数字图像处理~目标表达与描述
数字图像处理期末考试答案
数字图像处理期末考试答案数字图像处理》复指南选择题1.在采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对哪一类图像进行的？（B）A。
图像整体偏暗B。
图像整体偏亮C。
图像细节淹没在暗背景中D。
图像同时存在过亮和过暗背景2.图像灰度方差说明了图像的哪一个属性？（B）A。
平均灰度B。
图像对比度C。
图像整体亮度D。
图像细节3.计算机显示器主要采用哪一种彩色模型？（A）A。
RGBB。
CMY或CMYKC。
HSI4.采用模板[-11]T主要检测哪个方向的边缘？（A）A。
水平B。
45度C。
垂直D。
135度5.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法C。
XXX滤波D。
中值滤波6.维纳滤波器通常用于哪种情况？（C）A。
去噪B。
减小图像动态范围C。
复原图像D。
平滑图像7.彩色图像增强时，可以采用哪种处理方法？（C）A。
直方图均衡化B。
同态滤波C。
加权均值滤波D。
中值滤波8.在对图像进行复原的过程中，B滤波器需要计算哪些功率谱？（B）A。
逆滤波B。
维纳滤波C。
约束最小二乘滤波D。
同态滤波9.XXX滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，可以将高通滤波器的转移函数加上一定的常数以引入一些低频分量。
这样的滤波器称为什么？（B）A。
XXX高通滤波器B。
高频提升滤波器C。
高频加强滤波器D。
理想高通滤波器10.图像与灰度直方图之间的对应关系是什么？（B）A。
一一对应B。
多对一C。
一对多D。
都不对应11.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法C。
XXX滤波D。
中值滤波12.一幅256x256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是多少？（A）A。
256KB。
512KC。
1MD。
2M13.一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度范围在[0，255]，则该图像的信息量为多少？（D）A。
0B。
255C。
6D。
814.下列算法中属于局部处理的是什么？（D）A。
灰度线性变换B。
二值化C。
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的表示和存储方式；2. 学会使用MATLAB软件进行数字图像处理，掌握相关函数和工具箱的使用方法；3. 掌握图像增强、滤波、边缘检测等基本图像处理技术；4. 了解图像分割、特征提取等高级图像处理技术。
技能目标：1. 能够运用MATLAB进行图像读取、显示和保存操作；2. 能够独立完成图像的增强、滤波等基本处理操作；3. 能够运用边缘检测算法对图像进行处理，提取关键特征；4. 能够根据实际需求选择合适的图像处理技术，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生的团队合作意识，使其学会在团队中分享和交流；3. 培养学生严谨的科学态度，使其注重实验数据的真实性；4. 培养学生的创新思维，鼓励其探索新方法，提高解决问题的能力。
本课程旨在通过数字图像处理MATLAB课程设计，使学生在掌握基本理论知识的基础上，运用MATLAB软件进行图像处理实践。
课程注重理论与实践相结合，培养学生具备实际操作能力，并能运用所学知识解决实际问题。
针对学生的年级特点，课程目标既注重知识技能的传授，又关注情感态度价值观的培养，为学生今后的学习和工作奠定基础。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像表示与存储（RGB、灰度、二值图像）- 图像类型转换- MATLAB图像处理工具箱介绍2. 图像增强- 直方图均衡化- 伽玛校正- 图像锐化3. 图像滤波- 均值滤波- 中值滤波- 高斯滤波- 双边滤波4. 边缘检测- 索贝尔算子- 拉普拉斯算子- Canny边缘检测5. 图像分割- 阈值分割- 区域生长- 分水岭算法6. 特征提取与描述- 霍夫变换- SIFT算法- ORB算法教学内容根据课程目标进行选择和组织，注重科学性和系统性。
教学大纲明确分为六个部分，分别对应数字图像处理的基础知识、图像增强、滤波、边缘检测、图像分割和特征提取与描述。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的与要求1. 实验目的（1）理解数字图像处理的基本概念和原理；（2）掌握常用数字图像处理算法和技巧；（3）培养实际操作能力和动手能力，提高解决实际问题的能力。
2. 实验要求（1）熟悉实验环境和相关软件；（2）了解实验原理和流程；二、实验环境与工具1. 实验环境（1）计算机操作系统：Windows 10/Linux/macOS；（2）编程语言：MATLAB/Python/C++等；（3）图像处理软件：Photoshop/OpenCV等。
2. 实验工具（1）编程环境：MATLAB/Python/C++开发工具；（2）图像处理软件：Photoshop/OpenCV；（3）实验教材和参考资料。
三、实验内容与步骤1. 实验一：图像读取与显示（1）打开图像处理软件，导入一幅图像；（2）了解图像的基本信息，如像素大小、分辨率等；（3）将图像显示在界面上，进行观察和分析。
2. 实验二：图像基本运算（1）对图像进行灰度化处理；（2）进行图像的直方图均衡化；（3）实现图像的滤波处理，如高斯滤波、中值滤波等。
3. 实验三：边缘检测（1）实现Sobel边缘检测算法；（2）实现Canny边缘检测算法；（3）分析不同边缘检测算法的效果和特点。
4. 实验四：图像分割（1）利用阈值分割法对图像进行分割；（2）利用区域生长法对图像进行分割；（3）分析不同图像分割算法的效果和特点。
5. 实验五：特征提取与匹配（1）提取图像的关键点，如角点、边缘点等；（2）利用特征匹配算法，如SIFT、SURF等，进行图像配准；（3）分析不同特征提取与匹配算法的效果和特点。
四、实验注意事项1. 严格遵循实验要求和步骤，确保实验的正确性；2. 注意实验环境和工具的使用，防止计算机和设备的损坏；3. 尊重知识产权，不得抄袭和剽窃他人成果；4. 实验过程中遇到问题，应及时请教老师和同学。
五、实验报告要求1. 报告内容：实验目的、实验环境、实验内容、实验步骤、实验结果及分析；2. 报告格式：文字描述清晰，条理分明，公式和图像正确无误；3. 报告篇幅：不少于2000字；4. 提交时间：实验结束后一周内。
数字图像处理的课程设计
数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；- 教材章节：第3章 图像增强3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；- 教材章节：第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩：介绍图像压缩的基本原理，如JPEG、JPEG2000等压缩算法；- 教材章节：第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用：分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例；- 教材章节：第7章 数字图像处理应用教学进度安排：1. 数字图像基础（2学时）2. 图像增强（4学时）3. 图像复原（4学时）4. 图像分割与特征提取（6学时）5. 图像压缩（4学时）6. 数字图像处理应用（2学时）三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，学会使用MATLAB软件进行图像处理和分析。
通过本课程的学习，学生应达到以下具体目标：1.理解数字图像处理的基本概念、原理和算法。
2.熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用。
3.能够运用数字图像处理的基本算法解决实际问题。
4.能够使用MATLAB进行图像处理和分析，撰写相关的程序代码。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队协作精神。
2.培养学生对数字图像处理技术的兴趣，提高其综合素质。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字图像处理基本概念：图像处理的基本概念、图像数字化、图像表示和图像变换。
2.图像增强和复原：图像增强、图像去噪、图像复原。
3.图像分割和描述：图像分割、图像特征提取和描述。
4.图像形态学：形态学基本运算、形态学滤波、形态学重建。
5.MATLAB图像处理工具箱的使用：MATLAB图像处理工具箱的基本功能、常用图像处理函数。
6.图像处理实例分析：结合实际案例，分析数字图像处理技术的应用。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念、原理和算法，使学生掌握图像处理的基本知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解数字图像处理技术在实际中的应用。
3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握MATLAB图像处理工具箱的使用，提高学生的实际操作能力。
4.讨论法：学生进行课堂讨论，激发学生的思维，培养学生的创新意识和团队协作精神。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《数字图像处理（MATLAB版）》。
2.参考书：相关领域的经典教材和论文。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、图像处理相关硬件设备。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等多个方面，以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。
数字图像处理课程设计opencv
数字图像处理课程设计opencv一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程技能。
通过本课程的学习，学生应能理解数字图像处理的基本概念，掌握常用的图像处理算法，并能够运用OpenCV库进行实际的图像处理操作。
具体来说，知识目标包括：1.理解数字图像处理的基本概念和原理。
2.掌握数字图像处理的基本算法和常用技术。
3.熟悉OpenCV库的基本结构和功能。
技能目标包括：1.能够运用OpenCV库进行数字图像处理的基本操作。
2.能够编写简单的数字图像处理程序。
3.能够分析和解决数字图像处理实际问题。
情感态度价值观目标包括：1.培养对数字图像处理的兴趣和热情。
2.培养学生的创新意识和实践能力。
3.培养学生的团队合作精神和沟通交流能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程实践。
教学大纲如下：1.数字图像处理概述1.1 数字图像处理的基本概念1.2 数字图像处理的应用领域2.图像处理基本算法2.1 图像滤波2.2 图像增强2.3 图像边缘检测3.OpenCV库的使用3.1 OpenCV库的基本结构3.2 OpenCV库的基本功能4.图像处理实例分析4.1 图像去噪实例4.2 图像增强实例4.3 图像边缘检测实例三、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法。
2.讨论法：通过小组讨论，激发学生的思考，培养学生的创新意识和实践能力。
3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生能够将理论知识应用于实际问题。
4.实验法：通过实验操作，使学生掌握OpenCV库的基本功能，并能够编写实际的图像处理程序。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
1.教材：选用《数字图像处理》（李航著）作为主要教材，辅助以相关参考书籍。
数字图像处理课程设计
数字图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化过程、图像格式和颜色空间等基础知识；2. 学生能够掌握图像处理的基本操作，如图像的读取、显示、保存和变换；3. 学生能够了解并运用图像滤波、边缘检测、图像分割等常用算法；4. 学生能够理解图像特征提取和描述的基本方法，并应用于图像识别和分类。
技能目标：1. 学生能够运用编程语言（如Python）和相关库（如OpenCV）进行数字图像处理实践操作；2. 学生能够运用图像处理技术解决实际问题，如图像增强、图像复原和图像分析；3. 学生能够通过实际案例，掌握图像处理算法的选择和优化方法；4. 学生能够运用所学知识，开展小组合作，共同完成图像处理项目。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数字图像处理技术的兴趣和热情，增强学习动力；2. 学生树立正确的图像处理观念，遵循学术道德，不侵犯他人隐私；3. 学生培养团队协作精神，学会与他人分享和交流，提高沟通能力；4. 学生能够认识到数字图像处理技术在日常生活和各行各业中的应用价值，激发创新意识。
课程性质：本课程为实践性较强的学科，注重理论知识与实际应用的结合。
学生特点：高中年级学生，具备一定的数学和编程基础，对图像处理技术有一定了解，好奇心强，喜欢动手实践。
教学要求：教师应注重启发式教学，引导学生主动探究，培养学生的实践能力和创新精神。
教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导，确保课程目标的达成。
同时，注重过程性评价，全面评估学生的学习成果。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像的数字化过程- 常见图像格式及颜色空间- 图像的读取、显示和保存2. 图像处理基本操作- 图像变换（几何变换、灰度变换）- 图像增强（直方图均衡化、空间滤波）- 图像复原（逆滤波、维纳滤波）3. 图像滤波与边缘检测- 常用滤波算法（均值滤波、中值滤波、高斯滤波）- 边缘检测算法（Sobel算子、Canny算子）4. 图像分割- 阈值分割（全局阈值、局部阈值）- 区域分割（区域生长、分裂合并）5. 图像特征提取与描述- 基本特征（颜色特征、纹理特征、形状特征）- 特征描述（HOG描述子、SIFT描述子）6. 图像识别与分类- 基本分类算法（K最近邻、支持向量机）- 深度学习方法（卷积神经网络）7. 实践项目- 图像增强与复原- 边缘检测与图像分割- 特征提取与图像分类教学内容安排与进度：1. 第1-2周：数字图像处理基础2. 第3-4周：图像处理基本操作3. 第5-6周：图像滤波与边缘检测4. 第7-8周：图像分割5. 第9-10周：图像特征提取与描述6. 第11-12周：图像识别与分类7. 第13-14周：实践项目教材关联：教学内容与教材章节紧密关联，涵盖《数字图像处理》教材中的基础知识和实践应用。
《数字图像处理》课程思政教学案例
《数字图像处理》课程思政教学案例一、教学目标1. 知识与技能：学生能够掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，能够运用相关软件进行数字图像处理操作。
2. 过程与方法：通过案例教学和实践操作，培养学生的实践能力和创新意识。
3. 情感态度价值观：通过数字图像处理技术的应用，弘扬社会主义核心价值观，引导学生树立正确的价值观和人生观。
二、教学内容与组织1. 数字图像处理基本概念介绍：教师通过图片展示、视频播放等方式，让学生了解数字图像的基本概念、分类和特点。
2. 数字图像处理原理和方法：教师通过讲解、演示和实践操作，让学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，包括图像增强、去噪、压缩、分割等。
3. 实践操作：学生根据教师提供的案例和素材，运用相关软件进行数字图像处理操作，包括图像增强、去噪、压缩、分割等。
教师对学生的实践操作进行指导，帮助学生解决遇到的问题。
4. 课堂讨论与交流：学生分组进行讨论和交流，分享自己在数字图像处理方面的经验和技巧，共同探讨数字图像处理技术的应用和发展趋势。
5. 思政教育渗透：在教学过程中，教师注重思政教育的渗透，引导学生树立正确的价值观和人生观，弘扬社会主义核心价值观，培养学生的爱国情怀和社会责任感。
三、教学案例分析以“人脸识别”技术的应用为例，介绍数字图像处理在实际生活中的应用及其重要性。
通过案例分析，让学生了解数字图像处理技术在安全、医疗、金融等领域的应用和发展趋势，激发学生的创新意识和实践能力。
四、教学评价与反思1. 学生自我评价：学生根据自己在数字图像处理方面的实践操作和讨论交流的表现，进行自我评价，发现自己存在的不足和需要改进的地方。
2. 教师评价：教师根据学生的实践操作、课堂表现和讨论交流情况，给予评价和反馈，帮助学生更好地掌握数字图像处理技术。
同时，教师也要反思自己在教学中存在的问题和不足，不断改进教学方法和手段，提高教学效果。
3. 思政教育效果评价：通过思政教育渗透的效果评价，教师关注学生对社会主义核心价值观的认同度和践行情况，引导学生树立正确的价值观和人生观。
数字图像处理 教案
数字图像处理教案教案标题：数字图像处理教案目标：1. 了解数字图像处理的基本概念和原理；2. 掌握数字图像处理的常用技术和方法；3. 能够运用数字图像处理技术解决实际问题；4. 培养学生的创新思维和实践能力。
教学重点：1. 数字图像的表示和处理；2. 常见的数字图像处理算法；3. 数字图像处理在实际应用中的作用。
教学难点：1. 数字图像处理算法的原理和实现；2. 如何选择合适的数字图像处理方法；3. 数字图像处理在实际应用中的优化和改进。
教学准备：1. 计算机和投影设备；2. 数字图像处理软件（如Photoshop、MATLAB等）；3. 相关的教学资源和案例。
教学过程：一、导入（5分钟）1. 引入数字图像处理的概念和应用领域；2. 提问学生对数字图像处理的理解和认识。
二、知识讲解（20分钟）1. 数字图像的表示和处理方法；2. 常见的数字图像处理算法（如图像滤波、边缘检测、图像增强等）；3. 数字图像处理在实际应用中的作用和意义。
三、案例分析（30分钟）1. 选择一个实际的案例，如人脸识别、图像分割等；2. 分析案例中的问题和需求；3. 运用数字图像处理技术解决案例中的问题。
四、实践操作（40分钟）1. 学生使用数字图像处理软件进行实践操作；2. 引导学生选择合适的数字图像处理方法；3. 学生根据案例需求进行图像处理操作。
五、总结和展望（10分钟）1. 总结数字图像处理的基本概念和方法；2. 展望数字图像处理在未来的发展和应用领域；3. 鼓励学生进行进一步的学习和实践。
教学评估：1. 学生的课堂参与度和讨论质量；2. 学生的实践操作成果和效果；3. 学生对数字图像处理的理解和应用能力。
教学延伸：1. 组织学生参加相关的竞赛或项目实践活动；2. 推荐学生阅读相关的专业书籍和论文；3. 组织学生进行数字图像处理的实验研究。
教学反思：1. 教学过程中是否能够引发学生的兴趣和参与度；2. 教学内容是否能够满足学生的学习需求；3. 教学方法和手段是否得当，是否需要进行调整和改进。
数字与图像处理课程设计
数字与图像处理课程设计一、教学目标本课程的教学目标旨在让学生掌握数字与图像处理的基本理论、方法和应用，培养学生的实践能力和创新精神。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解数字与图像处理的基本概念、原理和方法；（2）掌握数字图像处理的基本流程和技术；（3）熟悉数字信号处理的基本理论和应用。
2.技能目标：（1）能够运用数字与图像处理技术解决实际问题；（2）具备一定的编程能力，熟练使用相关软件工具；（3）学会撰写科技论文和报告，进行学术交流。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对数字与图像处理的兴趣，激发创新意识；（2）树立科学精神，提高学生的人文素养；（3）强化团队合作意识，培养学生的社会责任感和使命感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字与图像处理基本概念：数字图像的定义、特点、表示方法等；2.数字图像处理技术：图像滤波、边缘检测、图像增强、压缩等；3.数字信号处理基本理论：信号与系统、傅里叶变换、小波变换等；4.实践环节：使用相关软件工具进行实际操作，解决实际问题。
三、教学方法为实现教学目标，将采用以下教学方法：1.讲授法：系统地传授基本理论和方法；2.讨论法：激发学生思考，培养分析问题和解决问题的能力；3.案例分析法：分析实际案例，让学生更好地理解理论知识；4.实验法：动手实践，培养学生的实际操作能力和创新能力。
四、教学资源为实现教学目标，将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供系统、科学的学习资料；2.参考书：推荐相关参考书目，丰富学生的知识体系；3.多媒体资料：制作精美PPT，直观展示图像处理效果；4.实验设备：配备齐全的实验设备，确保实践教学的顺利进行。
通过以上教学设计，相信学生能够系统地掌握数字与图像处理的基本知识和技能，为未来的科研和工作打下坚实基础。
五、教学评估本课程的教学评估旨在全面、客观、公正地评价学生的学习成果，激发学生的学习兴趣和主动性。
数字图像处理课程设计6
数字图像处理课程设计6一、教学目标本课程旨在让学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和应用，培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）理解数字图像处理的基本概念、原理和流程；（2）掌握图像处理的基本算法和常用技术；（3）了解数字图像处理在实际应用中的广泛场景。
2.技能目标：（1）能够运用数字图像处理软件进行基本操作；（2）能够根据实际问题选择合适的图像处理算法；（3）具备分析图像处理问题并提出解决方案的能力。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对数字图像处理的兴趣，提高学习积极性；（2）培养学生勇于探索、创新的精神，培养团队合作意识；（3）使学生认识到数字图像处理在现代社会中的重要性，提高学生的社会责任感和使命感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字图像处理基本概念：数字图像的定义、特点、表示方法等；2.图像处理基本算法：图像增强、图像滤波、图像分割、图像配准等；3.图像处理技术：边缘检测、特征提取、形态学处理、颜色处理等；4.图像处理软件应用：常用数字图像处理软件的使用方法和技巧；5.实际应用案例：数字图像处理在医学、工业、农业等领域的应用实例。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解基本概念、原理和算法，使学生掌握数字图像处理的基本知识；2.讨论法：学生就实际问题进行讨论，培养学生的分析问题和解决问题的能力；3.案例分析法：分析典型应用案例，使学生了解数字图像处理在实际中的应用；4.实验法：上机实验，让学生亲手操作，加深对数字图像处理技术的理解和掌握。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用国内外优秀教材，如《数字图像处理》（冈萨雷斯等著）；2.参考书：提供相关领域的参考书籍，以便学生拓展知识；3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，丰富教学手段，提高教学效果；4.实验设备：配置数字图像处理实验室，提供充足的实验设备，让学生充分动手实践。
《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。
数字图象处理课程设计
数字图象处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化过程及其相关参数。
2. 学生能够掌握图像处理的基本操作，如缩放、旋转、裁剪等，并理解其背后的算法原理。
3. 学生能够运用图像滤波和增强技术改善图像质量，并能够描述其效果差异。
4. 学生能够解释图像分割和特征提取的基本方法，并应用于实际问题。
技能目标：1. 学生能够操作图像处理软件，独立完成图像的采集、编辑和处理。
2. 学生能够运用所学知识，设计简单的图像处理程序，解决基础问题。
3. 学生能够通过案例分析和实验操作，培养实际应用图像处理技术的实践能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过数字图像处理的学习，培养对信息科学的兴趣和探究精神。
2. 学生在学习过程中，增强团队协作意识，学会共享和交流。
3. 学生能够认识到数字图像处理在生活、科研等领域的广泛应用，提升社会责任感和创新意识。
课程性质：本课程为信息技术领域的高阶课程，结合理论教学与实践操作，旨在提升学生的图像处理技能和问题解决能力。
学生特点：假定学生为高中二年级学生，具备基本的计算机操作技能和一定的数学基础。
教学要求：课程要求理论与实践相结合，强调学生在学习过程中的主动参与和实际动手能力，通过项目驱动和案例教学，提高学生的综合应用能力。
教学过程中注重分层指导，以满足不同学生的学习需求。
通过具体学习成果的分解，为教学设计和评估提供明确依据。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的构成、图像的数字化过程、图像文件的格式及特点。
- 理解像素、分辨率、颜色模型等基本概念。
- 掌握图像采样、量化及图像质量评价方法。
2. 图像处理基本操作：图像的几何变换、图像增强、图像去噪。
- 学习图像缩放、旋转、翻转等几何变换的原理和实现方法。
- 掌握直方图均衡化、图像平滑和锐化等增强技术。
3. 图像分割与特征提取：介绍图像分割的基本方法和特征提取技术。
- 学习边缘检测、区域生长等分割方法。
数字图像处理边界和区域表示和描述
第十一章 图像描述和分析灰度描述基于边界的表达基于区域的表达基于变换的表达基于边界的描述基于区域的描述纹理描述形状分析图像分析是一种描述过程，研究用自动或半自动系统，从图像中提取有用数据或信息生成非图的描述或表达。
图像分析：图像分割、特征提取、符号描述、纹理分析、运动图像分析和图像的检测与配准。
预处理图像分割特征提取分类描述符号表达识别跟踪图像理解输入图像第十一章 图像描述和分析第十一章 图像描述和分析通过图像分割可得到图像中感兴趣的区域，即目标。
图像中目标的表达/表示和描述：先需要将目标标记出来，这时主要考虑目标像素的连通性。
在此基础上，可以对目标采取合适的数据结构来表达，并采用恰当的形式描述它们的特性。
第十一章 图像描述和分析图像分割结果得到了区域内的像素集合，或位于区域边界上的像素集合，这两个集合是互补的。
与分割类似，图像中的区域可用其内部(如组成区域的像素集合)表达，也可用其外部（如组成区域边界的像素集合）表达。
一般来说，如果关心的是区域的反射性质，如灰度、颜色、纹理等，常用内部表达法；如果关心的是区域形状、曲率，则选用外部表达法。
第十一章 图像描述和分析表达是直接具体地表达目标，好的表达方法应具有节省存储空间、易于特征计算等优点。
描述是较抽象地表达目标。
好的描述应在尽可能区别不同目标的基础上对目标的尺度、平移、旋转等不敏感，这样的描述比较通用。
描述可分为对边界的描述和对区域的描述。
此外，边界和边界或区域和区域之间的关系也常需要进行描述。
第十一章 图像描述和分析表达和描述是密切联系的。
表达的方法对描述很重要，因为它限定了描述的精确性；而通过对目标的描述，各种表达方法才有实际意义。
表达和描述又有区别，表达侧重于数据结构，而描述侧重于区域特性以及不同区域间的联系和差别。
表达和描述抽象的程度不同，但其分别的界限是相对的。
第十一章 图像描述和分析对目标特征的测量是要利用分割结果进一步从图像中获取有用信息，为达到这个目的需要解决两个关键问题：选用什么特征来描述目标如何精确地测量这些特征常见的目标特征分为灰度、颜色、纹理和几何形状特征等。
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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主要内容
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概述 边界表达 区域表达 边界描述 区域描述
1 概述
背景
–图像分割技术的目的是把一幅给定图像分成有意义的区域或 图像分割技术的目的是把一幅给定图像分成有意义的区域或 图像分割技术的目的 部分。图像分割之后，为了进一步对图像作分析和识别，就 部分。图像分割之后，为了进一步对图像作分析和识别， 分析和识别 必须通过对图像中的物体(目标 目标)作定性或定量的分析来作出 必须通过对图像中的物体 目标 作定性或定量的分析来作出 正确的结论
A:6570713243
2 边界表达
起点问题
对同一边界，如果用不同的边界点作为链码起点， 对同一边界，如果用不同的边界点作为链码起点，得到 的链码是不同的。 例如： 的链码是不同的。 例如：
B C A
为起点， 以A为起点，链码为：A: 10103322 为起点 链码为： B为起点 链码为： 为起点， 以B为起点，链码为： B: 03322101
1 概述
表达： 表达：对目标的表示方法
– 内部表达：反射性质（灰度、颜色、纹理） 内部表达：反射性质（灰度、颜色、纹理） – 外部表达：形状 外部表达：
描述： 描述：抽象的表示目标
– 用一组数量或符号 描述子)来表征图像中被描述物体的某 用一组数量或符号(描述子 来表征图像中被描述物体的某 描述子 些特征，可以是对图像中各组成部分的性质的描述， 些特征，可以是对图像中各组成部分的性质的描述，也可 以是各部分彼此间的关系的描述。 以是各部分彼此间的关系的描述。 – 边界描述和区域描述
细化算法可归纳为：在不破坏区域 的连通性的基础上， 细化算法可归纳为：在不破坏区域S 的连通性的基础上， 可归纳为 消去S 中那些不是端点 简单边界点，并按S 的上、 端点的 消去 中那些不是端点的简单边界点，并按 的上、下、左、 右的顺序反复进行，直至不存在可以消去的简单边界点。 右的顺序反复进行，直至不存在可以消去的简单边界点。其核 是如何判断端点和简单边界点。 心是如何判断端点和简单边界点。
割的情况
E
A C
B
A C
B1 B3 D1 D3
B2 B4 D2 D4
D
原始图像 白色表示目标
黑色表 示背景
一次分裂
二次分裂
E
蓝色表示背景混合
A
B1 B2
B
B3 B4
C
D1 D2
D
D3 D4
3 区域表达
（3）骨架
为了便于描述和特征抽取，对那些细长的区域常用他们的 为了便于描述和特征抽取， 细化骨架”的细线来表示，这些细线位于中轴附近， “细化骨架”的细线来表示，这些细线位于中轴附近，而且从 视觉上看仍然保持原来的形状，这种处理即细化。 视觉上看仍然保持原来的形状，这种处理即细化。细化算法多 用于二值图像。 用于二值图像。
3 区域表达
例子： 例子：
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 步骤(1)作标记 步骤(1)作标记 (1) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 × 1 1 1 0 1 1 × × × 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 × 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 × × × 0 0 0 0 0 0 0 0
删除步骤(2)作标记的点 删除步骤(2)作标记的点 (2)
3 区域表达
主要内容
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概述 边界表达 区域表达 边界描述 区域描述
4 边界描述
1、简单边界描述符： 简单边界描述符：
（1）边界的长度：边界所包围区域的轮廓的周长。 边界的长度：边界所包围区域的轮廓的周长。 边界上相隔最远的两个点之间的距离。 （2）边界的直径 ：边界上相隔最远的两个点之间的距离。 任意两点p、 （坐标分别为(x, 和 任意两点 、q（坐标分别为 y)和(s, t)）之间的距离可以采 ） 用不同的度量方法： 用不同的度量方法：
1 σR = N
∑ [ ( x , y ) − ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱx, y) − µ ]
k =0 k k R
N −1
2
µR C= σR
当区域为圆时，C趋于无穷大，不受平移、旋转、尺度变换影响 趋于无穷大， 当区域为圆时， 趋于无穷大 不受平移、旋转、 从区域重心到边界点的平均距离为 µ R 从区域重心到边界点的距离的均方差为 σ R 1 N −1 µ R = ∑ ( xk , y k ) − ( x , y ) N k =0
3 区域表达
(1)空间占有数组： 中任一点(x, ： (1)空间占有数组：对图像 f (x, y)中任一点 y)： 空间占有数组 中任一点
如果它在给定的区域内， 如果它在给定的区域内，就取 f (x, y)为1 为 否则就取 f (x, y)为0 为 所有f 所有 (x, y)为1的点组成的集合就代表了所要表示的区域 为
A
A
归一化 左：0 1 0 3 3 2 2 1
右：0 0 3 3 2 1 2 1
旋转后链码发生变化
差分：把链码看成由方向数构成的自然数 再用后位减前位 再用后位减前位。 差分：把链码看成由方向数构成的自然数,再用后位减前位。
差分 差分码归一
10103322 33133030 21210033 33133030
关系
– 表达对描述起重要作用，限定了描述的精确性 表达对描述起重要作用， – 只有目标的描述，表达方法才有意义 只有目标的描述， – 表达侧重于数据结构，描述侧重于区域特征及区域间的关 表达侧重于数据结构， 系
主要内容
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概述 边界表达 区域表达 边界描述 区域描述
2 边界表达
在分割过程中当确定了边界后， 在分割过程中当确定了边界后，边界表达就是基 于边界的像素点对目标的表示形式。 于边界的像素点对目标的表示形式。
链码归一化 把链码看成由方向数构成的自然数，找最小的一个。 把链码看成由方向数构成的自然数，找最小的一个。 依一个方向循环移动 C:01033221
2 边界表达
旋转问题
对同一边界，旋转前后的链码是不同的。 例如： 对同一边界，旋转前后的链码是不同的。 例如：
左 ： 1 0 1 0 3 3 2 2 右： 2 1 2 1 0 0 3 3
步骤： 首先标记满足下列条件的像素点（ 步骤 （1）首先标记满足下列条件的像素点 p1 =1）
(1.1)2 ≤ N ( p1 ) ≤ 6; (1.2) S ( p1 ) = 1 (1.3) p2 ⋅ p4 ⋅ p6 = 0; (1.4) p4 ⋅ p6 ⋅ p8 = 0
其中N(p1) 是p1 的非零邻点的个数，S(p1)是以 2，p3，… p9 为 的非零邻点的个数， 是以p 其中 是以 序时这些点的值从０ 变化的次数。扫描所有点后， 序时这些点的值从０到１变化的次数。扫描所有点后，将所有 标记点删除掉 同第１ 修改(1.3) (1.3)为 (1.4)为 （２）同第１步，修改(1.3)为 (2.3) p2 ⋅ p4 ⋅ p8 = 0; (1.4)为 ( 2 .4 ) p 2 ⋅ p 6 ⋅ p 8 = 0; 扫描所有点后，删除所有标记点 扫描所有点后， 重复(1) (2)， (1)和 （３）重复(1)和(2)，直到没有删除像素点为止
× × × × 0 0
3 区域表达
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 × 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 × × 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 × × 0 1 1 0 × 1 0 × 1 0 × × 0 0 0 0 0 0 0
删除步骤(1)作标记的点 删除步骤(1)作标记的点 (1)
步骤(2)作标记 步骤(2)作标记 (2)
3 区域表达
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 区域表达
一种算法：已知二值图像中目标点标记为1 一种算法：已知二值图像中目标点标记为1，背景 点标记为0 扫描像素p 建立以p 点标记为0。扫描像素 1（x,y）时，建立以 1为中 , ） 心的3 周围的8个点分别表示为 个点分别表示为p 心的 X 3窗口 ，周围的 个点分别表示为 2，p3， 窗口 p4，p5，p6，p7，p8，p9。
主要内容
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概述 边界表达 区域表达 边界描述 区域描述
5 区域描述
1、简单区域描述符： 简单区域描述符：
（1）区域面积：说明区域的大小，设每个像素边长为1， 区域面积：说明区域的大小，设每个像素边长为1 则区域R的面积为 的面积为： 则区域 的面积为： 即区域内像素个数
A =
( x , y )∈ R
(1)链码： (1)链码：对边界的一种重编码表示方法 链码
链码是一种用若干条具有特定长度和方向的线段连接起来表 示目标边界的方法。 示目标边界的方法。
A
例如: 例如:方向数 八方向
4 5 6 7 3 2 1 0 2 3 1
四方向
0
选边界上一点(用坐标表示) 选边界上一点(用坐标表示)作为起 其它点用方向数来表示： 点，其它点用方向数来表示：