数字图像处理(专业选修)

学分:3.0

课程简介

数字图像处理技术在物理学、生物医学、测绘、遥感等许多学科中具有广泛的应用,本课程主要讲授:图像的基本概念、图像变换、图像增强、图像恢复、图像重建、图像压缩等。

具体而言,对于图像,要重点掌握RGB向量空间与其他向量空间(主要是HSI空间)的含义与联系,会作为基础出现在其他章节的题目中。

图像增强包括1)对比度增强:重点掌握直方图处理方法,尤其是直方图均衡化;2)图像平滑和图像锐化:重点总结记忆各种滤波器及其作用。

图像恢复包括1)运动模糊:需要从公式上厘清退化原理和逆滤波、维纳滤波原理,重点掌握点扩散方程的推导;2)图像旋转:建议从线性代数的角度自己推导一遍保持中心不变的旋转变换。

图像重建需要重点掌握傅里叶投影定理的数学原理与重建原理,代数重建方法也需要清楚原理。

图像压缩包括1)无损压缩;2)有损压缩;需要掌握两种压缩的模板范式和细节操作,考试最后一题往往是设计一种压缩方案。

前置知识涉及的课程

数学分析B2(微积分III)、线性代数B1

往年经验

背公式背公式背公式,考试前请把所有内容背下来,不要抱任何侥幸心理。一些打结情形的方差损失公式特别复杂,在现场推非常耗时而且也不一定能推出来,还得另外记住一堆恒等式(比如四次方求和,四次方的中心和,二次方的中心和等)。建议平时都去上课并且认真听讲做笔记,以及应对小测(内容主要是一些方差的推导)。

与后续课程的联系

通过这门课可以熟练掌握基本的图像处理方案,可以在实践中进一步掌握OpenCV库的使用,为计算机视觉方向的学习打好图像处理基础。

课程资源

目录

数字图像处理教学大纲

图像的基本概念

图像变换

图像增强

图像恢复

图像重建

图像压缩

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