《数字图像处理》是计算机科学领域的一门重要课程，尤其在广东工业大学自动化学院的教学中占有显著地位。这门课程深入探讨了如何对图像进行获取、分析、理解和操作，以达到特定的应用目标。徐迎晖老师的课程资料是学习该课程的重要资源，其中包含的PPT和其他材料为学生提供了丰富的学习素材。
数字图像处理主要涵盖以下几个关键知识点：
1. 图像基础知识：我们需要了解图像的基本概念，如像素、分辨率、色彩模型（RGB、CMYK、灰度等）、图像类型（位图和矢量图）以及图像的数字化过程。
2. 图像增强：这一部分主要讲解如何改善图像的视觉质量，如直方图均衡化、对比度拉伸、锐化、平滑滤波等技术，它们有助于消除噪声，提高图像的可读性。
3. 图像变换：图像可以通过多种变换进行处理，如傅里叶变换用于频率域分析，离散余弦变换（DCT）在图像压缩中的应用，以及Zernike矩和Hough变换在形状检测中的作用。
4. 图像分割：这是图像处理的关键步骤，目的是将图像划分为不同的区域或对象。常用的方法有阈值分割、边缘检测（Canny、Sobel、Laplacian等）和区域生长算法。
5. 图像特征提取：为了识别和理解图像，需要提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和颜色直方图。这些特征在机器学习和计算机视觉任务中至关重要。
6. 图像编码与压缩：JPEG、JPEG2000、MPEG等压缩标准是数字图像处理的重要组成部分，它们利用人类视觉系统的特性，减少冗余信息，降低存储和传输成本。
7. 图像复原与重建：当图像受到噪声、模糊或其他损伤时，可以使用各种恢复技术，如反卷积、自适应滤波和马尔可夫隨机模型来恢复图像质量。
8. 计算机视觉与深度学习：随着深度学习的发展，图像处理进入了新的阶段。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等模型在图像分类、识别、检测和生成等领域取得了突破性进展。
广东工业大学的数字图像处理课程，不仅涵盖了上述理论知识，还可能包括实际应用案例和实验环节，帮助学生将理论与实践相结合，提升解决实际问题的能力。徐迎晖老师的课件和其他资料将为学生提供深入学习这门课程的宝贵资源，通过系统学习，学生可以掌握数字图像处理的核心技术和方法，为未来在人工智能、医疗影像分析、遥感图像处理等领域的工作打下坚实基础。
