本课程基于MATLAB平台，深入浅出地讲解了数字图像处理的基本原理与技术应用，涵盖图像增强、复原、压缩及特征提取等内容。
《数字图像处理》是计算机科学领域的重要课程之一，在从事图像处理与分析研究的学生看来，这是不可或缺的知识基础。作为一款强大的数值计算及数据可视化工具，MATLAB被广泛应用于实现各种图像处理算法。
一、数字图像处理的基础知识涵盖了对图像的获取、表示、分析以及操作等各个层面的内容，其主要目的在于提升图片质量或提取有用的资讯信息。在使用MATLAB进行相关工作时，我们可以利用imread函数读取所需的数据文件；通过imshow函数展示所加载的图像内容；同时借助imwrite函数保存经过处理后的成果。
二、关于图像的基本概念包括以下三个方面：
1. 图像类型：数字图像主要可以分为灰度图、彩色RGB图以及索引图三种；
2. 图像像素：构成一幅图片的基础元素是像素，每个像素具有特定的亮度或颜色值；
3. 图像分辨率：指宽度和高度以像素为单位所表示出来的清晰程度。
三、利用MATLAB进行图像处理时常用的函数包括但不限于：
1. 用于频域分析及滤波操作的各种变换算法如傅里叶变换（fft2）、拉普拉斯变换等；
2. 改善对比度与亮度的调整方法，例如imadjust和histeq；
3. 消除噪声或增强图像清晰度的相关技术比如高斯滤波器(imgaussfilt)及中值滤波器(medfilt2)。
四、实现将整张图片划分为不同特征区域功能的技术称为“图像分割”，MATLAB内置了多种方法，如阈值化（imbinarize）、基于生长的划分策略(regionprops)，以及以边缘检测为基础的方式等。
五、在进行几何变换时可以利用旋转(imrotate)、缩放(imresize)等功能对图片进行校正或定位操作，在实际应用中广泛使用。
六、MATLAB支持多种颜色空间之间的转换，例如RGB到灰度(rgb2gray), RGB到HSV (rgb2hsv)，这些功能对于处理不同类型的图像问题非常有用。
七、关于特征提取方面，包括直方图特性、纹理属性及边缘检测等技术。其中涉及到了使用灰度共生矩阵(graycomatrix)和角点识别(detectMinEigenFeatures)等功能来实现具体任务的需求。
八、最后，在进行分析与识别时可以基于机器学习的方法如支持向量机(svmtrain/svmclassify)，以及神经网络(feedforwardnet/train)等模型来进行图像分类或辨识作业。通过《数字图像处理（MATLAB版）》的学习，不仅能够掌握理论知识还能在实践过程中应用各种技术，从而加深理解并提高技能水平。书中的实例和练习将有助于他们逐渐成长为专业的图像处理工程师。
5星
