数字图像处理

【数字图像处理】是计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何对数字图像进行获取、表示、分析、处理和应用。在大三下学期的课程中，华中科技大学自动化学院为学生提供了丰富的学习资源，帮助他们深入理解这一领域的核心概念和技术。 【1 绪论】部分通常会介绍数字图像处理的基本概念，包括图像的类型（如灰度图像、彩色图像）、图像的数学表示（如像素矩阵）、以及图像处理的目的和应用范围，如医学成像、遥感、视频监控等。此外，还会讨论数字图像处理的历史发展和未来趋势。 【2 数字图像处理基础】会涵盖图像的数字化过程，包括采样和量化，以及图像的基本操作，如平移、旋转、缩放等几何变换，以及直方图均衡化等增强图像对比度的技术。这部分内容对于理解后续的图像处理技术至关重要。 【3 图像增强】探讨了如何改善图像的质量，比如通过滤波器去除噪声，或者通过空间域或频率域的处理方法来突出图像的某些特征。这些技术在实际应用中，如图像去噪和清晰度提升，有着广泛的应用。 【4 图像复原与重建】是图像处理中的一个重要课题，涉及图像退化模型的建立和反卷积算法的应用，旨在恢复因拍摄条件不佳、模糊或失真造成的图像质量下降。 【5 Bayesian Inference】引入了贝叶斯推断的概念，它是图像分析和识别中的重要工具，通过概率模型处理不确定性，可以用于图像分类、目标检测等领域。 【6 图像分割】是将图像划分为具有不同特性的区域，是图像理解和分析的关键步骤。它可以用于识别图像中的物体、分析纹理、或者进行医学图像分析等。 【7 目标识别】则关注如何从图像中自动识别和定位特定的目标，这涉及到特征提取、模板匹配、深度学习等技术，是机器视觉和人工智能中的重要一环。 【8 补充材料】可能包含额外的案例研究、练习题或前沿研究，旨在加深学生对理论知识的理解，并了解该领域的最新进展。 通过这门课程的学习，学生将能够掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备解决实际问题的能力，为未来在相关领域深造或工作打下坚实的基础。