【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。
2025-10-11 15:49:20
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郎格朗日乘数法:
在条件极值问题中, 满足条件 g(x, y) = 0 下，去寻求函数 f(x, y) 的极值。 对三变量函数
F(x, y, λ) = f(x, y) + λg(x, y)
分别求F对三变量的偏导,并联立方程式
Fλ = g(x, y) = 0
Fx = fx (x, y) + λgx (x, y) = 0
Fy = fy (x, y) + λgy (x, y) = 0
求得的解 (x, y) 就成为极值的候补。
这样求极值的方法就叫做拉格朗日乘数法、λ叫做拉格朗日乘数。
2025-04-26 22:14:58
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郎格朗日乘数法:
在条件极值问题中, 满足条件 g(x, y) = 0 下，去寻求函数 f(x, y) 的极值。 对三变量函数
F(x, y, λ) = f(x, y) + λg(x, y)
分别求F对三变量的偏导,并联立方程式
Fλ = g(x, y) = 0
Fx = fx (x, y) + λgx (x, y) = 0
Fy = fy (x, y) + λgy (x, y) = 0
求得的解 (x, y) 就成为极值的候补。
这样求极值的方法就叫做拉格朗日乘数法、λ叫做拉格朗日乘数。
2025-04-25 15:28:54
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郎格朗日乘数法:
在条件极值问题中, 满足条件 g(x, y) = 0 下，去寻求函数 f(x, y) 的极值。 对三变量函数
F(x, y, λ) = f(x, y) + λg(x, y)
分别求F对三变量的偏导,并联立方程式
Fλ = g(x, y) = 0
Fx = fx (x, y) + λgx (x, y) = 0
Fy = fy (x, y) + λgy (x, y) = 0
求得的解 (x, y) 就成为极值的候补。
这样求极值的方法就叫做拉格朗日乘数法、λ叫做拉格朗日乘数。
2025-04-25 15:14:31
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《船说：算法与数据结构》是B站上由胡船长主讲的一门课程，致力于帮助大学生深入理解和掌握C/C++/JAVA/Python等编程语言中的数据结构知识。这门课程不仅涵盖了基础的数据结构类型，如数组、链表、栈、队列，还深入探讨了树形结构、图论、哈希表以及排序和查找算法等核心主题。通过学习这些内容，学生可以提升编程能力，为解决复杂问题打下坚实基础。
在提供的压缩包文件"胡船长，B 站《船说：算法与数据结构》课程讲义和代码.zip"中，我们可以找到一系列的学习资源，包括讲义和实际的代码示例。这些资料对于初学者和进阶者都非常有价值，因为理论与实践的结合是理解数据结构的关键。
让我们来详细了解一下数据结构这个概念。数据结构是计算机科学中一个重要的基础学科，它研究如何在计算机中组织和存储数据，以便高效地进行访问和修改。数据结构的选择直接影响到程序的效率和设计。常见的数据结构有以下几种：
1. **数组**：最基础的数据结构，它是一个元素类型相同的集合，可以通过索引快速访问任一元素。但是插入和删除操作通常比较低效。
2. **链表**：每个节点包含数据和指向下一个节点的引用，适合频繁的插入和删除操作。根据链表的指向，可分为单向链表和双向链表。
3. **栈**：遵循“后进先出”（LIFO）原则的数据结构，常用于表达式求值、递归调用等场景。
4. **队列**：遵循“先进先出”（FIFO）原则，常用于任务调度、消息传递等场景。
5. **树**：一种非线性的数据结构，每个节点可有零个或多个子节点，如二叉树、平衡树（AVL树、红黑树）等，广泛应用于搜索和排序问题。
6. **图**：由节点（顶点）和边组成，表示对象间的关系，可用于网络路由、社交网络分析等问题。
7. **哈希表**：通过哈希函数将数据映射到固定大小的桶中，实现快速查找、插入和删除，但可能产生冲突问题。
8. **堆**：一种特殊的树形数据结构，满足堆性质（最大堆或最小堆），常用于优先队列和优化算法（如堆排序）。
9. **排序算法**：如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等，用于对数据进行升序或降序排列。
10. **查找算法**：如线性查找、二分查找、哈希查找等，用于在数据中寻找特定元素。
学习这些数据结构的同时，配合实际的代码示例尤为重要。胡船长的课程讲义和代码将帮助学生深入理解每种数据结构的实现细节和应用场景。通过阅读和运行代码，学生可以亲手实践，增强对数据结构的理解，并能提高编程技能。
《船长的算法与数据结构》课程提供了丰富的学习资源，不仅包括理论知识，还有实践案例。对于想要提升编程能力和算法水平的学子来说，这是一个不可多得的宝藏。利用这些资源，相信你将在数据结构的世界里游刃有余，为未来的技术之路铺就坚实的基石。
2024-08-10 10:12:06
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5、协议天球坐标系到瞬时天球坐标系的转换
协议天球坐标系到瞬时平天球坐标系的转换（岁差旋转）
P’n
z’
x’
y’
Pn
z
x
y
2022-12-08 09:22:52
2.72MB
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