数字图像处理技术教学大纲
《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
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。
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》教学大纲课程性质：考查课程编号：课程名称：数字图像处理授课对象：大四学生总学时：64学分数：4适应专业：电子通信类,计算机类先修课程：信号与系统数字信号处理线性代数等一、课程教学目的和任务数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，是计算机科学与技术等电子信息类本科专业的专业课。
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。
目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、原理和实现方法，学习图像分析的基本理论、典型方法和实用技术，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基础。
二、课程教学基本要求1、了解数字图像处理的发展、应用以及当前国际国内研究的热点和重要成果；2、理解数字图像处理中图像的分析与理解的内容以及二维与三维形状重建等；3、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；4、能够运用一门高级语言编写简单的图像处理软件，实现对图像进行的基本处理。
三、课程主要教学内容与学时分配第1章绪论（一）教学目的与要求1、了解数字图像处理的发展简史，应用与发展趋势2、掌握基本的概念如像素等，及数字图像及图像处理的基本任务目的与特点3、理解基本的图像处理系统组成（二）教学内容1．1数字图像处理与发展简史1.2图像处理的目的任务与特点1.3基本的图像处理系统1.4数字图像处理的应用与发展趋势(三)学时分配2学时第2章图像的数字化与显示（一）教学目的与要求1、了解连续图像的数字化描述2、掌握连续图像数字化的过程3、了解图像输入输出设备（二）教学内容2．1连续图像的数学描述2．2图像场取样2．3图像的量化2．4图像的输入输出设备(三)学时分配4学时第3章图像的变换（一）教学目的与要求1、掌握DFT、DCT、DHT、K-L、小波变换的基本原理2、理解各种变换在图像处理中的应用（二）教学内容3．1 DFT变换3．2 DCT变换3．3 DHT变换3．4 K-L变换3．5 小波变换(三)学时分配6学时第4章图像的增强（一）教学目的与要求1、理解图像增强的基本概念及其研究的内容2、掌握各种图像增强的方法如灰度变换、平滑、锐化等（二）教学内容4．1概述4．2空域单点增强4．3平滑4．4锐化(三)学时分配4学时第5章图像编码与压缩（一）教学目的与要求1、理解编码压缩的基本概念及原因、分类等2、掌握各种编码方法如统计编码、预测、变换编码等，了解新型的编码方法3、了解图像压缩编码标准如JPEG等（二）教学内容5．1概述5．2统计编码5．3预测编码5．4变换编码5．5二值图像编码5．6新型编码方法5．7图像压缩编码标准(三)学时分配8学时第6章图像复原（一）教学目的与要求1、了解图像退化原因与复原技术分类2、掌握基本的复原方法（二）教学内容6．1概述6．2逆滤波复原6．3约束复原6．4非线性复原6．5盲图像复原6．6 几何失真较正(三)学时分配4学时第7章图像分割（一）教学目的与要求1、了解基本概念2、掌握基本的图像分割方法（二）教学内容7．1概述7．2邻域与联通性7．3阀值分割7．4霍夫变换7．5区域生长法(三)学时分配6学时第8章彩色图像处理（一）教学目的与要求1、理解彩色图像的形成原理与基本知识2、理解颜色空间的表示及转换3、掌握彩色图像处理的基本技术如量化、抖动、假彩色处理、增强等（二）教学内容8．1视觉与色度学基础8．2颜色空间的表示与转换8．3量化8．4抖动8．5假彩色处理8．6彩色图像增强(三)学时分配6学时第9章数学形态学及其应用（一）教学目的与要求1、理解形态学的基本概念与原理2、掌握形态学在图像处理中的应用3、彩色形态学的基本方法与应用（二）教学内容9．1概述9．2二值形态学9．3灰值形态学9．4彩色形态学(三)学时分配4学时第10章数字图像处理的应用(一) 教学目的与要求1、了解数字图像处理在水印上的应用2、了解数字图像处理在检索、分析、医学中的应用及应用系统举例（二）教学内容10.1水印上的应用10.2基于数学形态学的图像颗粒分析系统10.3基于内容的图像检索10.4数字化医院的图像存档与通信系统10.5 PHOTOSHOP软件简介(三)学时分配4学时四、实验（上机）内容与学时分配实验一图像的基本读写与统计指标计算2学时实验二图像变换方式实现2学时实验三图像增强2学时实验四图像编码与压缩2学时实验五图像复原2学时实验六图像分割2学时实验七彩色图像空间表示与转换2学时实验八数学形态学及其应用2学时五、本课程与其它课程的联系与分工本课程要求数学基础较好,且与信号与系统、数字信号处理等学科密切相关，是一门综合性比较强的学科，同时也为模式识别等后续课程打基础。
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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《数字图像处理技术》课程教学大纲课程代码：090642009课程英文名称：Digital Image Processing Technology课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0适用专业：光电信息科学与工程大纲编写（修订）时间：2017.10一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标数字图像处理技术课程是光电信息科学与工程专业的专业选修课，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程，通过对本课程的学习，使学生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，着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的基本理论和实现方法，为将来从事相关领域工作和科学研究奠定基础。
通过本课程的学习，学生将达到以下要求：1．掌握数字图像处理技术原理、算法和实现方法一般规律，具备数字图像处理初步能力；2．具有运用软件开发工具实现数字图像处理技术的能力；3．树立正确的设计开发思想，了解国内外新发展和技术前沿。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识：掌握图像处理的基本概念、基本原理，并在此基础上掌握图像处理的整体结构框架、掌握图像处理的基本方法。
2.基本技能：掌握利用数字图像处理技术的基础知识和基本理论，逐渐形成观察、思考、分析和解决有关理论和实践问题的能力。
（三）实施说明1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用标准、规范及手册等技术资料的能力。
讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。
2．教学手段：本课程属于技术基础课，在教学中采用电子教案、CAI课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。
3．计算机编程：要求学生能采用软件集成开发环境进行基本算法编程实现。
（四）对先修课的要求本课程的教学必须在完成先修课程之后进行。
本课程主要的先修课程有C语言程序设计、线性代数等。
本课程将为数字图像处理课程设计以及毕业设计的学习打下良好基础。
（五）对习题课、实验环节的要求1．对重点、难点章节（如：空间图像增强、频率域图像增强、图像压缩、图像分割等）应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。
2．课后作业要少而精，内容要多样化，作业题内容必须包括基本概念、基本理论及计算方面的内容，作业要能起到巩固理论，掌握计算方法和技巧，提高分析问题、解决问题能力，熟悉标准、规范等的作用，对作业中的重点、难点，课上应做必要的提示，并适当安排课内讲评作业。
学生必须独立、按时完成课外习题和作业，作业的完成情况应作为评定课程成绩的一部分。
3．本课程的课程设计单独设课，单独考核，具体要求参见相应的课程设计教学大纲。
（六）课程考核方式1．考核方式：考查2．考核目标：在考核学生对数字图像处理基本知识、基本原理和方法的基础上，重点考核学生的分析能力、算法设计能力。
3．成绩构成：本课程的总成绩主要由两部分组成：平时成绩（包括作业情况、出勤情况等）占20%，期末考试成绩占80%。
平时成绩由任课教师视具体情况按百分制给出。
（七）参考书目:《数字图像处理(第二版)》，冈萨雷斯等著，阮秋琦等译，电子工业出版社 2003年。
《图像处理和分析（第二版）》章毓晋，清华大学出版社，2002年。
《数字图像处理（MATLAB 版）》冈萨雷斯，电子工业出版社，2004年二、中文摘要本课程是光电信息科学与工程专业学生必修的一门专业选修课程。
通过对课程的讲授，使学生，培养学生利用数字图像处理技术的原理和方法解决实际问题的能力。
课程主要内容包括：数字图像基础、数字图像增强、数字图像复原、彩色数字图像处理、数字图像压缩、数字图像分割等。
三、课程学时总体分配表四、教学内容及基本要求第1部分概论总学时(单位：学时):2 讲课:2 实验:0 上机:0第1.1部分数字图像处理的应用实例（讲课1学时）具体内容：1）X射线成像；2）可见光及红外波段成像；3）无线电波成像。
第1.2部分数字图像处理的基本步骤、系统部件（讲课1学时）具体内容：1）数字图像处理的基本步骤；2）数字图像处理系统的部件。
重点:数字图像处理与数字图像处理系统难点：图像工程及其与相关学科的联系与交叉点习题无第2部分数字图像基础总学时(单位：学时):3 讲课:3 实验:0 上机:0第2.1部分图像感知和获取（讲课1学时）具体内容：1）用带状传感器获取图像；2）用传感器阵列获取图像；3）简单的图像形成模型。
第2.2部分图像取样和量化（讲课1学时）具体内容：1）取样和量化的基本概念；2) 数字图像表示；3）空间和灰度级分辨率。
第2.3部分像素间的一些基本关系、线性和非线性操作（讲课1学时）具体内容：1）邻接性、连通性、区域和边界；2）距离度量；3）线性和非线性操作。
重点：人眼的视觉特性、连续图像的数学描述，采样和量化，像素间的联系，算术和逻辑运算难点：采样和量化参数的选择习题数量4 – 5题，由浅入深，涵盖重点内容。
第3部分空间图像增强总学时(单位：学时):5 讲课:5 实验:0 上机:0第3.1部分空间图像增强的背景知识、基本灰度变换（讲课1学时）具体内容：1）图像反转；2）对数变换；3）幂次变换。
第3.2部分直方图处理（讲课1学时）具体内容：1）直方图均衡化；2）直方图匹配（规定化）；3）局部增强。
第3.3部分算术/逻辑操作增强（讲课1学时）具体内容：1) 图像减法处理；2) 图像平均处理。
第3.4部分空间滤波基础、平滑空间滤波器（讲课1学时）具体内容：1) 平滑线性滤波器；2) 统计排序滤波器。
第3.5部分锐化空间滤波器及混合空间增强法（讲课1学时）具体内容：1) 基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子；2) 基于一阶微分的图像增强——梯度法。
重点:直接灰度增强，直方图处理，锐化滤波器，局部增强难点：图像的空间域平滑，中值滤波，图像锐化方法[教学建议]：习题数量4 – 5题，由浅入深，涵盖重点内容。
第4部分频率域图像增强总学时(单位：学时): 4 讲课:4 实验:0 上机:0第4.1部分傅立叶变换和频率域介绍（讲课1学时）具体内容：1）二维DFT及其反变换；2）频率域滤波。
第4.2部分频率域的平滑滤波器（讲课1学时）具体内容：1）理想低通滤波器；2）巴特沃思低通滤波器；3）高斯低通滤波器。
第4.3部分频率域的锐化滤波器（讲课1学时）具体内容：1) 理想高通滤波器；2) 巴特沃思高通滤波器；3）高斯型高通滤波器。
第4.4部分同态滤波器（讲课1学时）重点:二维傅里叶变换和性质，快速傅里叶变换算法实现，可分离图像变换，频率域的平滑滤波器难点：频率域的锐化滤波器及同态滤波器的实现习题：数量4 – 5题，由浅入深，涵盖重点内容。
第五部分图像复原总学时(单位：学时):5 讲课:5 实验:0 上机:0第5.1部分图像退化/复原过程的模型、噪声模型（讲课1学时）具体内容：1）噪声的空间和频率特性；2）些重要噪声的概率密度函数；3）噪声参数的估计。
第5.2部分噪声条件下的图像复原空间滤波（讲课1学时）具体内容：1）均值滤波器；2）顺序统计滤波器；3）自适应滤波器。
第5.3部分频率域滤波削减周期噪声（讲课1学时）具体内容：1）带阻滤波器；2）带通滤波器；3）陷波滤波器。
第5.4部分线性位置不变的退化、估计退化函数（讲课1学时）具体内容：1）图像观察估计法；2）试验估计法；3）模型估计法。
第5.5部分逆滤波及维纳滤波（讲课1学时）具体内容：1）逆滤波；2）维纳滤波。
重点:单纯噪声条件下的图像复原空间滤波、频率域滤波削减周期噪声、线性位置不变的退化、估计退化函数、逆滤波及维纳滤波难点：退化函数的估计、逆滤波及维纳滤波习题：数量4 – 5题，由浅入深，涵盖重点内容。
第六部分彩色图像处理总学时(单位：学时):5 讲课:5 实验:0 上机:0第6.1部分彩色基础（讲课1学时）第6.2部分彩色模型（讲课1学时）具体内容：1）RGB彩色模型；2）CMY和CMYK模型；3）HSI彩色模型。
第6.3部分伪彩色处理（讲课1学时）具体内容：1）强度分层；2）灰度级到彩色转换。
第6.4部分全彩色处理基础（讲课1学时）第6.5部分彩色变换（讲课1学时）具体内容：1）公式；2）补色；3）彩色分层。
重点:彩色基础和模型、伪彩色处理、全彩色处理基础及彩色变换难点：不同颜色空间的定义和选择习题：数量4 – 5题，由浅入深，涵盖重点内容。
第七部分图像压缩总学时(单位：学时):4 讲课:4 实验:0 上机:0第7.1部分图像压缩理论及模型（讲课1学时）具体内容：1）编码冗余；2）信源编码器和信源解码器；3）信道编码器和解码器。
第7.2部分无损压缩（讲课1学时）具体内容：1）变长编码；2）LZW编码；3）无损预测编码。
第7.3部分有损压缩（讲课1学时）具体内容：1）有损预测编码；2）变换编码；3）小波编码。
第7.4部分图像编码常用方法，评价方法和国际标准（讲课1学时）具体内容：1）二值图像压缩标准；2）连续色调静止图像压缩标准；3）视频压缩标准。
重点:无损预测编码，有损预测编码，变换编码系统难点：变换选择，子图像尺寸选择，比特分配习题：数量4 – 5题，由浅入深，涵盖重点内容。
第八部分图像分割总学时(单位：学时):4 讲课:4 实验:0 上机:0第8.1部分间断检测（讲课1学时）具体内容：1）点检测；2）线检测；3）边缘检测。
第8.2部分边缘连接和边界检测（讲课1学时）具体内容：1）局部处理；2）通过霍夫变换进行整体处理；3）通过图论技术进行全局处理。
第8.3部分门限处理（讲课1学时）具体内容：1）亮度的作用；2）基本全局门限；3）基本自适应门限。
第8.4部分基于区域的分割（讲课1学时）具体内容：1）基本公式；2）区域生长；3）区域分离与合并。
重点:间断检测、边缘连接和边界检测、基于区域的分割边缘检测难点：图像分割，轮廓跟踪习题：数量4 – 5题，由浅入深，涵盖重点内容。