北京工业大学 数字图像处理课件

【数字图像处理】是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及到图像数据的获取、表示、分析以及操作，旨在提升图像质量，提取有用信息，或者解决实际问题。北京工业大学提供的这套数字图像处理课件全面覆盖了该领域的核心概念和方法，对于学习者来说是一份宝贵的资源。 在数字图像处理中，我们需要理解图像的基本构成，即像素。每个像素是图像的最小单位，包含了颜色和亮度信息。处理图像时，我们通常会对这些像素进行操作，比如调整它们的值以改变图像的整体亮度或对比度。 图像增强是数字图像处理中的常见任务，包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化等。直方图均衡化能够扩大图像的动态范围，使得图像的亮部和暗部细节更清晰；对比度拉伸则可以优化图像的整体对比度，使其看起来更加鲜明；而锐化则能增强图像边缘，提高视觉效果。 图像复原是恢复因拍摄、传输等因素导致质量下降的图像的过程，常见的技术有去噪和去模糊。去噪是去除图像中的随机噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，常见的算法有中值滤波和快速傅里叶变换(FFT)滤波。去模糊则是针对图像的模糊现象，例如运动模糊，可以使用频域分析和反卷积等技术。 图像分割是将图像分成若干个具有特定属性的区域，这对于目标检测和识别至关重要。常见的分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测（如Canny算子）和基于水平集的分割。 特征提取是从图像中抽取有用的、不变的或有意义的特征，如边缘、角点、纹理等，这些特征对于图像分类、识别和匹配至关重要。SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）都是经典的特征提取方法。 在提供的课件中，包含的PPT文件可能涵盖了图像处理的基本概念、理论和应用实例，如傅里叶变换在图像处理中的应用、图像的色彩模型、图像编码与压缩、以及各种图像处理算法的详细讲解。试卷和答案则可以帮助学习者检验和巩固所学知识。 这份北京工业大学的数字图像处理课件是深入理解和掌握该领域的基础和关键步骤的良好教材，不仅包括理论知识，还包含了实践应用，对于计算机科学、电子工程、医学影像、遥感等领域的专业人士或学生都非常有益。通过系统学习和实践，可以提升在图像分析、模式识别、机器学习等相关领域的技能。