数字图像处理课程教学大纲new

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1、《数字图像处理》教学大纲DigitalImageProcessing课程编号：0806110140202学时：48学分：3适用对象：计算机科学与技术专业、软件工程先修课程：线性代数、面向对象程序设计、数据结构一、课程的性质和任务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。随着计算机的发展，以及应用领域的不断加深和扩展，数字图像处理技术已取得长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、

2、新手段和新设备，并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为计算机科学、电子信息及其相关专业的一个热门研究课题，同时是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。本课程是计算机科学与技术专业及软件工程专业本科生的一门选修课程。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。二、教学目的和要求本课程通过介绍数字图像的基础理论和基本运算、图像空域变换和频域变换、图像增强、图像分割

3、、特征提取、识别和解释、图像压缩、图像重建、基于互联网的数字图像处理等基本图像处理方法，使学生能熟练地掌握数字图像处理的基本理论和方法，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统。要求学生在学完本课程以后，具有阅读各类图像处理文献的能力和进行图像处理系统的开发能力，并为学习图像处理新方法奠定理论基础。三、教学内容第一章：绪论1.基本内容u数字图像处理的概念u数字图像处理的起源u数字图像处理的应用实例u数字图像处理的基本步骤u图像处理系统的部件2.教学基本要求：要求了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。3.教学重点

4、难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。4.教学建议：通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域。第二章：数字图像基础1.基本内容u视觉感知要素u光和电磁波谱u图像感知和获取u图像取样和量化u像素间的一些基本关系u线性和非线性操作2.教学基本要求：了解视觉感知要素和几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念。3.教学重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。4.教学建议：通过实例讲解数字图像间的算术逻辑运算。第三章：空间域图像增强1.基本内容u背景知识

5、u某些基本灰度变换u直方图处理u用算术/逻辑操作增强u空间滤波基础u平衡空间滤波器u锐化空间滤波器u混合空间增强法2.教学基本要求：了解空间域图像增强的概念、目的及主要技术，理解其中的直接灰度变换的各种方法原理，在理解直方图的定义、性质及用途的基础上，掌握直方图均衡化技术细节；理解直方图规定化处理方法的原理及作用；掌握图像的空间域的平滑和锐化技术方法。3.教学重点难点：要求重点掌握直方图均衡化技术及常用的图像的空间域的平滑和锐化技术方法。4.教学建议：通过实例讲解空间域的图像平滑和锐化技术方法。第四章：频率域图像增强1.基本内容u

6、背景u傅里叶变换和频率域的介绍u平滑的频率域滤波器u频率域锐化滤波器u同态滤波器u实现2.教学基本要求：了解傅里叶变换和频率域的概念，掌握常用的平滑、锐化和同态三种滤波器的概念和方法。3.教学重点难点：要求重点掌握图像的傅立叶变换及常用的图像的频率域的平滑和锐化技术方法。4.教学建议：通过实例讲解频率域的图像平滑和锐化技术方法。第五章：图像复原1.基本内容u图像退化/复原过程的模型u噪声模型u噪声存在下的唯一空间滤波复原u频率滤波削减周期噪声u线性、位置不变的退化u估计退化函数u逆滤波u最小均方误差滤波(维纳滤波)u约束最小二乘方

7、滤波器u几何均值滤波u几何变换2.教学基本要求：掌握图像退化/复原过程的模型，掌握几种常用的滤波方法，掌握几何变换方法，特别是图像的平移、旋转、镜像、转置、缩放等的坐标变换和灰度插值。3.教学重点难点：要求重点掌握逆滤波、维纳滤波和均值滤波方法，掌握常用的几何变换方法。4.教学建议：课外自学。第六章：彩色图像处理1.基本内容u彩色基础u彩色模型u伪彩色处理u全彩色图像处理基础u彩色变换u平滑和尖锐化u彩色分割u彩色图像的噪声u彩色图像压缩2.教学基本要求：了解彩色基础、RGB颜色模型以及HIS颜色模型，理解RGB颜色模型和HIS颜

8、色模型的色度学基础和适用范围。3.教学重点难点：彩色基础和模型、伪彩色处理、全彩色处理基础及彩色变换；不同颜色空间的定义和选择。4.教学建议：介绍彩色图像处理方法的应用实例。第七章：小波变换和多分辨率处理1.基本内容u背景u多分辨率展开u一维小波变