《数字图像处理》课程教学大纲

《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DigitalImageProcessing课程编码SCC322421030开课院部理学院课程团队数据科学团队学分3.0课内学时56讲授32实验0上机24实践0课外学时56适用专业数据科学与大数据技术授课语言中文先修课程程序设计（C）、数学分析（A）I、高等代数与几何（2-1）、数学分析（A）II、高等代数与几何（2-2）、Python语言与实训课程简介（限选）《数字图像处理》课程是数据科学与大数据技术专业的专业选修课。本课程着重于培养学生掌握图像数据和视频数据的分析和处理的原理和方法，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。培养学生的动手实践操作能力，能够在本课程的学习过程中掌握数字图像处理常用技术，并且能进一步学习数字图像解译的前沿方法和技术，以及具备设计数字图像处理应用系统的能力。本课程的主要内容包括：小波变换、图像分割、特征表述、目标识别等。通过对本课程中基本方法的操作研究，培养研究生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坚实的理论基础。本课程的主要要求是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些方法开发数字图像处理系统中，为学习数字图像处理新方法奠定理论基础。《digitalimageprocessing》isaprofessionalelectivecoursefordatascienceandbigdatatechnologymajors.Thiscoursefocusesontrainingstudentstomastertheprinciplesandmethodsofanalysisandprocessingofimagedataandvideodata,layingasolidtheoreticalfoundationforresearchanddevelopmentincomputervision,patternrecognitionandotherfields.Themaintaskistolearnthebasicconcepts,basicprinciples,implementationmethodsandpracticaltechnologiesofdigitalimageprocessing,andcanapplythesebasicmethodstodevelopdigitalimageprocessingsystems,itlaysatheoreticalfoundationforlearningnewmethodsofimageprocessing.Cultivatestudents'hands-onpracticaloperationability,beabletomastercommontechniquesofdigitalimageprocessinginthelearningprocessofthiscourse,andfurtherlearnadvancedmethodsandtechniquesofdigitalimageinterpretation,andhavetheabilitytodesigndigitalimageprocessingapplicationsystems.Themaincontentsofthiscourseinclude:wavelettransform,imagesegmentation,featureexpression,targetrecognition,etc.Throughtheoperationresearchofthebasicmethodsinthiscourse,thepreliminaryabilityofgraduatestudentstosolvetheapplicationproblemsinintelligentdetectionandcontroliscultivated,whichisusedincomputervision,patternrecognitionandotherfieldsareengagedinresearchanddevelopmenttolayasolidtheoreticalfoundation.Themainrequirementofthiscourseistolearnthebasicconcepts,basicprinciples,implementationmethodsandpracticaltechnologiesofdigitalimageprocessing,andtoapplythesemethodstodevelopdigitalimageprocessingsystems,itlaysatheoreticalfoundationforlearningnewmethodsofdigitalimageprocessing.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要求指标点任务自选1M1目标1：了解数字图像处理的发展和应用以及当前国际国内研究的热点和重要成果及其工程应用前景。是4.3,5.14.3,5.12M2目标2：能理解时域、频域信号处理与分析方法是4.3,5.14.3,5.13M3目标3：掌握数字图像处理中的各种概念、原理和方法是4.3,5.14.3,5.14M4目标4：认识和发现问题的能力，解决工程和工业中有关图像视频数据处理问题的能力是4.1,5.14.1,5.15M5目标5：能保障课程正常秩序（政治层面、课堂保障层面，非学生能力层面）否三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内学时教学方式课外学时课外环节1第一章第一章 绪论重点难点：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。M1////21.1什么是数字图像处理1.2数字图像处理的起源1.3数字图像处理的实例1.4数字图像处理的基本步骤1.5图像处理系统组成M1,M32讲授2作业3第二章第二章数字图像基础重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系////自学42.1视觉感知要素2.2光和电磁波2.3图像感知和获取2.4图像取样和量化2.5像素间的一些基本关系2.6数字图像处理所用数学工具介绍M1,M42讲授2作业5上机1上机1数字图像的基本操作熟悉python和matlab的运行环境，编程实现数字图像的读取和存储以及显示基本操作，并布置大作业的选题工作M1,M3,M42上机2作业6第三章第三章灰度变换与空间滤波重点难点：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/////7(Err)(Err)3.1背景知识3.2一些基本的灰度变换函数3.3直方图处理3.4空间滤波基础3.5平滑空间滤波器3.6锐化空间滤波器3.7混合空间增强法3.8使用模糊技术进行灰度变换和空间滤波M1,M3,M44讲授3自学/作业8上机2上机2图像的二值化效果和直方图分布观察图像的二值化效果和直方图分布。对图像的直方图进行均衡化。要求：通过实验显示、观察图像二值化效果。了解图像的直方图概念，掌握图像的直方图均衡化方法。M1,M2,M32上机2作业9第四章第四章频率域滤波重点难点：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/////104.1背景4.2基本概念4.3取样和取样函数的傅里叶变换4.4单变量的离散傅里叶变换4.5两个变量函数的扩展4.6二维离散傅里叶变换的一些性质4.7频率域滤波基础4.8图像复原域重M1,M2,M3,M44讲授4自学/作业11上机3上机3图像平滑处理和锐化以一幅256×256象素的数字图像为对象采用中值滤波处理进行平滑处理和Soble算子图像锐化方法。要求：通过实验显示，观察图像平滑和锐化处理效果M1,M2,M3,M42上机2作业12第五章第五章图像复原与重建重点难点：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/////135.1图像退化/复原过程的模型5.2噪声模型5.3只存在噪声的复原——空间滤波5.4用频率域滤波消除周期噪声5.5线性、位置不变的退化5.6估计退化函数5.7逆滤波5.8最小均方误差(维纳)滤波5.9约束最小二乘方滤波5.10几何均值滤波5.11由投影重建图像M1,M32讲授2作业14上机4上机4低通滤波平滑处理对指定图像采用频率域上的低通滤波进行平滑处理。要求：通过实验显示，了解频率域低通滤波平滑处理方法M1,M2,M3,M42上机2作业15第六章第六章彩色图像处理重点难点：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/////166.1彩色基础6.2彩色模型6.3伪彩色图像处理6.4全彩色图像处理基础6.5彩色变换6.6平滑和锐化6.7基于彩色的图像分割6.8彩色图像中的噪声6.9彩色图像压缩M1,M3,M42讲授2作业17上机5上机5向量空间分割内容：对指定的24位彩色数字图像进行RGB向量空间分割。要求：通过实验显示，了解彩色图像处理方M1,M3,M42上机2作业18第七章第七章小波和多分辨率处理重点难点：快速小波变换/////197.1背景7.2多分辨率展开7.3一维小波变换7.4快速小波变换7.5二维小波变换7.6小波包M2,M3,M42讲授2自学/作业20上机6上机6图像处理与分析的多分辨内容：图像处理与分析的多分辨，应用在图像压缩、边缘提取和噪声去除实验M2,M3,M42上机2作业21第八章第八章图像压缩重点难点：重点掌握无损预测编码，有损预测编码，变换编码系统。难点是变换选择，子图像尺寸选择，比特分配/////228.1基础知识8.2一些基本方法8.3数字图像水印M1,M3,M42讲授2自学/作业23上机7上机7DFT压缩内容：对指定图像进行DFT压缩。要求：学习利用DFT压缩方法M3,M42上机2作业24第九章第九章形态学图像处理重点难点：重点掌握图像腐蚀、图像的膨胀、图像的细化/////259.1预备知识9.2腐蚀和膨胀9.3开操作与闭操作9.4击中或击不中变换9.5一些基本的形态学算法9.6灰度级形态学M3,M42讲授2自学/作业26上机8上机8腐蚀、膨胀和细化内容：对指定图像进行腐蚀、膨胀和细化，把得到的结果图像都显示于屏幕上。要求：通过实验显示，掌握数学形态学处理方M3,M42上机2作业27第十章第十章图形分割重点难点：重点掌握图像分割，轮廓跟踪/////2810.1基础知识10.2点、线和边缘检测10.3阈值处理10.4基于区域的分割10.5用形态学分水岭的分割10..6分割中运动的应用M1,M3,M42讲授2作业29上机9上机9自适应门限值分割和边缘提取内容：对指定图像进行自适应门限值分割和边缘提取。要求：通过实验显示，掌握分割和轮廓提取方法M3,M42上机2作业30第十一章第十一章表示和描述重点难点：重点掌握纹理描述/////3111.1表示11.2边界描绘子11.3区域描绘子11.4使用主分量进行描绘11.5关系描绘子M3,M44讲授4自学/作业32上机10上机10图像边界和区域的表示和统计描述图像边界和区域的表示和统计描述M1,M32上机2作业33第十二章第十二章目标识别重点难点：结构模式识别M1,M3,M4////3412.1模式和模式类12.2基于决策理论方法的识别12.3结构方法M1,M3,M42讲授2自学/作业35上机11上机11图像基于像素的结构模式识别内容：图像基于像素的结构模式识别M3,M42上机2作业36第十三章第十三章视频图像处理基础重点难点：视频运动目标检测和识别以及视频压缩技术M1,M3,M4////3713.1视频图像处理概念13.2基于视频图像的运动目标检测与识别13.2.1帧差法13.2.2背景减法13.2.3光流场分析法13.3视频编码技术13.3.1视频压缩编码的机理13.3.2视频编码技术及编码标准13.3.3混合视频编码框架13.3.4面向混合视频编码框架的编码技术M1,M3,M42讲授2自学/作业38上机12上机12视频运动目标识别和检测以及视频压缩内容：视频运动目标识别和检测以及视频压缩M2,M3,M42上机2作业四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比1平时作业1.每周布置2-3道题目，平均每次课1道题以上。2.成绩采用百分制，根据作业完成准确性、是否按时上交、是否独立完成评分。3.考核学生对数字图像处理基本知识的理解和掌握能力，学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力题型主要有简单和计算题。15%2实验1.本课程24个学时实验，共12次实验。2.成绩采用百分制，根据实验完成情况评分。3.考核学生对数字图像处理基本操作的应用能力。20%3大作业1.本课程要求利用Matlab等现代仿真工具分析实际应用模型，设计出解决问题的实验方案。2.根据模型建立情况和实验方案的准确性评分。15%4考勤随机点名、刷卡点名等5%5课堂表现随机检查学生上课精神状态、回答问题情况5%6期末考试1.闭卷考试，成绩采用百分制，卷面成绩总分100分。2.主要考核学生对数字图像处理基本知识的掌握能力，学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力，题型主要有简答题、分析题、计算题等。40%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1M1平时作业20% A-按时提交作业识存在少量错误B-按时提交作业，基本知识点理解存在少量错误；C-不按时交作业，有少量错误或基本上没错误；D-不交作业或严重错误的延后作业2M1实验20%A-按时提交实验报告，数据分析符合规范，结论无误。B-按时提交实验报告，数据分析基本规范，结论基本正确。C-数据分析过程存在问题。D-发生安全事故3M1大作业40%（见大作业评分标准）4M1期末考试20%（见试卷评分标准）5M2平时作业15%A-按时提交作业识存在少量错误B-按时提交作业，基本知识点理解存在少量错误；C-不按时交作业，有少量错误或基本上没错误；D-不交作业或严重错误的延后作业6M2实验20%A-按时提交实验报告，数据分析符合规范，结论无误。B-按时提交实验报告，数据分析基本规范，结论基本正确。C-数据分析过程存在问题。D-发生安全事故7M2大作业25%（见大作业评分标准）8M2课堂表现10%D不参与课堂互动，不能保障课堂正常秩序C较少参与课堂互动，不能保障课堂正常秩序B精神状态良好，问题回答较好，能够保障课堂正常秩序A积极回答问题，精神状态饱满，能够保障课堂正常秩序9M2期末考试30%（见试卷评分标准）10M3平时作业15%A-按时提交作业识存在少量错误B-按时提交作业，基本知识点理解存在少量错误；C-不按时交作业，有少量错误或基本上没错误；D-不交作业或严重错误的延后作业B-按时提交作业，钢铁冶金、粉末冶金、热处理原理、常用金属材料等基本知识点理解存在少量错误。11M3实验20%A-按时提交实验报告，数据分析符合规范，结论无误。B-按时提交实验报告，数据分析基本规范，结论基本正确。C-数据分析过程存在问题。D-发生安全事故12M3大作业30%（见大作业评分标准）13M3课堂表现10%D不参与课堂互动，不能保障课堂正常秩序C较少参与课堂互动，不能保障课堂正常秩序B精神状态良好，问题回答较好，能够保障课堂正常秩序A积极回答问题，精神状态饱满，能够保障课堂正常秩序14M3期末考试25%（见试卷评分标准）15M4平时作业15%A-按时提交作业识存在少量错误B-按时提交作业，基本知识点理解存在少量错误；C-不按时交作业，有少量错误或基本上没错误