《数字图像处理》PPT由何东建精心编制，涵盖从基础理论到高级技术的全面讲解，适用于教学与自学。
《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、存储、分析和处理。这门学科结合了信号处理、计算机科学和视觉心理学等多方面的理论，在图像识别、机器学习、计算机视觉以及医学影像分析等领域具有广泛的应用。
何东建教授编写的《数字图像处理》PPT，可能是为了教学或自学目的而设计的，系统地介绍了这个领域的核心概念和技术。根据标题和描述，我们可以期待该PPT涵盖以下关键知识点：
1. **图像的基本概念**：包括像素、分辨率、色彩模型（如RGB、CMYK）、灰度图像与彩色图像的区别等。
2. **图像数字化**：介绍图像的采样和量化过程，并讲解奈奎斯特定理和采样定理在图像处理中的应用。
3. **图像增强**：涉及直方图均衡化、平滑滤波（如高斯滤波）、锐化滤波（如拉普拉斯算子、Sobel算子）等方法，用于改善图像的质量与视觉效果。
4. **图像变换**：包括傅里叶变换和小波变换等内容，在频域分析及压缩技术中扮演关键角色。
5. **图像分割**：通过阈值选择、区域生长以及边缘检测（如Canny算子、Sobel算子）等方法，将图像划分为有意义的区域。
6. **几何变换**：涵盖平移、旋转、缩放和仿射变换等内容，用于调整图像的位置与形状。
7. **特征提取**：包括角点检测、直方图特征及纹理分析等技术，这些特征常被应用于识别和分类任务中。
8. **图像编码与压缩**：介绍JPEG、JPEG2000以及PNG等标准的工作原理，并探讨无损与有损压缩的区别。
9. **图像复原与去噪**：利用统计模型和逆滤波技术去除噪声并恢复原始图像质量。
10. **应用实例**：可能包括医疗影像分析、遥感图像处理、人脸识别及车牌识别等多种实际应用场景的介绍。
何东建教授的PPT或许会通过丰富的示例图表解释这些概念，并提供相关的编程实践，帮助学习者更好地理解和掌握数字图像处理的技术。通过深入研究这份PPT，读者将能够具备处理和分析数字图像的基础能力，并为进一步探索计算机视觉领域打下坚实基础。
5星
