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北京大学数字图像处理课程（包含三个部分）。

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简介：
北京交通大学精心设计的精品课程“数字图像处理”由三部分组成。

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  • 北京交通大学数字图像处理（共三部分）
    优质
    《北京交通大学数字图像处理》系列课程由该校资深教授团队主讲，涵盖基础理论、算法实现及应用实践三大模块，旨在系统传授学生数字图像处理的核心知识与技能。 北京交通大学开设的精品课程《数字图像处理》分为三个部分。
     
  • 北京大学数字图像处理课程讲义848页
    优质
    这本《北京大学数字图像处理课程讲义》包含848页内容，涵盖了从基础理论到高级技术的全面讲解，是学习和研究数字图像处理领域的宝贵资源。 北京大学计算机研究所的《数字图像处理》课程课件共有848页，PDF版本由彭宇新编写。如果觉得这份资源不错，请给予好评。
     
  • 北京大学冈萨雷斯数字图像处理课件
    优质
    该资源为北京大学引入的冈萨雷斯经典教材《数字图像处理》课程配套课件，内容详实，适用于对图像处理技术感兴趣的师生及研究者。 北京大学数字图像处理（冈萨雷斯）课程的PPT共有800多页。
     
  • 北京大学数字图像处理（冈萨雷斯）课程资料
    优质
    本课程基于冈萨维斯的经典教材《数字图像处理》，结合实际案例与编程实践，深入讲解图像处理的基本原理和技术应用。由北京大学资深教授授课，旨在培养学生在计算机视觉领域的研究和开发能力。适合对数字图像处理感兴趣的本科生、研究生及科研人员学习。 数字图像处理冈萨雷斯北大课件总结得很到位。
     
  • 北京大学冈萨雷斯数字图像处理课件.pdf
    优质
    该PDF文档为北京大学使用的冈萨雷斯《数字图像处理》课程的教学辅助材料，包含丰富的课件内容与示例，适用于学生深入学习和研究数字图像处理技术。 这是一份优质的课件，适用于北京大学的研究生课程，并配有冈萨雷斯所著《数字图像处理MATLAB版》中文版书籍。 本书结合了理论与实践方法，不仅涵盖了《数字图像处理》中的关键内容，还融合了MathWorks公司的图像处理工具箱的功能。其特色在于通过编写新代码来扩展这些软件工具的使用范围。书中首先介绍了MATLAB编程的基础知识，然后详细讲解了一系列核心主题：亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理等；此外还深入探讨了小波分析技术的应用，以及如何进行高效的图像数据压缩。 本书的另一大亮点是提供了超过60个全新的图像处理函数，并详细解释了在MATLAB中使用C语言代码的方法。它包含114个示例、400多幅图片和150多个图形与线条图来辅助理解概念，还特别讨论了如何设计有效的用户界面（GUI）。此外，本书的配套网站提供了全面的支持服务，包括M文件、图像文件以及教学辅助材料等资源。
     
  • 南京邮电大学的数字图像处理课程
    优质
    《南京邮电大学的数字图像处理课程》：本课程由南邮资深教授团队授课，涵盖图像获取、编码、压缩、识别等关键技术。通过理论讲授与实践操作相结合的方式，培养学生解决实际问题的能力。 《数字图像处理》是计算机科学领域的重要分支之一，主要研究如何利用数字技术获取、分析、理解和处理图像。南京邮电大学的刘峰老师在这一领域的教学广受好评，其课程资源丰富且深入浅出，对于理解该学科的核心知识点非常有帮助。 本领域涵盖多个核心概念和技术：首先是图像的获取过程，这涉及到使用如传感器、扫描仪和数码相机等设备将光学信号转换为数字信号。采样与量化是这一过程中不可或缺的部分——前者决定了空间分辨率，后者则影响颜色及灰度级别的精确性。 接下来是图像分析环节，包括增强与复原两大方面。其中，图像增强旨在提高特定特征的可见度（如对比度和边缘清晰度），而图像复原则专注于通过去噪、去除模糊等手段恢复原始质量。例如，在频域特性研究中常用的傅立叶变换即为此类处理提供了技术支持。 图像分割是另一个关键步骤，它将图片分解成不同的区域或对象以供进一步分析。实现这一目标的方法多样，包括基于灰度值的阈值分割和依据像素相似性的区域生长等技术。 特征提取也是数字图像处理中的重要组成部分，用于识别物体、分类及检测特定的目标。SIFT（尺度不变特征变换）与HOG（方向梯度直方图）是两种常用的特征抽取方法。 此外，编码与压缩对于减少存储空间和传输带宽至关重要，并且在保持高质量的前提下实现了这一目标。JPEG及其2000标准适用于有损压缩场合，而PNG及GIF则用于无损数据保留情况下的图像优化处理。 数字图像处理技术的应用范围广泛，包括但不限于医学成像、遥感监测、安全监控以及自动驾驶等领域。南京邮电大学的课程可能包含这些应用实例的学习内容，“wlkj-jxkj-chapter4-02.rar”与“wlkj-jxkj-chapter6.rar”等材料或涉及相关主题的具体解析。 刘峰老师的《数字图像处理》课程覆盖了从基础理论到实际操作技巧的全面介绍，对于希望在IT行业中从事该领域工作的学习者而言是极好的参考资料。通过这些资料的学习不仅能够掌握基本原理，还能了解如何将知识应用于实践当中。
     
  • 北京大学数字图像处理课件（冈萨雷斯）- 彭宇新版
    优质
    本课程基于冈萨雷斯的经典教材《数字图像处理》，由彭宇教授重新编排和讲解，适合于深入学习数字图像处理理论与实践的学生及研究者使用。 冈萨雷斯数字图像处理课件由北京大学的彭宇新教授编写，共有12章内容非常详细。
     
  • 北京航空航天大学数字图像处理第三次大作业-遥感图像配准
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    本作业为北航数字图像处理课程第三次大作业，重点探讨和实践遥感图像配准技术，通过算法实现不同传感器获取的影像精确对齐，提升图像分析与应用价值。 北航宇航学院数字图像处理大作业三涉及遥感图像配准，在VS2013平台上使用OpenCV 2.4.9编写完成。该作业采用SURF和SIFT算法进行图像配准，并计算旋转角度。
     
  • 北京航空航天大学数字图像处理课程讲义与习题解答
    优质
    《北京航空航天大学数字图像处理课程讲义与习题解答》是为学习数字图像处理技术的学生和教师精心编写的教材辅助资料，包含详尽的知识点讲解与丰富的练习题解析。 北航数字图像处理课件（张弘）及课后习题答案
     
  • 图像细粒度分类的数字图像处理大作业——基于CUB-200-2011数据集（北京大学）
    优质
    本项目为北京大学数字图像处理课程的大作业，旨在实现图像的细粒度分类。采用CUB-200-2011鸟类数据集进行模型训练与测试，探索深度学习技术在生物分类中的应用。 数字图像处理大作业涉及图像细粒度分类任务，使用CUB-200-2011数据集，并由北京大学提供指导和支持。