《数字图像处理》是北京大学计算机科学与技术领域研究生的一门重要课程，主要涵盖了图像的获取、表示、分析和处理等多个方面。这门课程对于深入理解图像处理的基本原理和技术，以及在实际应用中解决图像相关问题具有重要意义。下面，我们将详细探讨这门课程中的关键知识点。
1. 图像基础知识：我们需要了解图像的基本概念，包括像素、分辨率、色彩模型（如RGB、CMYK和灰度图像）以及图像的文件格式（如JPEG、PNG、TIFF等）。这些基础知识为后续的图像处理操作提供了基础。
2. 图像数字化：图像的获取通常涉及图像的数字化过程，包括采样和量化。采样决定了图像的空间分辨率，而量化则影响了图像的灰度或色彩层次。
3. 图像增强：图像增强旨在改善图像的视觉效果，包括直方图均衡化、对比度调整、锐化、平滑滤波等技术。这些方法可以改善图像的清晰度，突出细节，或者减少噪声。
4. 图像变换：傅里叶变换在图像处理中扮演着重要角色，它可以将图像从空间域转换到频率域，便于进行频域分析和滤波。此外，小波变换也常用于图像的多尺度分析。
5. 图像分割：图像分割是将图像划分成具有不同特性的区域，是图像分析的基础。常见的分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测（如Canny算子、Sobel算子）以及基于水平集的方法。
6. 特征提取：特征提取是从图像中提取有意义的信息，如边缘、角点、纹理和形状。这些特征对于图像识别、分类和匹配至关重要。
7. 图像编码与压缩：为了减少存储空间和传输时间，图像的编码与压缩至关重要。JPEG和JPEG 2000是常用的有损压缩标准，而PNG和GIF则适用于无损压缩。
8. 图像复原与重建：图像复原是恢复因噪声、模糊、失真等影响而退化的图像的过程。这涉及到逆滤波、迭代法、基于统计的复原算法等。
9. 数字视频处理：视频可以看作连续的图像序列，其处理包括帧间预测、运动估计与补偿、视频编码（如H.264/AVC、HEVC）等。
10. 应用领域：数字图像处理广泛应用于医学影像、遥感、安全监控、机器视觉、人工智能等领域。例如，医学图像分析帮助诊断疾病，遥感图像处理用于环境监测，而机器视觉则推动了自动驾驶和机器人技术的发展。
通过学习《数字图像处理》这门课程，学生将掌握图像处理的基本理论和方法，能够运用所学知识解决实际问题，为未来的研究和工作打下坚实的基础。北大提供的这门课程资源，无疑为自主学习和深入研究提供了宝贵的资料。
