西安电子科技大学 数字图像处理课件

《西安电子科技大学 数字图像处理课件》涵盖了数字图像处理领域的基础且全面的知识体系，适合初学者和对此领域有兴趣的人员深入学习。本课件主要围绕图像的基本概念、图像的数字化过程、图像增强与恢复、图像编码与压缩、图像分割以及图像分析与理解等核心主题展开。 1. **图像基本概念**：我们需要了解图像的定义和分类，包括模拟图像与数字图像的区别。数字图像由像素阵列组成，每个像素代表图像的一个特定位置和强度值。此外，我们还会探讨色彩模型，如RGB、CMYK和灰度图像。 2. **图像数字化**：此部分讲解了图像的采样和量化过程，这是将模拟图像转换为数字图像的关键步骤。采样决定了图像的空间分辨率，而量化则影响图像的灰度或色彩分辨率。还会涉及DFT（离散傅立叶变换）和DCT（离散余弦变换）在图像表示中的应用。 3. **图像增强与恢复**：这部分内容关注如何改善图像质量，包括直方图均衡化以提高图像对比度，空间滤波用于平滑噪声或锐化边缘，以及逆滤波法和Wiener滤波器在图像恢复中的应用。 4. **图像编码与压缩**：在存储和传输图像时，图像压缩技术是必不可少的。JPEG和PNG是最常见的有损和无损压缩标准，课件会详细解析它们的压缩原理。同时，还会讨论熵编码和预测编码等压缩技术。 5. **图像分割**：图像分割是识别图像中不同对象或区域的过程，是许多图像分析任务的基础。常见的分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测（如Canny算子）和基于水平集的方法。 6. **图像分析与理解**：这部分深入到更高层次的图像处理，如特征提取（如SIFT、SURF和HOG）、物体识别、图像配准以及图像语义分析。这些技术在机器视觉、自动驾驶、医学影像等领域有着广泛应用。 7. **西电特色**：作为西安电子科技大学的课程资源，本课件可能还包括学校特有的教学案例和实践项目，帮助学生将理论知识与实际问题相结合，提升解决实际问题的能力。 通过系统学习《西安电子科技大学 数字图像处理课件》，不仅可以掌握数字图像处理的基本理论，还能了解该领域的最新进展和技术应用，为今后在科研或工作中处理图像问题打下坚实基础。