数字图像处理教学大纲

PAGEPAGE8《数字图像处理》课程教学大纲一、课程基本信息课程名称数字图像处理课程编号64课程性质选修课课程类别专业课开课单位机械电子教研室授课学期第7学期学分/学时2/32课内学时32理论授课16上机学时16课内实践实验学时课外学时32适用专业机械电子工程是否双语否先修课程高等数学后续课程无二、课程简介《数字图像处理》是机械电子工程专业的专业选修课，为理论性较强的一门课程。本课程对数字图像灰度变换、滤波、形态学处理、彩色图像处理、图像分割及特征提取知识进行理论讲授及实验验证，培养学生掌握数字图像处理的基本概念、基本理论，具备设计图像处理应用程序和分析选择图像算法的能力，全面考核学生对数字图像处理知识的掌握、运用、分析问题、解决问题能力,使学生具备解决典型图像问题的实践能力、创新能力和图像处理应用程序设计开发能力。三、课程目标及对毕业要求指标点的支撑（一）课程目标通过本课程的学习，使学生达到以下目标：课程目标1.（知识目标）描述数字图像灰度变换、滤波原理，分析彩色图像处理、形态学处理方法、领会图像分割及特征提取理论；应用图像处理的原理、方法，描述复杂工程问题、分析解决问题的途径；课程目标2.（能力目标）运用数字图像处理原理及方法，探讨图像处理典型问题的解决方案，评价不同方法的应用场合；课程目标3.（价值塑造）领会图像处理领域现代化硬件、软件的作用，在实践中驱动创新性思维、塑造审美情趣、培育科学精神。（二）课程目标对毕业要求指标点的支撑课程目标支撑毕业要求指标点毕业要求课程目标1指标点2-22-问题分析课程目标2指标点4-14-研究课程目标3指标点5-15-使用现代工具四、课程基本教学内容及对课程目标的支撑（一）课程基本教学内容理论课程：第一单元灰度图像处理（学时数：6学时）1.课程主要内容数字图像处理的概念、应用领域、数字图像处理的基本步骤、图像处理系统的组成。图像类型、数字图像表示基本数学工具。灰度变换与空间滤波、频率域滤波。2.重点和难点重点：数字图像表示、灰度变换与空间滤波。难点：图像处理系统组成、频率域滤波。3.教学方法课堂讲授、课上讨论、演示示教。1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明数字图像处理的概念、应用领域、数字图像处理的基本步骤、图像处理系统的组成。2.通过课上讨论，强调理论与实践相结合，促进学生灰度变换与空间滤波知识整合，培养学生的反思能力；3.通过演示示教，理解滤波应用程序设计、调试过程，培养学生解决实际问题能力。4.学生学习预期成果描述数字图像处理基本步骤、系统组成，理解图像类型、数字图像表示基本数学工具，应用灰度变换与空间滤波、频率域滤波设计、调试图像处理应用程序，并对程序的运行结果进行合理的分析。5.支撑课程目标课程目标1、课程目标2。第二单元彩色与二值图像处理（学时数：4学时）1.课程主要内容彩色图像处理的概念、颜色空间、彩色变换与空间滤波，二值图像、二值图像的形态学图像处理。2.重点和难点重点：颜色空间、彩色变换与空间滤波。难点：二值图像的形态学图像处理。3.教学方法课堂讲授、课上讨论、演示示教。1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明彩色图像处理的概念、颜色空间、彩色变换与空间滤波。2.通过课上讨论，强调理论与实践相结合，促进学生二值图像的形态学图像处理知识整合，培养学生的反思能力；3.通过演示示教，理解彩色图像处理应用程序设计、调试过程，培养学生解决实际问题能力。4.学生学习预期成果描述彩色图像处理的概念、应用颜色空间、彩色变换，实现颜色识别应用程序设计、调试。理解二值图像概念及形态学图像处理理论，应用二值图像形态学腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，分析、解决图像平滑、边缘检测任务。5.支撑课程目标课程目标1、课程目标2。第三单元图像分割与特征提取（学时数：6学时）1.课程主要内容边缘检测、阈值分割、Hough变换，边界跟踪、边界特征描述。2.重点和难点重点：边缘检测、阈值分割。难点：Hough变换，边界跟踪、边界特征描述。3.教学方法课堂讲授、课上讨论、演示示教。1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明处理边缘检测、阈值分割的概念、分析应用空间滤波的边缘检测方法。2.通过课上讨论，强调理论与实践相结合，促进学生Hough变换中数学知识的整合，培养学生的反思能力；3.通过演示示教，理解边界跟踪应用程序设计、调试过程，培养学生解决实际问题能力。4.学生学习预期成果描述图像分割的概念、应用边缘检测、阈值分割、Hough变换，实现图像分割应用程序设计、调试。理解边界跟踪算法，能选择边界特征描述子，分析、区分不同的边界形状。5.支撑课程目标课程目标1、课程目标2。实验课程第四单元上机基础练习（学时数：8学时）1.课程主要内容图像的基本操作、图像增强练习、图像平滑练习、图像锐化练习。2.重点和难点重点：程序的逻辑、结构难点：程序的调试3.实施方式理论+实验4.学习要求学生运用所学图像处理相关理论，编写程序并调试，实现图像的读取、保存、灰度变换等基本操作，实现图像增强、图像平滑、图像锐化等基本图像处理任务。5.实验要求（1）实验属性：验证性实验（2）开出要求：必做（3）分组要求：1人1组（4）实验准备：上机前要复习理论知识并用初步设计程序代码（5）其他要求无6.学生学习预期成果学生在学完本单元课程后应具有一定的编程能力，理解并合理使用图像处理函数，完成图像增强、图像平滑、图像锐化等基本图像处理练习任务。7.支撑课程目标课程目标3第五单元上机进阶练习（学时数：8学时）1.课程主要内容彩色图像处理练习、图像边缘检测练习、图像形态学处理练习、图像分割练习。2.重点和难点重点：程序的逻辑、结构难点：程序的调试3.实施方式理论+实验4.学习要求学生运用所学图像处理相关理论，编写程序并调试，实现彩色图像处理练习、图像边缘检测练习、图像形态学处理练习、图像分割练习等进阶图像处理任务。5.实验要求（1）实验属性：综合性实验（2）开出要求：必做（3）分组要求：1人1组（4）实验准备：上机前要复习理论知识并用初步设计程序代码（5）其他要求无6.学生学习预期成果学生在学完本单元课程后应具有较强的编程能力，理解并合理使用图像处理函数，完成彩色图像处理、边缘检测、图像形态学处理、图像分割等进阶图像处理练习任务。7.支撑课程目标课程目标3（二）课程基本教学内容对课程目标的支撑理论课程课程教学内容教学方法支撑的课程目标学时安排课内课外学时比例第一单元灰度图像处理课堂讲授、课上讨论、演示示教。课程目标1、261：1第二单元彩色与二值图像处理课堂讲授、课上讨论、演示示教。课程目标1、241：1第三单元图像分割与特征提取课堂讲授、课上讨论、演示示教。课程目标1、261：1合计161：1实验课程课程教学内容教学方法支撑的课程目标学时安排第四单元上机基础练习讲授+现场指导课程目标38第五单元上机进阶练习讲授+现场指导课程目标38合计16五、课程考核及对课程目标的支撑（一）课程考核课程成绩构成（百分制）课程成绩构成比例考核环节目标分值考核/评价细则平时成绩20%作业（百分制）50本门课程5次作业，主要考核灰度图像、二值图像、彩色图像相关理论及图像处理原理。作业评分具体标准：提交时间、作业正确率目标分值=0.5*作业平均成绩测验（百分制）40随堂测验2次：考核内容：数字图像处理理论中关键术语的理解。评价细则：提交时间、作业正确率目标分值=0.4*测验平均成绩课堂表现（百分制）10按课堂反馈、讨论、回答问题参与度综合评价。目标分值=0.1*综合评价成绩实践成绩30%上机（百分制）50考核内容及评价细则按上机练习完成的正确率及先后顺序综合评价目标分值=0.5*综合评价成绩专题设计（百分制）50考核内容及评价细则4人一组，完成一篇专题研习报告，阐述上机练习中拓展性工作及收获，按实际贡献排序及新颖性综合评价。目标分值=0.5*综合评价成绩期末考试50%知识40考核内容：所有教学内容考试题型：简答题，分析题评价细则：采用开卷线下考试，共计100分，按试卷参考答案及评分标准评分。能力40综合应用15创新5（二）课程考核对课程目标的支撑教学内容考核内容考核方式支撑的课程目标第一单元灰度图像处理1-1灰度变换与空间滤波1-2频率域滤波作业、测验、期末考试课程目标1、2第二单元彩色与二值图像处理2-1彩色图像处理2-2形态学图像处理作业、测验、期末考试课程目标1、2第三单元图像分割与特征提取3-1图像分割3-2特征提取作业、测验、期末考试课程目标1、2第四单元上机基础练习4上机基础练习编程上机编程课程目标3第五单元上机进阶练习5上机进阶练习编程专题设计课程目标3六、使用教材、相关推荐书目及课程资源（一）使用教材R.C.冈萨雷斯（RafaelC.Gonzalez），R.E.伍兹（RichardE.Woods），S.L.艾丁斯（StevenL.Eddins）著，阮秋琦译.数字图像处理（MATLAB版）（本科教学版）第2版,电子工业出版社，2020,6（二）相关推荐书目1MilanSonka，VaclavHlavac，RogerBoyle著，图像处理、分析与图像处理与分析·第4版，清华大学出版社，2016