数字图像处理 教学大纲
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。
课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。
二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。
具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。
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。
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数字图像处理教学大纲
一、说明
（一）课程性质
限选
（二）教学目的
数字图像处理是电子信息工程专业的专业限选课。
通过本课程的学习，使学生系统的了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，培养和增强学生数字图像处理技能的创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，为今后能够从事有关数字图像处理的研究和技术方法应用等工作掌握必备的基础知识。
（三）教学内容
视觉基础，数字图像的空间滤波、频域滤波，数字图像的复原与重建，数字图像压缩。
（四）教学时数
72学时
（五）教学方式
PPT结合板书。
二、本文
理论部分
第1章绪论
教学要点：
1、理解数字图像处理与数字信号处理的关系
2、了解数字图像处理技术现状
3、了解数字图像处理的发展趋势和研究热点
4、了解图像工程的概念及相关学科
教学时数：
2
教学内容：
1.1 什么是数字图像处理（1学时）
一、数字图像处理的基本概念
二、数字图像处理的主要方法
三、数字图像处理的基本内容
1.2 数字图像处理的起源及发展（1学时）
一、数字图像处理的起源
二、数字图像处理的发展
1.3 数字图像处理的应用（1学时）
一、不同波段的应用
二、不同领域的应用
1.4 数字图像处理系统的组成（1学时）
一、输入模块
二、输出模块
三、存储模块
四、通信模块
五、数字图像处理与分析模块
第2章数字图像基础
教学要点：
1、了解人类感知图像的机理和参数
2、了解数字图像处理的基本类型及文件格式
3、掌握图像的基本几何变换
4、掌握图像的基本统计分析
教学时数：
4
教学内容：
2.1 视觉感知要素（0.5学时）
一、人眼的结构
二、视觉系统成像
三、亮度视觉
四、颜色视觉
2.2 图像感知和获取（0.5学时）
一、使用传感器获取图像
二、简单的成像模型
三、图像数字化
2.3 图像的几何变换（1学时）
一、像素间的基本关系
二、基本坐标变换
三、几何失真校正
四、灰度插值
2.4 数字图像处理的数学方法（1学时）
一、算数操作
二、逻辑操作
三、灰度变换
四、频域变换
五、概率方法
第3章灰度变换与空间滤波教学要点：
1、掌握基本的灰度变换及应用
2、掌握直方图匹配的原理及设计
3、掌握图像的卷积运算
4、掌握图像的统计排序滤波器设计
教学时数：
6
教学内容：
3.1 基本灰度变换（2学时）
一、线性变换
二、分段线性变换
三、灰度级分层（窗切片）
四、对数变换
五、幂次（伽马）变换
六、比特面分层
3.2 直方图处理（2学时）
一、直方图均衡
二、直方图匹配（规定化）
三、局部直方图均衡
3.3 空间滤波基础（2学时）
一、空间滤波原理
二、平滑空间滤波器
三、锐化空间滤波器
四、混合空间增强法
第4章频域滤波
教学要点：
1、掌握二维傅里叶变换的基本性质
2、掌握基本频域滤波器的设计
3、掌握数字图像的离散余弦变换
教学时数：
4
教学内容：
4.1 傅里叶变换（1学时）
一、一维傅里叶变换
二、二维傅里叶变换
4.2 频率域滤波（2学时）
一、低通滤波器设计
二、高通滤波器设计
三、选择性滤波器设计
四、同态滤波
4.3 离散余弦变换（1学时）
一、一维离散余弦变换
二、二维离散余弦变换
三、数字图像离散余弦变换的应用
第5章图像复原与重建教学要点：
1、了解图像的基本噪声特性
2、掌握用于图像复原的空间滤波方法
3、掌握用于图像复原的频域滤波方法
教学时数：
8
教学内容：
5.1 图像退化/复原模型（0.5学时）
一、图像退化/复原模型的设计
二、图像复原的基本方法
5.2 噪声模型（0.5学时）
一、常见噪声的概率密度函数
二、周期噪声
三、噪声参数的估计
5.3 只存在噪声的复原——空间滤波（2学时）
一、均值滤波
二、统计排序滤波
三、自适应滤波
5.4 频域滤波消除周期噪声（1学时）
一、带阻滤波器
二、带通滤波器
三、陷波滤波器
四、最佳陷波滤波器
5.5 频域滤波消除周期噪声（1学时）
一、带阻滤波器
二、带通滤波器
三、陷波滤波器
四、最佳陷波滤波器
5.6 估计退化函数（1学时）
一、图像观察估计法
二、试验估计法
三、模型估计法
5.7 图像复原方法（2学时）
一、逆滤波图像复原
二、无约束最小二乘法
三、有约束最小二乘法
四、维纳滤波
五、功率谱平衡复原
六、平滑约束复原
第6章图像压缩教学要点：
1、掌握二维傅里叶变换的基本性质
2、掌握基本频域滤波器的设计
3、掌握数字图像的离散余弦变换
教学时数：
4
教学内容：
6.1 图像压缩基础（1学时）
一、图像冗余
二、图像信息的度量
三、保真度准则
四、图像压缩标准
6.2 基本压缩方法（3学时）
一、霍夫曼编码
二、算术编码
三、比特面编码
四、预测编码
五、变换域编码
第7章形态学图像处理教学要点：
1、了解数学形态学基础
2、掌握二值形态学图像处理方法
3、掌握灰度形态学图像处理方法
教学时数：
3
教学内容：
7.1 二值形态学图像处理（1学时）
一、腐蚀与膨胀
二、开运算与闭运算
7.2 灰度形态学图像处理（1学时）
一、腐蚀与膨胀
二、开运算与闭运算
7.3 形态学滤波及骨架抽取（1学时）
一、形态学滤波
二、骨架抽取
第8章图像分割技术教学要点：
1、掌握基于阈值的图像分割方法
2、掌握基于区域的图像分割方法
3、掌握基于边缘检测的图像分割方法
4、掌握基于Hough变换的线-圆检测
5、掌握运动目标分割
教学时数：
7
教学内容：
8.1 基于阈值选取的图像分割方法（1学时）
一、灰度阈值分割
二、直方图阈值
8.2 基于区域的图像分割方法（2学时）
一、区域生长法
二、分裂-合并方法
8.3 基于边缘检测的图像分割（1学时）
一、边缘检测的基本原理
二、边缘检测算子
8.4 基于Hough变换的线-圆检测（1学时）
一、Hough变换原理
二、Hough变换的应用
8.5 运动目标分割（1学时）
一、图像背景差值法
二、图像差分法
实验部分
（一）基本要求
1、了解MATLAB图像处理的主要功能
2、掌握MATLAB处理图像的基本函数
2、掌握图像处理基本算法的Matlab语言编程
（二）实验项目总表
（三）实验项目内容及要求
实验目的：
1、熟练使用MATLAB完成图像处理的主要功能
2、通过实验使学生更好地掌握数字图像处理课程的内容
实验设备：
教师示范用投影仪一台
微型计算机每个学生一台
实验内容：
1、Matlab图像处理工具箱的使用
掌握Matlab图像处理的基本函数
2、图像的几何变换
实现图像的缩放、旋转，插值。
3、图像的灰度变换
实现图像的线性变换、非线性变换，直方图均衡。
4、图像的空域滤波
实现图像的平滑、锐化。
5、图像的频域滤波
实现低通、高通、带通滤波器。
6、图像的恢复
用空间滤波法实现图像的复原
7、图像的压缩编码
实现霍夫曼编码或频域压缩编码
8、数学形态学图像处理
对图像进行形态学操作
9、静态图像分割
实现阈值分割与区域增长法对图像进行分割
10、运动图像目标分割
运用背景差值、图像差分方法进行运动目标分割
11、综合性实验
实现基于DCT或小波变换的数字水印。
三、参考书目
1、冈萨雷斯等著，阮秋琦等译，《数字图像处理》，电子工业出版社，2011年第3版。
2、冈萨雷斯著，阮秋琦等译，《数字图像处理MATLAB版》，电子工业出版社，2013第2版年。
3、章毓晋著，《图像工程（上）》，清华大学出版社，2012年第3版。
本课程使用教具和现代教育技术的指导性意见
PPT结合板书，示范典型图像处理的M语言代码。