前言：

本博客为中科院人工智能专业数字图像处理课程整理的复习重点（杨戈老师和彭思龙老师）

划重点：

一共8个大题
图像获取与生成部分：
图像获取过程、采样定理（重点）
图像为什么可以离散化
图像为什么可以用点阵表示

图像处理基础理论：
傅里叶变化 svd分解 DCT变化
什么是滤波常用的滤波器
给你一个滤波器，解释为什么是低通/高通的

深度学习部分是边缘部分，考试不做要求
马尔可夫随机场不考

图像增强：
经典的算法
空间域的、直方图上的、频域的

形态学：
基本的形态学运算
基于运算的运用
腐蚀膨胀
应用有哪些（这一章掌握基本的运算和基本功能）

图像分割与边缘检测：
基于直方图的
阈值方法
好好掌握方法没有深入讲解的就不考比如需要证明的不考
canny一定要掌握

小波：
基本概念要知道，数学推导不需要
小波的多尺度分析和阈值收缩需要知道
小波域上的应用：去噪阈值收缩的去噪（软阈值硬阈值）各种改进需要了解

图像复原：
噪声模型，去噪方法
几大类去噪方法
中值滤波

往年试卷

国科大数字图像处理考试资料

课程笔记

当时整理的时候图方便把重点都放到一个文档里了，会有点乱，但是重点基本都涵盖了。

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