数字图像处理与分析-刘定生老师

《数字图像处理与分析》是刘定生老师主讲的一门课程，主要涵盖了数字图像处理领域的核心概念和技术。这门课程对于理解图像处理的基本原理、掌握图像分析方法以及在实际应用中解决相关问题具有重要的指导意义。以下是该课程中可能涉及的一些关键知识点： 1. 图像基础知识：图像可以分为模拟图像和数字图像，数字图像由像素阵列构成，每个像素代表图像的一个特定颜色或灰度值。图像的分辨率和色彩深度决定了图像的质量和存储需求。 2. 图像数字化：包括采样和量化两个步骤。采样决定了图像的空间分辨率，量化则决定颜色或灰度的表示范围。 3. 图像增强：通过对图像进行线性或非线性变换，改善图像的视觉效果，如直方图均衡化、平滑滤波、锐化滤波等。 4. 图像复原：通过去除图像中的噪声或矫正失真来恢复原始图像，常见的方法有Wiener滤波、拉普拉斯金字塔复原等。 5. 图像分割：将图像分成多个有意义的区域，常用方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。 6. 边缘检测：寻找图像中亮度变化剧烈的边界，如Sobel、Prewitt、Canny算子等。 7. 彩色图像处理：理解RGB、HSV等颜色模型，以及如何在不同颜色空间中进行图像处理。 8. 图像特征提取：包括形状、纹理、结构等特征，如角点检测、边缘检测后的特征点提取，用于图像识别和匹配。 9. 图像编码与压缩：减少图像数据量而不显著降低图像质量，如霍夫曼编码、游程编码和JPEG、JPEG2000等标准。 10. 图像配准：使多张图像对齐，常用于医学影像分析和多视角图像融合。 11. 图像分析与理解：基于机器学习和深度学习的方法，如图像分类、目标检测、语义分割等，应用于人脸识别、自动驾驶等领域。 12. 图像合成：通过组合不同图像元素生成新图像，如图像拼接、虚拟现实场景创建等。 通过刘定生老师的《数字图像处理与分析》课程，学生不仅可以深入理解上述理论，还能掌握实际操作技能，为今后在计算机视觉、人工智能等相关领域的工作打下坚实基础。在学习过程中，结合具体的编程实践和案例分析，将有助于更好地掌握这些知识并将其运用到实际问题中。