图像处理是计算机科学领域的重要分支，它涉及到对图像数据的获取、分析、理解和解释。北京大学的这门图像处理课件，特别关注了数字图像分析中的识别与解释环节，这是图像处理中的关键步骤，旨在使计算机能够理解并解释图像中的模式。
图像分析的定义是一个综合性的过程，包括发现、辨认和理解图像中的模式。这些模式可能与执行特定任务有关，比如光学字符识别(OCR)，其中计算机尝试识别人类书写的文字。图像分析的目标是赋予计算机类似于人脑的感知能力，使其能理解和解析图像。
自动图像分析系统的能力通常分为三个层次：获取信息、学习和应用知识、构造和推理知识。获取信息阶段涉及从复杂的背景中提取有用信息；学习阶段涉及将这些信息抽象化并归纳为可应用的特征；构造和推理知识阶段则是在信息不完全的情况下构建新的理解。
当前的自动图像分析系统虽然在某些特定应用上已超越人类，但理论基础仍相对薄弱，缺乏通用性。系统的开发依赖于具体应用场景，而对人类视觉认知理论的深入理解是提升系统性能的关键。
图像分析系统通常由低级、中级和高级处理技术组成。低级处理涉及图像的获取和预处理，如去噪、增强等，不需要高级智能。中级处理包括图像分割、表示和描述，这需要一定的智能，以区分图像中的不同元素。高级处理专注于识别和解释，这是最复杂也最缺乏理论支持的部分，通常需要为特定任务设计。
在图像识别与解释中，主要的方法有统计分类和结构方法。统计分类通常使用向量形式表示模式，并将其分配到相应的模式类别。结构方法则是基于符号匹配，模式被表示为符号形式，如形状数、字符串或树结构。图像解释则涉及到更复杂的逻辑推理，如谓词逻辑、语义网络等。
模式和模式类是识别与解释的核心概念。模式是对图像中对象的量化或结构描述，可以由多个描述子组成，每个描述子代表图像的一个特性。模式类则是一组具有共同特征的模式集合。模式识别就是根据图像中的模式特征，判断其所属的模式类别。
例如，如果我们考虑汽车的不同类型（如大客车、小轿车、卡车），我们可以将汽车的长度、宽度和高度作为模式特征，然后定义三个模式类。通过测量实际图像中的对象尺寸，可以进行模式识别，确定其是属于哪一类别。
模式特征向量是一种常见的模式表示方式，它是由一系列描述子构成的向量，每个描述子对应一个特定的图像特征。在识别过程中，特征选择至关重要，因为合适的特征能够更有效地区分不同的模式类别。
这门课件深入探讨了图像分析的理论和技术，对于理解计算机如何解析和解释图像提供了丰富的知识基础。无论是对于学术研究还是实际应用，掌握这些概念和技术都是至关重要的。
