《数字图像处理》课程实验教学大纲
《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。
数字图像处理课程教学大纲
《数字图像处理》课程教学大纲课程编码：ZX0240089课程类别：专业选修课适用专业及层次：信息与计算科学本科学分：4理论学时：32 实验学时：32先修课程：线性代数、高等数学、概率统计、高级程序设计一、课程的性质、目的和任务《数字图像处理》是信息与计算科学专业的一门专业方向限定选修课程，属于电气工程的课程。
通过本课程的学习，使学生掌握数字图像处理的基本理论，使学生学会数字图像处理的基本方法，培养学生对数字图像处理技术有基本理解，为扩大专业知识面，为以后的研究生学习奠定一定的基础，或者为毕业后的工作做一定的铺垫．掌握计算机处理数字图像的基本算法，并学会用这些算法解决实际图像相关的问题。
二、课程教学的基本要求了解基本的数字图像的概念、术语；掌握数字图像表示法，分别在空间域和频域中对数字图像进行处理的方法、使用数学形态学方法对数字图像进行简单的处理，在彩色空间对图像进行处理，掌握基本的图像分割的方法、图像特征的表示方法和模式识别的基本理论。
三、课程教学内容第一章绪论【授课学时】2【教学内容】1、数字图像的概念2、数字图像的起源3、数字图像的获取4、数字图像的处理步骤5、图像处理系统的部件6、图像处理的应用【教学要求】使学生了解数字图像技术就随时发生在我们的日常生活中，而且处理的算法不是很难，引导学生进入数字图像处理的领域。
导入一些活生生的实例，进行数字图像处理的入门教育。
熟悉Matlab工具对数字图像的基本操作。
【教学重难点】重点：掌握数字图像获取的常见方法难点：成像原理第二章数字图像基础【授课学时】4【教学内容】1、视觉感知要素2、光和电磁波普3、简单图像的形成模型4、取样和量化5、像素间的一些基本关系6、线性和非线性操作【教学要求】理解眼睛成像的基本原理，以及一些常见的视觉误差，简单图像的模型；理解生成数字图像的原理和步骤；掌握数字图像中像素间的关系；了解线性操作和非线性操作的概念。
【教学重难点】重点：取样和量化、像素间的关系以及运算难点：取样和量化第三章空间域图像增强【授课学时】6【教学内容】1、背景知识2、某些基本灰度变换3、直方图处理4、用算术/逻辑操作增强5、空间滤波基础6、平滑空间滤波7、锐化空间滤波8、混合空间增强法【教学要求】理解某些基本灰度变换、直方图处理、算术/逻辑操作增强、空间滤波基础、平滑空间滤波、锐化空间滤波、混合空间增强法等基本的空间域增强图像的方法。
数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲
数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲一、课程简介数字图像处理与计算机视觉实验课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和应用。
通过该课程的学习，学生将深入了解图像处理技术的基础知识，掌握图像处理的常用算法和工具，同时还将学习计算机视觉的相关理论和实践。
本大纲将详细说明课程的教学目标、内容和考核方式。
二、教学目标1. 了解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和发展历程；2. 掌握数字图像的获取、表示和处理方法；3. 学习数字图像处理的基础算法，如图像增强、滤波和分割等；4. 熟悉计算机视觉的相关理论和技术，如目标检测、特征提取和图像识别等；5. 能够运用所学知识解决实际图像处理和计算机视觉问题。
三、教学内容1. 数字图像处理基础1.1 数字图像的基本概念和特性；1.2 图像获取和表示方法；1.3 图像的数学变换和编码技术。
2. 图像增强与滤波2.1 灰度增强和直方图处理；2.2 空间域滤波和频域滤波；2.3 噪声抑制和锐化处理。
3. 图像分割与描述3.1 阈值分割和边缘检测；3.2 区域生长和分水岭算法；3.3 形态学图像处理。
4. 计算机视觉基础4.1 计算机视觉的基本原理和任务；4.2 特征提取和描述方法；4.3 目标检测和跟踪技术。
5. 图像识别与机器学习5.1 图像分类和识别方法；5.2 深度学习在计算机视觉中的应用；5.3 实际案例分析和应用展望。
四、教学方法本课程将采用理论讲授、实验操作和案例分析相结合的教学方法。
1. 理论讲授：通过课堂讲解，详细介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和算法。
2. 实验操作：安排实验环节，让学生亲自操作图像处理和计算机视觉软件，实践所学知识。
3. 案例分析：通过实际案例分析，引导学生分析和解决实际图像处理和计算机视觉问题。
五、考核方式1. 平时成绩：包括参与度、作业完成情况和实验报告等。
2. 期中考试：对数字图像处理和计算机视觉的基础知识进行考查。
数字图像处理实验大纲
《数字图像处理》实验教学大纲课程编号：课程名称：数字图像处理实验总学时数：8学时适应专业：电子信息工程、信息工程承担实验室：信息工程学院实验室一、实验教学的目的和任务1．目的掌握数字图像处理的基本理论及分析方法，掌握数字图像加减及逻辑运算、图像变换、图像增强、二进制图像操作处理及滤波等原理。
2．任务能够熟练地用Matlab语言编写数字图像处理的各种应用程序，计算图像统计参数，对数字图像进行二维离散Fourier变换，掌握图像边缘检测、图象去噪及各种高通、低通滤波的程序实现方法，并能解决实际中的问题。
二、实验项目及学时分配三、每项实验的内容和要求实验一：数字图像文件基本类型的转换1．实验目的、意义1)了解Matlab支持4种图像类型：灰度图像、二值图像、索引图像和RGB图像。
2)学会运用RGB颜色空间与灰度图像类型的转换3)分析灰度图像与二值图像的变换关系。
2.实验内容1）灰度图像与索引图像的相互转换2）RGB 图像与索引图像的相互转换3）将灰度图像转换为二值化图像3．实验要求1)实验之前要预习，简述图像文件基本类型的转换原理和方法；2)写出实验报告。
报告要求：有实验目的，实验内容，实验过程，实验小结。
实验二：数字图像FFT变换1．实验目的、意义1)掌握二维Fourier变换的基本定义以及快速Fourier变换的方法；2)学会运用zeros; fft2;ifft2; fftshift等函数3)分析二维离散Fourier变换的基本特点。
2．实验内容1)创建一副图像，大小为128*128,背景为黑色，中间开出一个8×8白色的窗口；2)运用ff2函数，对上面产生的图像做二维离散傅立叶变换；3）把低频分量移到图像中心，而把高频分量移到四个角上。
采用两种方法：a)在FFT以前对测试图像逐点加权;b)利用FFTSHIFT函数4) 利用图像增强中动态范围压缩的方法增强傅立叶变换并在频域中显示变换结果。
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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一、实验（课程）的性质、目的和任务
数字图像处理是电子信息工程专业的专业基础课，本实验是课程教学的组成部分。
图像处理理论与技术已渗透到宇宙探测、科研、国防、医学、工农业、日常生活的各个方面。
学生通过数字图像处理的学习，能学习掌握图像处理的基本理论、概念、方法和技术，了解本领域最新的成果和发展动态；了解交叉学科的特点，培养严谨的治学态度，启迪创新思路和意识。
本课程配备的实验紧扣教学内容，是对课堂内容的巩固和加强，另外还结合当前的热点DSP 图像处理，除了进一步掌握基本原理外，还锻炼了学生的动手能力和实践能力，分析问题和解决问题的能力，特别是对高级语言的学习和使用将进一步加深和拓展。
通过本课程和相关的实验，使学生打下一个较坚实的基础，为后续课程的学习作好铺垫，为以后从事本领域或相关领域工作、深造、研究作好准备。
二、实验（课程）的基本内容与要求
实验教学共12学时，其中验证性实验8学时，综合性实验4学时，设计创新性实验6学（选做），具体安排如下表。
三、主要仪器设备
计算机，Windows操作系统，Matlab编程语言，VB、VC编程语言，CCS编程编译软件，DSP试验箱及配套器件。
四、考核与成绩评定
1.对学生进行考勤；
2.按实验室管理规定要求管理学生；
3.要求学生提交试验报告，老师按五分制给出成绩。
五、指导书与参考资料
1. 北京瑞泰创新公司，DSP图像处理试验箱用户手册，2005
2. 山东科技大学与北京瑞泰创新公司合编，数字图像处理实验指导书，2006
3. 曹茂永等，数字图像处理，北京大学出版社，初稿，2006
4. 章毓晋主编，图像处理和分析（第2版）,清华大学出版社，1999
5. 刘文耀等主编，光电图像处理,电子工业出版社，2002。