《数字图像处理》教学大纲

1、PAGE PAGE 5 数字图像处理 课程教学大纲 一、课程的基本信息 适应对象：本科，通信工程专业课程代码：23E01726学时分配：48=36理论+12实验赋予学分：3先修课程：线性代数、概率论、数字信号处理、Matlab程序设计后续课程：无 二、课程性质与任务本课程介绍图像处理和分析的基本原理、典型应用和实用技术。通过本课程的学习，使得学生较为全面地了解该领域的基本理论、技术、应用和发展。为将来的进一步深入学习、应用于实际、或进行科学研究打下基础。三、教学目的与要求通过对数字图像处理课程的学习，使学生掌握计算机数字图像处理的基本概念和理论知识，包括图像采集和输出、图像增强、图像分析、图像

2、恢复、图像重建、图像识别等方面的基本理论；并通过上机实践，使学生掌握用Matlab编程语言实现图像处理算法的基本方法，培养学生应用图像处理技术解决实际问题的能力。四、教学内容与安排（一）课时分配按照课程的定位和性质，将数字图像处理教学内容分成三个大部分，共13个教学知识点。其中第一部分数字图像处理基础包括三个知识点，即绪论、数字图像处理基本概念和Matlab数字图像处理基础，让学生对图像处理从顶层有一个了解，知道如何去进行学习；第二个部分即数字图像处理的基础算法，包括8个知识点，这是重点教学内容，让学生具备数字图像处理的基本能力；第三个部分为图像处理的进一步应用，属于高级图像处理的内容，因此仅

3、仅进行概述。各单元的课时安排如下表所示：教学内容学时分配小计讲授习题讨论实践一1、绪论222、数字图像的基本概念113、MATLAB图像处理基础11二4、图像变换445、图像增强446、图像去噪447、图像锐化448、图像恢复449、图像编码与压缩4410、图像分割2211、图像形态学运算22三12、图像描述2213、图像识别22合 计3636（二）教学内容安排1、绪论【教学内容】1.1 引言1.2 图像处理概述1.3 数字图像处理常用的工具1.4 数字图像处理步骤及硬件组成1.5 数字图像处理的主要应用1.6 数字图像处理的发展方向【教学重点及难点】教学重点：（1）什么是图像处理及其处理的必

4、要性；（2）课程的学习方法及考核要求。教学难点：无。 【基本要求】（1）课程整体介绍；（2）课程的学习方法，课程的准备知识介绍；（3）课程的要求和标准介绍。【培养能力】 从顶层了解什么是图像处理。2、数字图像的基本概念【教学内容】2.1 图像的数字化2.2 数字图像的数值描述2.3 数字图像文件格式2.4 色度学【教学重点及难点】教学重点：（1）色度学基础；（2）图像的数字化及表示教学难点：图像的数字化方法及其表示形式。【基本要求】（1）掌握色度学的基础知识；（2）人眼的基本特性，仿生的基本特点；（3）图像的数字化及其表示。【培养能力】（1）色度学是数字图像获取的基础，色度学及其颜色模型对图像

5、的采集有重要意义，通过讲解这部分知识，为今后的图像采集做准备；（2）对采集到的图像进行数字化，通过仿真的方式对数字化的过程和原理进行讲解；（3）数字化后图像的表示是后续处理的基础，通过仿真的方式使学生掌握图像在计算机存储系统中的表示方法；3、MATLAB图像处理基础【教学内容】3.1 MATLAB概述3.2图像处理工具箱3.3 MATLAB图像处理入门实例【教学重点及难点】无【培养能力】 能用Matlab进行算法编程。4、图像变换【教学内容】4.1 图像的几何变换4.2 图像的正交变换【教学重点及难点】教学重点：图像平移、缩放、旋转、仿射等几何变换方法；图像的频域变换及应用。教学难点：图像的二

6、维DFT及应用。【基本要求】（1）掌握常用的图像几何变换的原理，算法流程，实现方法；（2）理解图像正交变换的一般方法；（3）掌握二维FFT和DCT的原理和应用。【培养能力】 能进行图像的几何变换编程操作。5、图像增强【教学内容】5.1 直接灰度变换5.2 直方图修正5.3 同态滤波增强5.4 图像的彩色增强【教学重点及难点】教学重点：（1）图像的直方图及直方图修正；（2）图像的去噪和锐化算法；教学难点：（1）直方图及其修正；（2）各种算法的设计及其仿真演示。【基本要求】（1）掌握图像增强的必要性及其常用方法；（2）掌握图像的直方图及其修正；（3）掌握图像的平滑去噪方法；（4）了解目前常用的其它

7、增强方法。【培养能力】能进行图像增强是算法设计。6、图像去噪【教学内容】6.1 图像噪声6.2 空域去噪法6.3 频域低通滤波法【教学重点及难点】教学重点：中值滤波和均值滤波。教学难点：各种不同滤波方法的适应性。【基本要求】（1）掌握滤波的基本原理；（2）掌握滤波算法的设计方法（3）理解各种不同锐化算法的适应性；（4）能进行算法编程操作。【培养能力】 能进行噪声图像的噪声去除。7、图像锐化【教学内容】7.1 图像的边缘7.2 空域微分算子法7.3 频域高通滤波法【教学重点及难点】教学重点：空域锐化方法；频域锐化方法。教学难点：频域锐化法的特点及应用【基本要求】（1）掌握锐化的基本原理；（2）掌

8、握锐化算法的设计方法（3）能进行算法编程操作。【培养能力】能采用锐化算法对图像边缘进行加强。8、图像恢复【教学内容】8.1图像退化模型8.2退化函数的估计8.3空间域恢复方法8.4频域恢复方法8.5 几何畸变恢复【教学重点及难点】教学重点：（1）图像经典恢复算法的设计和仿真演示；（2）几何畸变及其校正方法；教学难点：（1）图像经典恢复算法的设计和仿真演示；（2）什么是超分辨率及其应用。【基本要求】（1）了解图像恢复的必要性及其恢复的可行性；（2）掌握和了解常用的图像恢复算法；（3）理解超分辨率的前瞻性应用。【培养能力】 能初步进行退化图像的修复。9、图像编码与压缩【教学内容】9.1 图像保真度

9、准则9.2 无损压缩编码9.3 有损压缩编码9.4 图像编码的国际标准简介【教学重点及难点】教学重点：（1）无损压缩编码性能评估的参数计算方法；（2）三个经典无损算法的基本原理和实现过程。教学难点：三个经典无损算法的基本原理和实现过程。【基本要求】（1）掌握图像编码的基本理论和常用信息量的表达方法；（2）掌握无损压缩编码的三个基本算法（霍夫曼、香浓-费诺，算术）；（3）了解其它压缩编码算法。【培养能力】 了解编码的必要性，能进行基本的编码方法设计。10图像分割【教学内容】10.1 基于阈值的图像分割方法10.2 基于边界的图像分割方法10.3 基于区域的图像分割方法【教学重点及难点】教学重点：

10、（1）图像分割的重要性和目的性；（2）经典图像分割算法；教学难点：经典图像分割算法的设计。【基本要求】（1）为什么要进行图像分割，掌握图像分割的定义和依据；（2）常用的经典边缘分割算法的原理，设计；【培养能力】图像分割是初级图像处理到高级图像处理的分界线，理解分割的重要性，并能用经典分割方法实现对图像中目标的分割。11、图像形态学运算【教学内容】11.1 图像形态学的基础11.2 图像形态学的基本运算11.3 图像形态学的处理【教学重点及难点】教学重点：图像形态学算法的原理和设计。教学难点：四个典型形态学算子的应用。【基本要求】（1）掌握形态学算法的原理；（2）四个典型形态学算子的编程和应用；

11、【培养能力】能利用形态学算子进行图像中目标的填充和分离。12、图像描述【教学内容】12.1 像素描述12.2 目标边界的链码描述12.3 曲线的拟合12.4 傅里叶描述子12.5 图像纹理描述12.6 图像的几何特征12.7 图像的矩描述【教学重点及难点】教学重点：图像描述的常用方法教学难点：无。【基本要求】（1）了解图像描述的常用方法（2）了解图像描述的基础；【培养能力】对分割出来的目标，根据应用要求进行描述分析，为下一步的识别理解做准备。13、图像识别【教学内容】13.1模式与模式识别13.2 图像识别13.3图像识别方法分类【教学重点及难点】教学重点：图像识别系统的组成和实际应用介绍。教

12、学难点：无。【基本要求】（1）了解图像分类识别的一般过程；（2）以概述性介绍为主，让学生有一个大概了解；【培养能力】了解图像识别的一般过程和常用方法。五、教学设备和设施理论讲授与演示实验辅助的教学方法，适当使用多媒体教学设备，安装MATLAB仿真软件。六、课程考核与评估作为一门应用型课程，本课程采用考查方式进行课程考核，重点考查学生平时的学习情况，密切紧跟平时学习进程，使学生做到从学习型到能力型的转变。课程的考核内容分为四个部分，即平时成绩、实验成绩、其中考查成绩和期末考查成绩，四项成绩均为100分制，任何一项不及格期末总评成绩不及格。平时成绩主要包括考勤和作业，无故缺课、迟到、早退、不遵守课堂纪律、作业不按时完成等每次均扣一定的分数，直到全部扣完；实验成绩由实验指导老师给出；其中成绩采用多种形式的考核方式进行，目的在于督促学生主动学习，期末考查由任课教师根据实际情况灵活开展，考查学生对知识的掌握情况。课程成绩的评定方法为：平时成绩20%实验成绩25%其中成绩25%+期末成绩30%。七、附录1.预定教材数字图像处理及工程应用，张国云主编，西安电子科技大学出版社，2016年2月第一版。2.参考资料1朱虹数字图像处理. 科学出版社，20082章毓晋.图