《数字图像处理A》教学大纲

《数字图像处理A》教学大纲适用范围：202X版本科人才培养方案课程代码：08140461课程性质：专业必修课学分：3学分学时：48学时（理论32学时，实验16学时）先修课程：数字媒体技术导论，线性代数后续课程：计算机图形学适用专业：数字媒体技术开课单位：计算机科学与技术学院一、课程说明《数字图像处理A》是数字媒体技术专业的一门专业必修课。本课程着重于使学生了解各种图像处理软件功能的常见算法和原理，并培养学生具有初步开发一些图像处理工具的能力，为以后在图像处理、计算机视觉和模式识别等领域从事相关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常见算法、基本原理、实现方法和实用技术，并能利用这些基本算法处理一些常见图像问题。本课程需要守好种好思想教育责任田，使课程与思想政治理论课同向同行，形成协同效应。二、课程目标通过本课程的学习，使学生达到如下目标：课程目标1：掌握数字图像处理的基本原理和算法，根据实际图像处理需求对图像进行超分辨率，去噪，压缩，识别，融合，增强和分割等。课程目标2：根据实际需求并依据所学的数学知识（如小波变换，滤波，DCT变换和深度学习等）和图像信号特点选择相应的算法和工具以求得较好的主客观图像质量。课程目标3：了解图像处理前沿领域，如基于深度学习的超分辨率，基于稀疏学习的图像重建，现代图像视频编码基本原理等，并具有一定创新能力，为以后从事科研和开发打下基础。三、课程目标与毕业要求《数字图像处理A》课程教学目标对数字媒体技术专业毕业要求的支撑见表1。表1课程教学目标与毕业要求关系毕业要求指标点课程目标支撑强度1.工程知识1.2能运用数学、自然科学、工程基础和专业知识对数字媒体领域的复杂工程问题进行建模并求解。课程目标1：掌握数字图像处理的基本原理和算法，根据实际图像处理需求对图像进行超分辨率，去噪，压缩，识别，融合，增强和分割等。课程目标2：根据实际需求并依据所学的数学知识（如小波变换，滤波，DCT变换和深度学习等）和图像信号特点选择相应的算法和工具以求得较好的主客观图像质量。H4.研究4.1能够基于科学原理和方法，针对复杂数字媒体技术工程问题，比较和选择研究路线、设计实验方案。课程目标2：根据实际需求并依据所学的数学知识（如小波变换，滤波，DCT变换和深度学习等）和图像信号特点选择相应的算法和工具以求得较好的主客观图像质量。课程目标3：了解图像处理前沿领域，如基于深度学习的超分辨率，基于稀疏学习的图像重建，现代图像视频编码基本原理等，并具有一定创新能力，为以后从事科研和开发打下基础。H6.工程与社会6.1熟悉数字媒体技术专业领域相关的技术标准、知识产权、产业政策和法律法规，了解企业文化方面的知识。课程目标3：了解图像处理前沿领域，如基于深度学习的超分辨率，基于稀疏学习的图像重建，现代图像视频编码基本原理等，并具有一定创新能力，为以后从事科研和开发打下基础。M注：表中“H（高）、M（中）”表示课程与相关毕业要求的关联度。四、教学内容、基本要求与学时分配1.理论部分理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。表2教学内容、基本要求与学时分配教学内容教学要求，教学重点难点理论学时实验学时对应的课程目标1.绪论1.1数字图像处理的定义；1.2数字图像处理的起源；1.3数字图像处理实例；1.4数字图像处理的基本步骤。教学要求：(1)理解数字图像处理的定义和起源；（2）了解数字图像处理的应用；（3）掌握数字图像处理的步骤。重点：数字图像处理的含义。难点：数字图像的基本步骤,数字图像处理实例。21、22.灰度变换与空间滤波，频域滤波2.1灰度变换和空间滤波基础；2.2图像翻转，对数变换，分段线性变换；2.3直方图处理；2.4-2.5平滑滤波器和锐化滤波器。2.6频域变换；2.7傅里叶变换；2.8低通滤波和高通滤波；2.9图像锐化。教学要求：（1）掌握基本的灰度变换；（2）掌握直方图处理图像的方法；（3）掌握空域滤波和时域滤波。（4）掌握频域变换的基本概念与原理；（5）掌握傅里叶变换概念与IDCT；（6）掌握带通滤波和锐化滤波。重点：灰度变换和空域滤波，直方图处理，傅里叶变换和锐化处理。难点：基于直方图的图像滤波，特征提取，傅里叶变换的性质，频域锐化算子。1041、33.图像复原与重建3.1噪声与噪声的特性；3.2空间滤波；3.3投影重建图像。教学要求：（1）了解加噪和去噪，掌握常见噪声的空域和频域特性；（2）掌握去噪原理和方法；（3）了解投影重建图像的基本原理。重点：噪声特性；频域去燥，维纳滤波，由投影重建图像。难点：估计噪声和投影，反投影重建1041、34.图像压缩4.1图像压缩的基本原理；4.2常见的编码方法，霍夫曼编码，Golomb编码，LZW编码和行程编码；4.3图像视频压缩标准。教学要求：（1）掌握去空域冗余，时域冗余，视觉冗余；（2）掌握常见的编码方法；（3）了解常见视频压缩标准。重点：图像压缩的基本原理和常见编码方法。难点：去冗余的基本算法，霍夫曼编码和LZW编码641、2、35.图像分割5.1点，线与边缘检测；5.2阈值处理；5.3基本图像分割算法。教学要求：（1）掌握线检测和边缘检测；（2）了解阈值处理；（3）掌握常见的图像分割算法。重点：孤立点检测，线检测和边缘检测，图像分割算法。难点：区域生长，形态学分水岭算法441、2、3合计32162.实验部分实验部分的教学内容、基本要求与学时分配见表3。表3实验项目、实验内容与学时实验项目实验内容和要求实验学时对应的课程目标1.空间滤波与频域滤波实验内容：（1）掌握图像常见噪声以及加噪过程，椒盐噪声，白噪声，高斯噪声，瑞丽噪声(2)对带噪图像进行空域滤波，包括低通滤波和高通滤波（3）对带噪图像进行频域滤波，包括高斯低通滤波和同态滤波实验要求：了解各种噪声常见表现，并能根据噪声选择相应的滤波算法。41、32.图像复原与重建实验内容：（1）建立噪声模型，掌握其空间特性和频域特性(2)使用均值滤波，统计排序滤波器和自适应滤波器对图像去噪，比较实验结果并做分析（3）使用带通滤波和带阻滤波，理解维纳滤波推导过程，编程实现维纳滤波，比较这几种滤波器的效果，从主客观讨论并分析实验要求：使用常见滤波器进行图像复原和重建，并分析其主客观效果。41，33.图像压缩实验内容：（1）了解常见图像视频压缩标准，并了解其基本编码原理(2)采用JPEG对视频序列进行压缩，并比较直接采用哈夫曼压缩的效果，分析其优劣。（3）采用HEVC或H.264对图像序列进行编码，比较HEVC与JPEG的编码效果，分析其优劣。实验要求：使用预测编码，变换编码，熵编码等处理图像41，2，34.图像分割实验内容：（1）对图像的孤立点，线和边缘进行检测，利用梯度信息或者方向导数。（2）对图像进行阈值处理，使用基本的全局阈值处理和Otsu方法，了解阈值处理在图像识别的重要作用。（3）使用基于区域的图像分割算法对灰度图像进行分割，并尝试对彩色图像进行分割。实验要求：利用常见分割算法处理图像并检测线和边缘。41、2、3合计16五、教学方法及手段本课程以课堂讲授为主，结合讨论、案例、视频资源、实验等教学手段完成课程教学任务和相关能力的培养。学生比较全面地理解图像处理的基本方法，在掌握基本超分辨率，去噪，压缩，识别，融合，增强和分割等方法基础上，具有开发图像处理工具的初步能力。在实验教学环节中，通过启发式教学、讨论式教学教授学生数字图像处理的基本理论、基本知识和基本技能。培养学生自主学习能力、实际动手能力，激发学生的创新思维。在实验前学生应复习和掌握与本实验有关的教学内容；在实验中要严格遵守实验纪律，按操作规程使用仪器；实验结束后，按规定对仪器进行维护保养；每完成一项实验，要认真完成一份实验报告。六、课程资源1.推荐教材：（1）RafaelC.Gonzalez，数字图像处理（MATLAB版）（第二版）（本科教学版），电子工业出版社出版社，2020.（2）阮秋琦.数字图像处理基础.清华大学出版社,2009.（3）蔡体健，刘伟.数字图像处理基于Python.科学出版社,2022.2.参考书：（1）RafaelC.Gonzalez.数字图像处理.电子工业出版社,2020.（2）丛玉良.数字信号处理原理及其MATLAB实现.电子工业出版社,2015.（3）刘衍琦,詹福宇.MATLAB图像与视频处理实用案例详解.电子工业出版社,2015.3.期刊论文：(1) TengQ,TengG,XiangLI,etal.LookaheadSearch-BasedLow-ComplexityMulti-TypeTreePruningMethodforVersatileVideoCoding(VVC)IntraCoding[J].IEICETransactionsonfundamentalsofelectronics,communications&computersciences,2023.(2)KnollF,MurrellT,SriramA,etal.AdvancingmachinelearningforMRimagereconstructionwithanopencompetition:Overviewofthe2019fastMRIchallenge[J].MagneticResonanceinMedicine,2020.(3)FarsiuS,Robinson,M.D,EladM,etal.Fastandrobustmultiframesuperresolution[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2004,13(10):1327-1344.(4)Yang,J.Wright,J.Huang,T.Ma,Y.ImageSuper-ResolutionViaSparseRepresentation[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2010,19(11):2861-2873.（5）EladM,AharonM.ImageDenoisingViaSparseandRedundantRepresentationsOverLearnedDictionaries[J].IEEETip,2006,15:3736-3745.4.网络资源：（1）数字图像处理，网易公开课，/newview/movie/courseintro?newurl=MEK2TFDFQ（2）数字图像处理，Bilibili，/video/BV1qC4y1H7tK?from=search&seid=6201875444632427521&spm_id_from=333.337.0.0七、课程考核对课程目标的支撑课程成绩由过程性考核成绩和期末考核成绩两部分构成，具体考核/评价细则及对课程目标的支撑关系见表4。过程性各项考核环节比例可以根据需求调整，总和比例不变。表4课程考核对课程目标的支撑考核环节占比考核/评价细则课程目标123过程性考核课堂表现10（1）根据课堂出勤情况和课堂回答问题情况进行考核，满分100分。（2）以平时考核成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√55作业14（1）根据作业情况进行考核，满分100分。（2）以平时作业成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√455实验16（1）根据每个实验的实验操作完成情况和实验报告质量单独评分，满分100分；（2）每次实验单独评分，取各次实验成绩的平均值作为此环节的最终成绩。（3）以实验成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√655期末考核60采用论文或者大作业形式要求学生根据所学内容教好处理实际问题，详细展示结果，进行科学分析√√3030合计：100分454510八、考核与成绩评定1.考核方式及成绩评定考核方式：本课程主要以课堂表现、作业、实验、大作业或论文等方式对学生进行考核评价。考核基本要求：考核总成绩由期末成绩和过程性考核成绩组成。期末考试采用论文或大作业形式，期末成绩满分为100分（权重60%），期末论文或大作业要求学生根据所学内容教好处理实际问题；课堂表现，作业和实验等过程性考核成绩为100分（权重40%）；过程性考核分值分配应与教学大纲各章节的学时基本成比例。2.过程性考核成绩的标准过程性考核方式重点考核内容、评价标准、所占比重见表5。表5过程性考核方式评价标准考核方式所占比重(%)100>x≥9090>x≥8080>x≥7070>x≥60x<60课堂表现25%积极参与教学活动，踊跃回答问题，签到率大于95%。认真参与教学活动，积极回答问题，签到率大于90%。偶尔参与教学活动，经常回答问题，签到率大于85%。上课不认真，偶尔参与教学活动，签到率大于80%。上课不认真，不参与教学活动，签到率低于60%。。作业35%作业完整，思路清晰，准确率大于90%。作业完整，准确率大