图像处理与分析-本科课程教学大纲
《图像编辑与处理(PS)》课程教学大纲
《图像编辑与处理(PS)》课程教学大纲一、课程信息二、课程目标通过本课程的学习，学生应达到以下几方面的目标：1.了解图像编辑软件PS的发展历史与现状、熟练掌握PS软件的基本工具操作与相关设计案例制作，并能做到灵活运用。
2.能系统掌握PS软件特性以及基础的图文创建与编辑方法，同时深入理解和掌握图像抠取、调色、合成及其综合实例应用等相关技能操作与实践方法。
3.通过PS软件的学习，能为后期艺术创作及设计应用等提供软件技术保障；更为今后从事课堂教学或平面设计相关工作奠定扎实的图像处理等软件应用基础。
4.具备较好的PS动态图像制作技能与创新能力，并能在实际应用中针对动、静态图像的不同特点进行创新设计与制作。
同时，对PS文件的输出应用与打印设置应具备一定的了解。
5.具备为实现独立的电脑艺术创作（如，插画等）提供扎实的软件技能操作的能力。
课程目标对毕业要求的支撑关系表三、教学内容与预期学习成效456四、教学目标达成度评价1.教学目标1、2的达成度通过课堂提问形式及课堂训练与实际案例完成情况进行综合考评；2.教学目标3的达成度通过课堂训练与所有作业的整体完成情况进行考评、检验；3.教学目标4的达成度通过课堂训练与实际案例的动态设计效果进行综合考评；4.教学目标5的达成度通过课堂训练与作业完成情况进行考评。
五、成绩评定课程成绩包括3个部分，分别为平时出勤、课程表现、课堂作业质量。
具体要求及成绩评定方法如下：1.平时出勤。
平时出勤采用“只扣分，不加分”的方法计算成绩，无故旷课一次，将在总评成绩中扣除2分。
旷课5次以上（含5次），取消本门课程的考核资格。
2.课程表现，占总成绩的20%。
(1)学习态度，要求每位学生能积极主动的学习和理解相关软件基本工具及其操作技能，认真听讲，积极参与，勤于思考。
(2)动手能力，要求每位学生在理论指导下努力训练，掌握图像编辑与处理的相关技能，并体现在练习和作品中。
(3)讨论部分要求学生根据课程内容，分组讨论学习内容，并阐述心得和认识。
图形图像处理教学大纲
图形图像处理教学大纲图形图像处理教学大纲引言：图形图像处理是计算机科学领域中的重要分支，它涉及到对数字图像进行处理、分析和改进的技术和方法。
随着计算机技术的不断发展，图形图像处理在各个领域中得到了广泛应用，如医学影像、计算机游戏、虚拟现实等。
为了培养学生对图形图像处理的理论和实践能力，制定一份科学合理的教学大纲至关重要。
一、课程目标本课程旨在使学生掌握图形图像处理的基本概念、原理和技术，培养学生的图形图像处理能力和创新思维，为学生今后从事相关领域的工作或研究打下坚实的基础。
二、教学内容1. 图像基础知识- 图像的表示与存储- 图像的采样与量化- 图像的亮度、对比度调整2. 图像增强与滤波- 直方图均衡化- 空域滤波器- 频域滤波器3. 图像变换与编码- 傅里叶变换- 离散余弦变换- 图像压缩与编码4. 彩色图像处理- RGB与CMYK颜色模型- 彩色图像增强- 彩色图像分割与合成5. 图像分割与边缘检测- 阈值分割- 区域生长算法- 边缘检测算法6. 特征提取与目标识别- 形状描述子- 纹理特征提取- 目标识别算法7. 三维图像处理- 三维重建与建模- 三维图像的显示与渲染- 三维图像的分析与处理三、教学方法本课程将采用理论教学与实践相结合的教学方法，通过理论讲解、案例分析和实验实践相结合的方式，培养学生的理论分析和问题解决能力。
1. 理论讲解- 通过课堂讲解，向学生传授图形图像处理的基本概念和原理。
- 结合具体案例，讲解图形图像处理的实际应用。
2. 案例分析- 分析经典的图形图像处理案例，让学生了解实际问题的解决方法。
- 引导学生思考，提出自己的解决方案。
3. 实验实践- 设计一系列图形图像处理实验，让学生亲自动手实践。
- 引导学生分析实验结果，总结经验教训。
四、教学评估1. 平时成绩- 出勤情况- 课堂表现- 作业完成情况2. 实验报告- 实验设计与实施- 实验结果与分析3. 期末考试- 理论知识考核- 应用能力考核五、教材与参考书目教材：- 《数字图像处理》（冈萨雷斯，伍兹著）- 《数字图像处理与计算机视觉》（斯塔利奇著）参考书目：- 《数字图像处理》（拉法尔著）- 《计算机视觉：模型、学习和推理》（斯皮策著）六、总结通过本课程的学习，学生将全面了解图形图像处理的基本理论和技术，培养图形图像处理的实践能力和创新思维。
《数字图像处理》课程教学大纲
数字图像处理课程教学大纲课程简介数字图像处理是计算机科学与技术领域的一门重要课程，它研究如何使用计算机和算法来处理和分析数字图像。
本课程旨在介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用，并培养学生的图像处理能力和技巧。
课程目标本课程的主要目标是让学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备图像处理算法设计、图像增强、图像分割、图像压缩等技术的基本能力。
同时，通过实践项目的实施，培养学生的问题解决能力和团队合作能力。
课程安排第一周：课程介绍与基本概念•课程介绍•数字图像的基本概念与特点•数字图像处理的基本步骤第二周：图像预处理•图像采集与获取•图像灰度变换•图像噪声模型与去噪方法第三周：图像增强•直方图均衡化•空域滤波与频域滤波•边缘增强与锐化第四周：图像压缩•图像压缩的基本概念与方法•离散余弦变换（DCT）与JPEG压缩算法•小波变换与JPEG2000压缩算法第五周：图像分割与边缘检测•阈值分割•基于边缘的图像分割•基于区域的图像分割第六周：实践项目1 - 图像识别•项目需求分析与设计•图像特征提取与选择•分类器的训练与测试第七周：实践项目2 - 图像恢复•项目需求分析与设计•图像模型与图像去模糊•图像去噪与图像修复第八周：实践项目3 - 图像处理工具开发•项目需求分析与设计•图像处理算法的实现•图形界面设计与用户交互评估方式•平时成绩：30%•作业与实验报告：30%•期末考试：40%参考教材•Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. 数字图像处理（第三版）. 清华大学出版社，2018.•Richard Szeliski. 计算机视觉：算法与应用. 电子工业出版社，2014.参考资源•MATLAB图像处理工具箱文档•OpenCV计算机视觉库官方文档以上是《数字图像处理》课程的教学大纲，希望通过本门课程的学习，能够让学生对数字图像处理有一个全面的了解，并具备实践应用的能力。
图像处理教学大纲
图像处理教学大纲图像处理教学大纲一、引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对数字图像进行各种操作和处理的技术和方法。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，图像处理的重要性也日益凸显。
本文将介绍一份图像处理教学大纲，旨在帮助学生全面了解图像处理的基本概念、技术和应用。
二、基础知识1. 数字图像的表示和存储- 介绍数字图像的基本概念和表示方法- 探讨不同图像文件格式的特点和应用场景2. 图像处理的基本操作- 灰度变换：包括亮度调整、对比度增强等- 基本几何变换：包括平移、旋转、缩放等- 图像滤波：包括平滑滤波、锐化滤波等- 直方图均衡化：提高图像的对比度和细节信息三、图像增强技术1. 空域增强技术- 点运算：包括直方图拉伸、灰度级分层等- 区域运算：包括图像平滑、边缘增强等2. 频域增强技术- 傅里叶变换：介绍频域分析的基本原理和方法- 频域滤波：包括低通滤波、高通滤波等四、图像复原技术1. 噪声模型与去噪技术- 常见噪声模型：包括高斯噪声、椒盐噪声等- 图像去噪方法：包括均值滤波、中值滤波等2. 图像复原算法- 正则化方法：包括Tikhonov正则化、最小二乘法等- 统计方法：包括最大似然估计、贝叶斯估计等五、图像分割与目标检测1. 基于阈值的分割方法- 全局阈值分割：介绍Otsu算法和基于直方图的分割方法- 自适应阈值分割：介绍基于局部统计信息的分割方法2. 基于区域的分割方法- 区域生长算法：介绍基于像素相似性的分割方法- 基于图割的分割算法：介绍最小割/最大流算法六、图像特征提取与描述1. 基本特征描述子- 灰度共生矩阵：介绍纹理特征的提取方法- 边缘检测算法：介绍Sobel算子和Canny算子等2. 高级特征描述子- 尺度不变特征变换（SIFT）：介绍SIFT算法的原理和应用- 主成分分析（PCA）：介绍PCA方法在图像特征提取中的应用七、图像分类与识别1. 机器学习基础- 介绍机器学习的基本概念和算法- 探讨机器学习在图像分类和识别中的应用2. 图像分类算法- 支持向量机（SVM）：介绍SVM的原理和优化方法- 深度学习算法：介绍卷积神经网络（CNN）的原理和应用八、图像处理应用与案例分析1. 医学图像处理- 介绍医学图像处理的基本方法和应用领域- 分析医学图像处理在疾病诊断和治疗中的作用2. 视觉检测与识别- 介绍计算机视觉中的目标检测和识别方法- 分析图像处理在智能交通和安防领域的应用案例九、总结与展望本文介绍了一份图像处理教学大纲，从基础知识到高级技术，从图像增强到图像分类，全面涵盖了图像处理的各个方面。
《数字图像处理与分析》课程教学大纲
《数字图像处理与分析》课程教学大纲英文名称：Digital Image Processing and Analysis课程号：19139314一、课程基本情况1. 学 分： 22. 学 时： 323. 课程类别：选修课4. 适用对象：电子与通信工程领域专业学位研究生5. 开课学期：第二学期6. 开课单位：通信与电子工程学院二、课程教学目的与要求1. 教学目的：该课程系统学习数字图像处理的中高级层次的内容。
其主要任务是使学生在掌握数字图像处理常用技术的基础上，进一步学习图像解译的前沿方法和技术，并初步具备设计数字图像处理应用系统的能力。
该课程主要内容包括概论、小波变换、图像分割、特征表述、对象识别、图像工程应用实例等。
2. 教学要求：使学生在具有数字图像处理常用技术的基础上，进一步掌握小波变换、图像分割、目标表达和描述技术、特征测量技术等图像处理与分析领域的前沿方法和技术，并初步具备设计数字图像处理应用系统的能力，为学生进一步进行科学研究奠定坚实的基础。
三、课堂教学内容及课时安排第一章 图像处理基础教学内容：本章讲授数字图像处理的基本原理和一些必备的数学工具：掌握数字图像采集和获取的基本概念和方法、掌握数字图像的各类增加方法、恢复方法、彩色图像处理以及变化方法。
教学重点：数字图像采集和获取的基本概念和方法、数字图像的各类增加方法、恢复方法、彩色图像处理以及变化方法。
教学难点：彩色图像处理以及变化方法课时分配：讲授2学时，讨论2学时教学方法与手段：讲授法，案例教学法第二章 小波变换教学内容：本章学习图像小波变换的基本的的基本概念、掌握连续小波变换、二进小波变换、Haar变换、离散小波变换、多分辨率分析、快速小波变换算法、离散小波变换的设计、二维离散小波变换、双正交小波变换、Gabor变换及其应用。
教学重点：多分辨率分析、快速小波变换算法、离散小波变换的设计、二维离散小波变换、双正交小波变换和应用。
教学难点：Gabor变换及其应用。
图像处理课程教学大纲
图像处理课程教学大纲课程名称：图像处理英文名称：Image Processing课程编号：学时数：48其中实验（实训）学时数：12 课外学时数：学分数：3.0适用专业：通信工程、电子信息工程、自动化（试点）一、课程的性质和任务图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。
由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。
随着计算机的发展，以及应用领域的不断加深和扩展，数字图像处理技术已取得长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。
所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。
本课程侧重于机器视觉中的预处理技术——数字图像基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。
目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。
要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。
本课程是通信工程、电子与信息工程专业的专业课。
本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。
二、课程教学内容的基本要求、重点和难点基本要求：1、了解数字图像处理研究对象、目的、发展简史与研究现状；理解图像系统和视觉系统的概念。
2、了解沃尔什变换、哈达码变换的概念。
3、了解伪色彩增强。
4、了解图像复原技术；代数方法重建；卷积方法重建。
5、了解图像获取、处理、识别三大主干系统的结构原理和设计重点内容：1、掌握图像的抽样和量化基本理论。
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华南理工大学本科课程教学大纲基本格式
《图像处理与分析技术》教学大纲
总学时：54 理论课学时：48 实验课学时：6
一、课程的性质
人类从外接获得的信息约有75%是从图像中获得的。
随着计算机技术的高速发展,数字图像技术今年来得到极大的重视和长足的进展，并已在科学研究、军事、遥感、天文、地质、工业生产、医疗卫生、教育、管理和通信等方面得到了广泛的应用，对推动社会发展、改善人们的生活水平起到了重要的作用。
本课程介绍图像处理和分析的基本原理、典型方面和实用技术。
通过本课程的学习，较为全面地了解该领域的基本理论、技术、应用和发展。
为将来应用于实际和进行科学研究打下良好的基础。
本课程适合相关专业的大学本科高年级学生和研究生学习。
二、课程的目的与教学基本要求
教学目的：使学生对图像处理与分析的理论和技术有较全面的了解和掌握。
基本要求：通过本课程学习，掌握基本概念和原理，应用其中的理论和方法解决问题。
三、课程适用专业
信号与信息处理、通信与信息系统、计算机应用技术、生物医学工程等
四、课程的教学内容、要求与学时分配
1．理论教学部分：
第一章绪论(2学时)
图像处理和分析系统介绍,数字图像的数学描述.
第二章图像和视觉基础(2学时)
1亮度视觉
2颜色视觉
第三章图像变换(4学时)
1.傅立叶变换和性质
2.图像变换的通用公式
3.其它可分离图像变换、离散余弦变换、沃尔什-哈德码变换
4 霍德林变换
第四章图像增强(6学时)
1.图像的对比度增强
2.图像的噪声平滑滤波
3.图像的边缘
第五章图像恢复和重建(6学时)
1.图像退化模型
2.常用频域和空域复原方法
3.投影重建
第六章图像编码(6学时)
1.基本概念-图像的信息熵值,数据冗余,图像编码模型
2.哈夫曼编码技术
3.预测编码
4.变换编码
5.国际标准简介
第七章图像分割
1.阈值法
2.区域生长,分裂合并
3.边缘检测
4.二值图像处理方法
第八章.图像目标的表达和描述(6学时)
1.边界表达
2.区域的几何特征
3.区域的纹理特征
第九章.模式识别方法简介(4学时)
1.统计模式识别方法
2.句法模式识别方法
3.模糊集合识别方法
2．实验教学部分（课内共6学时，未计课外实验时间）1）DFT、DCT正反变换实现
2）直方图均衡、直方图规定化、时域模板处理、频域高低通滤波3）去运动模糊、去失焦、逆滤波、维纳滤波
4）DPCM编码、游程编码、HUFFMAN编码
5）目标描述与识别(分割、描述、识别)
五、教材和主要参考资料
1．Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods，“Digital Image Processing”（《数字图像处理》），2nd Edition （英文版、中文版），电子工业出版社，2003
2．K.R. Castleman，“Digital Image Processing”（《数字图象处理》）（英文版、中文版版），清华大学出版社，2002，1998
3．阮秋绮，《数学图像处理学》，电子工业出版社，2001
4．章毓晋，《图象处理和分析》，清华大学出版社，1999
5．张远鹏、董海、周文灵，《计算机图像处理技术基础》，北京大学出版社，1996
六、课程考核方式
笔试。