# 数字图像处理（专业选修）

## 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

{% embed url="<https://icourse.club/course/2745/>" %}

## 目录

<details>

<summary>数字图像处理教学大纲</summary>

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

</details>