波变换，这些在图像压缩、频域分析和特征提取中具有重要作用。 6. **图像复原与恢复**：涉及去模糊、降噪和逆投影等技术，用于修复受损或失真的图像。 7. **图像分割**：这是将图像划分为有意义区域的过程，常用方法有阈值分割、区域生长、边缘检测（如Canny算子、Sobel算子）和基于水平集的方法。 8. **形状描述与匹配**：研究形状特征提取，如轮廓、角点和边缘，以及形状索引和匹配算法，如特征向量匹配和模板匹配。 9. **图像编码与压缩**：介绍无损和有损压缩标准，如JPEG、JPEG 2000、MPEG系列，以及压缩感知理论。 10. **计算机视觉基础**：涵盖特征检测、物体识别、场景理解以及深度学习在图像识别中的应用。 11. **图像处理的应用**：探讨在医疗成像（如MRI和CT）、遥感、自动驾驶、人脸识别等领域的实际应用。 通过深入学习这些内容，学生不仅能掌握数字图像处理的基本理论和技术，还能具备解决实际问题的能力。冈萨雷斯的教材和彭宇新的课件将提供丰富的实例和练习，帮助读者深化理解并提升实践技能。