《数字图像处理》课程教学大纲
数字图像处理教学大纲（范文模版）
数字图像处理教学大纲（范文模版）第一篇：数字图像处理教学大纲（范文模版）《数字图像处理》课程教学大纲课程英文名Digital Image Processing执笔人：周山编写日期：2010.7.9一、课程基本信息1.课程编号：070101162.课程性质/类别：选修课 /专业课 3.学时/学分： 32+16学时 / 2学分 4.适用专业：信息与计算科学专业二、课程教学目标及学生应达到的能力数字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。
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。
三、课程教学内容与基本要求（一）绪论（4学时）1．主要内容：图像处理的概述，基本物理假设硬件设备，处理软件,光度学及色度学原理 2．基本要求1、了解数字图像处理概述;2、了解图像输入输出设备;3、掌握图像的亮度函数等;4、了解色彩的基本属性;3．自学内容：数学实验 4．课外实践：无（二）信号分析基础（8学时）1．主要内容：图像的数学信号表示,图像的取样和量化、像素间的一些基本关系、线性和非线性操作2．基本要求1、掌握信号的采样及量化2、理解图像的点运算,代数运算及几何运算；3、理解线性系统的性质及线性移不变系统的频率响应；4、掌握图像的卷积运算 3．自学内容：信号与系统4．课外实践：无（三）图像变换（8学时）1．主要内容：积分变换,连续及离散傅立叶变换,快速傅立叶变换,正交变换的一般表现形式 2．基本要求1、了解积分变换；2、掌握离散傅里叶变换、连续傅里叶变换、快速傅里叶变换；3、理解沃尔什变换,哈达吗变换等 3．自学内容：数字信号处理4．课外实践：无（四）图像的增强与复原（10学时）1．主要内容：图像增强原理、直方图处理、图像平滑化,图像的锐化,图像的复原2．基本要求1、掌握灰度级变换增强及频域增强原理;2、深刻理解直方图均衡化；3、了解邻域平均法;；4、掌握低通滤波法,高通滤波法；5、掌握图像复原的一般方法；3．自学内容：数字信号处理概率论4．课外实践：无（五）图像的分析与识别基础（10学时）1．主要内容：视觉再认模式,间断检测、边缘连接和边界检测、门限处理及基于区域的分割 , 2．基本要求1、了解模式匹配模式,傅立叶模式；2、掌握阈值分割法；3、掌握边缘检测法；1、了解区域增长法；2、掌握二值图像分割法；3、了解图像分割质量的评价;3．自学内容：概率论 4．课外实践：无（六）图像的压缩与编码（10学时）1．主要内容：图像压缩理论及模型，无损压缩、有损压缩，图像编码常用方法，图像编码评价方法，图像编码的国际标准 2．基本要求1、了解哈夫曼编码；2、掌握离散余弦变换；3、理解dct编码与解码；4、了解压缩编码的新进展； 3．自学内容：数据编码 4．课外实践：无四、教学安排建议1.作业练习每章课后布置2-3题作业。
《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。
《数字图像处理》-教学大纲
《数字图像处理》课程教学大纲Digital image processing一、教学目标及教学要求数字图像处理课程是智能科学与技术、数字媒体技术等专业的专业必修课。
主要目标及要求是通过该课程的学习，使学生初步掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本处理方法，了解数字图像的获取、存储、传输、显示等方面的方法、技术及应用，为学习相关的数字媒体、视频媒体和机器视觉等课程，以及今后从事数字媒体、视频媒体、图像处理和计算机视觉等领域的技术研究与系统开发打下坚实的理论与技术基础。
二、本课程的重点和难点（一）课程教学重点教学重点内容包括：图像的表示，空间分辨率和灰度级分辨率，图像直方图和直方图均衡，基于空间平滑滤波的图像增强方法，基于空间锐化滤波的图像增强方法，图像的傅里叶频谱及其特性分析，图像编码模型、霍夫曼编码和变换编码，图像的边缘特征及其检测方法，彩色模型，二值形态学中的有腐蚀运算和膨胀运算。
（二）课程教学难点教学难点包括：直方图均衡，二维离散傅里叶变换的若干重要性质、图像的傅里叶频谱及其特性分析，变换编码，小波变换的概念、嵌入式零树小波编码，图像的纹理特征及其描述和提取方法，Matlab图像处理算法编程。
三、主要实践性教学环节及要求本课程的实验及实践性环节要求使用Matlab软件平台，编写程序实现相关的数字图像处理算法及功能，并进行实验验证。
课程实验与实践共10学时，分别为：实验一：图像基本运算实验（2学时）。
实验二：图像平滑滤波去噪实验（2学时）。
实验三：图像中值滤波去噪实验（2学时）。
实验四：图像边缘检测实验（2学时）。
相关图像处理算法的课堂演示验证（2学时）。
要求每个学生在总结实验准备、实验过程和收获体会的基础上，写出实验报告。
四、采用的教学手段和方法利用多媒体课件梳理课程内容和讲授思路，合理运用启发式教学方式激发学生的思考力，采用讨论式教学方式增强教学过程的互动效果，理论教授与应用实例编程实践相结合，提高学生的分析和解决问题的能力。
数字图像处理教学大纲
数字图像处理教学大纲一、课程基本信息课程名称：数字图像处理课程类别：专业必修课学分：X总学时：X授课对象：具体专业二、课程教学目标通过本课程的学习，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，具备运用相关知识和技术解决实际问题的能力。
具体包括：1、理解数字图像的获取、表示和存储方式。
2、掌握数字图像增强、复原、压缩、分割等基本处理技术。
3、能够运用编程工具实现简单的数字图像处理算法。
4、培养学生的创新思维和实践能力，为进一步学习和从事相关领域的工作打下坚实的基础。
三、课程教学内容（一）数字图像基础1、图像的感知和获取视觉系统的特性图像的形成与数字化图像的采样和量化2、数字图像的表示灰度图像彩色图像图像的矩阵表示3、数字图像的存储图像文件格式图像数据库（二）图像增强1、空域增强灰度变换直方图均衡化空域滤波2、频域增强傅里叶变换频域滤波（三）图像复原1、图像退化模型常见的退化原因退化函数的建立2、逆滤波原理与实现局限性3、维纳滤波基本原理算法实现（四）图像压缩1、图像压缩的基本原理信息论基础冗余度2、无损压缩霍夫曼编码算术编码3、有损压缩预测编码变换编码（五）图像分割1、阈值分割全局阈值局部阈值2、边缘检测梯度算子拉普拉斯算子Canny 算子3、区域分割区域生长区域分裂与合并（六）图像特征提取与描述1、颜色特征颜色直方图颜色矩2、纹理特征统计方法结构方法3、形状特征边界描述区域描述（七）图像识别1、模式识别基础分类器设计特征选择与提取2、图像分类与识别应用人脸识别车牌识别四、课程教学方法1、课堂讲授通过讲解理论知识，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
2、实验教学安排一定数量的实验课程，让学生通过实践加深对理论知识的理解，提高编程和解决实际问题的能力。
3、案例分析结合实际应用案例，引导学生分析问题、解决问题，培养学生的创新思维和实践能力。
4、小组讨论组织学生进行小组讨论，促进学生之间的交流与合作，激发学生的学习兴趣和主动性。
数字图像处理课程教学大纲.
《数字图像处理》课程教学大纲课程代码：0806603056课程名称：数字图像处理英文名称：Digital Image Processing总学时：48 讲课学时：40 实验学时：8学分：3适用对象：测控技术与仪器专业先修课程：信号与线性系统、数字信号处理、概率论与数理统计、线性代数、物理光学一、课程性质、目的和任务数字图像处理课程是测控技术与仪器专业的一门专业必修课。
本课程讲授数字图像处理的基本理论、方法，侧重于机器视觉中的预处理技术和实际应用。
学习的本课程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、实现方法和实用技术，了解数字图像处理国内外的发展方向。
培养学生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。
二、教学基本要求本课程的教学要求是使学生掌握数字图像处理的基本概念，熟练使用分析数字图像处理编程的基本工具，了解数字图像处理的发展和工程应用。
学完本课程应达到以下基本要求：1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。
2．理解视觉成像设备、原理、视觉特性及彩色模型。
3．掌握数字图像处理中的基本运算以及图像卷积与滤波运算，理解图像矩阵类型和矩阵运算。
4．掌握图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。
5．理解各种图像增强方法，特别是要求掌握空域图像增强的各种方法。
理解图像频域滤波增强等方法。
7．理解编码概念及其基本原理，掌握预测编码、变换编码的原理及方法，了解部份国际编码标准。
8．理解图像退化的模型，理解常用的几种图像恢复的方法。
9．理解模式识别概念和方法，掌握图像分割和特征提取方法，理解几种分类技术及其应用。
10．理解图像融合基本原理及几种融合技术。
11．了解数字图像处理系统设计方法，能利用所学知识设计简单的数字图像处理系统。
12．掌握数字图像处理中最基本、最广泛应用的概念、原理、理论和算法以及基本技术和方法；着重培养学生对数字图像处理的分析能力，能熟练用MATLAB或c++编程，实现对图像进行处理。
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《数字图像处理》课程教学大纲
(Digital Image Processing)
课程编号：1223523
课程性质：专业课
适用专业：计算机科学与技术
先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数据结构、程序设计
后续课程：模式识别
总学分：2.5学分（其中实验学分0.5）
一、教学目的与要求
1．教学目的
数字图像处理是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。
通过对本课程的学习，使学生能够较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法，掌握基本的处理技术，了解与各个处理技术相关的应用领域。
2．教学要求
根据我院计算机专业的实际情况和教学条件采用讲授实验与学生自学相结合的方法进行教学。
教学过程中力求做到重点突出、概念明确、线索清晰，注意适当介绍本学科前沿及当前应用领域中有关的热门问题。
实验是本课程中重要的教学内容，要求学生自己完成规定的实验并认真观察教师的实验演示。
二、课时安排
三、教学内容
1 概论（2学时）
(1)教学基本要求
了解：数字图像处理的研究内容，图像处理的发展历史、现状。
掌握：图像处理系统的基本概念、特点和主要内容；数字图像处理系统的硬件组成及其相关应用
(2)教学内容
①数字图像处理及其特点。
（重点）
②数字图像处理的目的和主要内容。
③数字图像处理系统
④数字图像处理的应用
２数字图像处理基础（4学时）
(1)教学基本要求
了解：图像数字化设备，色度学基础
掌握：图像数字化技术（采样、量化）；数字图像的类型和文件格式；数字图像的颜色模型（RGB模型和HIS模型）
(2)教学内容
①图像数字化技术。
②数字图像类型和文件格式。
③色度学基础与颜色模型。
（重点、难点）
３Matlab图像编程基础（3学时）
(1)教学的基本要求
了解：数字图像程序设计的各种方法。
掌握：Matlab中各种图像处理的函数。
(2)教学内容
①Matlab 概述。
②Matlab图像的代数运算函数。
③Matlab 图像处理工具箱函数。
（重点）
④Matlab图像程序设计。
（难点、重点）
4图像增强与平滑（6学时）
(1)教学的基本要求
了解：图像增强的目的；伪彩色增强技术。
理解：图像噪声。
掌握：直方图；各种灰度拉伸变换；图像去噪技术；图像锐化。
(2)教学内容
①直方图。
（重点、难点）
②灰度变换。
（重点）
③图像去噪。
（重点）
④图像锐化。
（重点、难点）
⑤伪彩色技术。
5图像分割与边缘检测（3学时）
(1)教学的基本要求
了解：边缘检测。
理解：投影法与差影法。
掌握：灰度域值法分割、区域生长法；图像边缘提取的边缘算子法（梯度算子、Sobel算子、Laplacian算子）。
(2)教学内容
①图像分割（灰度域值法分割、区域生长法）。
②图像边缘提取（边缘算子法、曲面拟合法、模扳匹配法、门限化）。
（难点、重点）
③轮廓提取和图像匹配
6图像几何变换（3学时）
(1)教学基本要求
了解：透视变换。
理解：灰度插值原理。
掌握：图像的缩放、平移、旋转和镜像的矩阵表示
(2)教学内容
①几何变换基础。
②图像比例缩放。
（难点、重点）
③图像平移。
（重点）
④图像镜像。
（重点）
⑤图像旋转。
（难点、重点）
⑥图像复合变换。
7数学形态学（4 学时）
(1)教学基本要求
了解：数学形态学的历史及应用领域。
理解：灰度形态学的各种基本运算。
掌握：二值形态学的腐蚀、膨胀、开闭运算和击中击不中变换；
图像区域边界与骨架的提取方法；图像变换域特征的提取方法。
(2)教学内容
①数学形态学的基本概念和术语。
（重点）
②二值形态学。
（重点、难点）
③形态学应用——骨架抽取。
8图像特征与理解（4 学时）
(1)教学基本要求
了解：图像特征运用的条件。
理解：图像纹理分析的基本概念。
图像形状特征的基本概念
掌握：图像的几何特征；形状特征；纹理特征；图像纹理自相关函数特征；图像纹理统计特征提取方法；图像区域边界与骨架的提取方法。
(2)教学内容
①图像的几何特征。
（重点）
②形状特征。
（重点）
③纹理特征与分析。
（重点、难点）
④中轴变换与骨架提取。
（重点、难点）
②其它图像的形状特征与分析。
（重点）
9图像编码（3学时）
(1)教学基本要求
了解：图像编码压缩的必要性、可能性；图像编码的分类方法；最新图像编码压缩技术。
掌握：图像编码压缩的评价方法及原理；图像的哈夫曼编码、行程编码、LZW编码的原理。
灵活运用：几种编码方法对图像编码。
(2)教学内容
①图像编码概述
②哈夫曼编码。
（难点、重点）
③行程编码。
（难点）
④LZW编码。
（难点）
四、授课方式及考核方法
1．授课方式
采用多媒体课件讲授
2．考核方法
考试形式：闭卷笔试或有限开卷笔试。
课程成绩构成：平时成绩（课堂提问10%、实验20%）占30％，期末考试成绩占70％
五、教材与参考书目
1. 何东健.数字图像处理.西安：西安电子科技大学出版社，2003
2. K. R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice-Hall, Inc.1996
3．章毓晋.图像工程(上).北京：清华大学出版社，1999。