数字图象处理 北航 谢凤英老师 配套代码

《数字图像处理》是计算机科学领域的一门重要课程，主要研究如何对图像数据进行操作、分析和理解。北航（北京航空航天大学）的谢凤英教授是这方面的专家，她的配套代码提供了丰富的实践素材，帮助学生和研究者深入理解理论知识并将其应用到实际编程中。这些代码通常用VC++（Visual C++）编写，这是一种广泛使用的微软开发工具，支持C++语言，具有强大的图形用户界面和Windows应用程序开发能力。 在数字图像处理中，常见的知识点包括： 1. 图像基本概念：图像由像素组成，每个像素都有特定的颜色和亮度值。图像可以分为灰度图像、彩色图像（RGB模型）和索引颜色图像。 2. 图像获取：包括扫描、相机拍摄、视频捕捉等，涉及采样率、分辨率和量化等过程。 3. 图像表示与存储：JPEG、BMP、PNG、GIF等是常见的图像文件格式，每种格式有其特定的压缩方法和适用场景。 4. 图像增强：通过滤波器（如平均滤波、中值滤波、高斯滤波）改善图像质量，减少噪声，增强边缘或对比度。 5. 图像变换：包括傅里叶变换、小波变换，用于频率域分析和图像压缩。 6. 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。 7. 边缘检测：通过检测图像强度的显著变化找到图像的轮廓，如Sobel、Canny、Laplacian算子。 8. 形态学操作：膨胀、腐蚀、开闭运算等，常用于去除噪声、连接断开的边缘、分离紧密的物体。 9. 图像配准：使多幅图像在空间上对齐，常用于医学影像分析、多视角图像融合等。 10. 特征提取：包括直方图、角点检测、边缘特征、纹理分析等，用于图像识别和分类。 11. 图像编码与压缩：JPEG、MPEG等压缩标准，通过熵编码和预测编码减少图像数据量。 12. 图像恢复与重建：尝试恢复因传输、压缩或噪声引入的图像失真。 13. 计算机视觉：基于图像的物体识别、姿态估计、场景理解等高级应用。 VC++中的图像处理通常会用到OpenCV（开源计算机视觉库），它提供了大量的函数和类，方便处理图像和视频数据。谢凤英老师的代码可能涵盖上述的一些或所有知识点，通过这些代码，学习者能够亲手实现图像处理的各种算法，加深对理论知识的理解，提升编程技能，为将来从事图像处理相关工作打下坚实基础。