《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》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。
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《数字图像处理》教学大纲课程名称及代码：数字图像处理/10011301课程学分与学时：4分/64学时(课堂讲授32，实验实践32，自主学习0)先修课程：高等数学、程序设计适用专业：计算机科学与技术专业一、课程性质、目的与任务1、课程性质数字图像处理是计算机科学与技术专业学生选修的一门前沿性、专业拓展课。
2、课程目的本课程侧重于数字图像的基本处理方法和理论。
通过本课程的学习，使学生了解数字图像的获取、显示、存储等基本技术，深刻理解图像的运算、增强、去噪、边缘检测等基本原理和技术，通过MATLAB图像处理工具箱，编程解决实际中的图像处理的相关问题。
要求学生通过该课程的学习，学生应该具备基础的图像处理能力，为今后从事计算机视觉、模式识别等图像信息处理和研究工作奠定坚实的理论基础，并为深入研究图像处理做好必要的理论准备。
3、课程任务本课程的主要任务是培养学生①了解图像处理的基本概念和图像处理系统组成，了解数字图像处理的最新发展方向②掌握数字图像处理的基础知识，包括图像的数字化技术、数字图像像素间的关系。
了解数字图像的存储文件格式、数字图像的颜色模型。
③掌握数字图像的基本运算，包括各种灰度变换处理、几何运算、代数运算和其它运算。
④掌握图像增强的基本原理，掌握基于灰度变换的图像增强处理技术、掌握图像的空域滤波技术和图像的频域增强技术。
⑤理解和掌握图像的傅里叶变换的基本性质，掌握图像频域滤波的基本步骤和处理函数，掌握图像的低通滤波处理、高通滤波处理和带通滤波处理的原理和方法。
⑥理解彩色图像模型，掌握不同色彩空间的相互转换技术和方法，实现对伪彩色图像、全彩色图像的处理，并能将灰度图像处理的理论和方法应用到彩色图像的处理中。
⑦了解图像特征提取的基本概念，掌握图像边缘检测的基本算子，并能使用这些算子和门限法等进行边缘检测。
⑧能熟练综合使用图像处理的基本原理和方法解决现实中的图像处理问题。
二、教学内容与学时分配教学模块教学内容教学要求讲授学时实验实践学时自主学时绪论1、数字图像处理及其特点2、数字图像处理的目的和主要内容3、图像工程与相关学科3、数字图像处理系统4、数字图像处理的应用5、数字图像处理发展方向理解图像、数字图像等基本概念、了解数字图像处理系统组成、了解数字图像的基本应用，了解图像的最新发展方向2 0 0数字图像处理基础1、图像数字化技术2、数字图像类型3、图像文件格式4、色度学基础与颜色模型掌握图像数字化技术、了解图像的类型和图像存储文件格式，了解彩色图像的颜色模型2 0 0Matlab处理基础1、Matlab简介2、Matlab数据类型3、Matlab程序设计基础4、Matlab变量和函数设计5、Matlab矩阵运算6、Matlab数学运算7、Matlab绘图基础8、Matlab图像处理函数了解Matlab软件的基本知识，重点掌握Matlab的数据的矩阵表示、处理、了解Matlab的基本运算函数，掌握图像在Matlab中的存储和提取。
3 4 0数字图像的基本运算1、灰度反转2、对数变换3、灰度直方图4、图像的平移、旋转、镜像运算5、图像的代数运算6、图像的几何运算7、图像的其它运算掌握图像的整体处理的各种运算公式，并能通过程序实现各种图像处理运算3 6 0图像增强1、图像增强的概念2、点运算的增强3、图像的灰度直方图增强4、图像的灰度规定化增强5、空域滤波增强6、图像的锐化增强7、基于频域变换的增强了解图像增强处理的基本概念，掌握基于点运算的图像增强技术；掌握基于直方图的图像增强技术；掌握空域图像锐化算子，了解频域图像增强的基本方法5 6 0图像频域处理1、傅里叶变换及其性质2、图像的傅里叶变换性质3、图像的频域滤波的一般步骤及处理函数4、图像的低通滤波5、图像的高通滤波6、图像的带通/带阻滤波了解Fourier变换及图像Fourier变换的基本性质，了解图像频域滤波处理的一般步骤，掌握图像的低通、高通滤波处理，了解图像的带通滤波处理的基本方法。
5 2 0彩色图像处理1、彩色基础2、图像色彩空间及相互转换3、伪彩色图像处理4、全彩色图像处理5、彩色图像增强6、彩色图像平滑和锐化处理了解彩色图像的基本概念和基本的色彩标准；掌握不同色彩空间下图像的相互转换；掌握利用前面的图像增强、滤波处理技术来对彩色图像进行各种处理。
4 6 0图像特征提取及分析1、特征提取基础2、门限法3、边缘检测的数学基础4、边缘检测的基本算子了解图像特征提取的基本数学基础，能通过门限法、边缘检测算子检测图像的边缘特征，介绍一些最新的图像特征提取方法。
4 4 0图像复原1、图像复原的概念2、图像去噪（均值去噪、中值去噪）3、图像的退化模型4、图像的空间复原5、图像的频域复原6、图像的修复示例了解图像退化原因，了解图像复原的空域和频域复原的基本技术，掌握各种基本的去噪算法。
4 4 0说明：1、教学内容可根据专业支撑、专业发展方向、学生情况以及数字图像处理技术的发展作适当增减。
2、如果课程采用OpenCV、Visual C++、OpenGL等数字图像处理软件教学时，请将Matlab 的相关内容修改为指定的处理软件即可。
如果之前已单独开设了相应的数字图像处理软件课程，则将这部分内容去掉，增加其它图像处理内容(如: 图像压缩和编码、形态学图像处理等内容)。
三、教学方法与手段采用多媒体授课形式，通过多媒体授课，可以使学生对具体的操作有一个形象的认识，在授课过程中，采用具体的实例教学，使学生能够对数字图像的算法有更详细的了解。
本课程采用多媒体教学为主、网络教学辅助系统进行任务驱动教学。
通过任务驱动网络教学辅助系统，将丰富的教学资源放在网络上，通过网络进行作品提交、交流，对学生学习课题进行设计、对学习过程中进行组织与管理、以及对学习成果进行评价和实施, 构建高效的“任务驱动”教学模式。
使学生在网络条件下成为自主学习的探索者、知识建构的主体，而教师应成为学生学习的组织者、导航者和“主持人”。
在学习的过程中采用以学生为中心，注重教师的引导和多种媒体教学资源的整合利用，使学生在这种知识蕴含丰富的学习环境下学习可以取得较好的学习效果和较高的学习质量。
四、课程考核方式本课程成绩考核以期末考试成绩和平时综合成绩综合而定，其中期末成绩占50%，平时综合成绩占50%（实验和作业成绩占40%，考勤占10%）。
(1)过程考核(占课程成绩的50%)：过程考核主要考核课堂出勤及课堂表现、实验和作业，占课程成绩的50%，建议：考勤考核占10%，平时作业和实验综合占40%，也可根据情况进行调整。
(2)期末考核(占课程成绩的50%)：期末考试建议采用技能考试，满分100分，占课程成绩的50%。
五、其他(一)作业及自主学习要求本课程的作业次数不少于4次。
要求每一次作业都能实现一个完整的作品，学生做起来兴趣比较高，在完成规定内容的基础上，可个人创作拓展性、提高性作品，以针对不同的学生能够进行个性化练习。
在学习该课程时，一定要注意程序设计、算法分析和数字图像相关处理知识的综合使用，只有通过编程才能更好地理解数字图像处理的相关算法，并应用到实际工程环境中。
（二）课程资源1、建议教材[1] 李俊山, 李旭辉. 数字图像处理(第2版). 清华大学出版社, 2007[2] Gonzalez R C, Woods R W. 数字图像处理(第2版). 电子工业出版社, 20032、主要参考书[1] 阮秋琦. 数字图像处理. 电子工业出版社, 2004[2]章毓晋. 图像处理和分析. 清华大学出版社, 2003[3]张铮, 王艳平, 薛桂香. 数字图像处理与机器视觉Visual C与Matlab 实现. 人民邮电出版社, 2012[4]张铮、薛桂香、顾泽苍。
数字图像处理与机器视觉.人民邮电出版社, 2010[5]Milan Sonka.图像处理、分析与机器视觉(第3版). 清华大学出版社,2014[6]Jurjen Broeke. Image Processing and Analysis. Packt Publishing, 20153、课外学习资源[1] /coursestatic/course_2523.html【山东大学国家级精品课程】[2] /faculty/lpxu/【西安电子科技大学精品课程】[3] /course/1612.html【清华大学公开课堂】[4] /university/ligong/14898/【加州大学伯克利分校开放课程】[5] /course/1613.html【同济大学公开课堂】[6] /products.asp?id=4472【电子科技大学】大纲修改人：陈庆利教研室主任审核：黄果教学院分管领导审核：苏炳均修订日期：2017年11月16日。