【图像处理】是一门涉及广泛领域的学科，它涵盖了从理论到实践的各种技术，用于分析、理解和操作图像数据。东南大学的这门课程讲义聚焦于介绍图像处理的基础知识及其在实际应用中的方法。图像处理主要关注如何通过数字计算对图像进行操作，以提升图像质量、提取有用信息或识别图像内容。 在《东南大学图像处理PPT》中，我们可以期待学习到以下几个核心知识点： 1. **图像基础知识**：包括图像的类型（如灰度图像、彩色图像）、像素的概念、图像的表示方式（如二维矩阵）以及基本的图像属性，如分辨率、对比度和亮度。 2. **图像增强**：这是图像处理的初步阶段，旨在改善图像的视觉效果，例如通过直方图均衡化、平滑滤波（如高斯滤波）和锐化滤波（如拉普拉斯滤波）来调整图像的对比度和清晰度。 3. **图像变换**：包括空间域和频率域的变换，如傅立叶变换和离散余弦变换，这些变换在图像分析和压缩中具有重要作用。 4. **图像分割**：是将图像划分为不同的区域或对象的过程，常用的方法有阈值分割、区域生长、边缘检测（如Canny边缘检测算法）等，这一过程对于目标识别和图像理解至关重要。 5. **特征提取**：通过对图像的特定部分进行识别，可以提取出描述图像内容的关键信息，如形状、纹理和颜色特征。SIFT、SURF和HOG等算法在特征提取中广泛应用。 6. **图像复原与重建**：涉及去除噪声、模糊、失真等问题，恢复图像的原始质量，例如，通过迭代反投影算法进行图像去噪。 7. **图像编码与压缩**：图像数据通常很大，需要有效的压缩方法来减少存储和传输的负担，JPEG、JPEG2000和MPEG等标准提供了不同的图像压缩方案。 8. **机器学习与深度学习在图像处理中的应用**：近年来，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）在图像分类、识别和生成等领域取得了显著成果。 9. **实例分析**：课程可能会包含各种实际案例，如医学影像分析、遥感图像处理、人脸识别等，帮助学生将理论知识应用于实际问题解决。 东南大学的这门课程讲义通过PPT的形式，不仅讲解了理论知识，还可能包含了丰富的图表和实例，便于学生理解和掌握图像处理的核心概念和技术。通过学习这门课程，学生不仅可以深入理解图像处理的基本原理，还能具备解决实际问题的能力。

中国科学院大学 图像处理课程2019和2020年考试题目 杨戈,彭思龙 20年的是txt版本的,19年的是原试卷

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西安电子科技大学的数字图像处理课件全集，很完整，很详细，包括1-9章的内容。适合学习图像处理的知识。）就是对图像信息进行加工处）理和分析，以满足人的视觉心理需要和实际应用或某种目的（如压缩编码或机器识别）的要求

题目都已经给出来了，只要复习到了得分还是很简单的。