数字图像处理与Python实现 教学大纲

《数字图像处理》教学大纲英文课程名称:DigitalImageProcessing课程编号：B035003总学时：40（其中理论课学时：24实验（或上机）学时：16）总学分：2先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、程序设计基础、Python程序设计适用专业：计算机科学与技术开课单位：计算机科学与技术学院执笔人：审校人：一、课程简介数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。本课程是计算机科学与技术、电子信息工程、通信工程、信息工程、信号与信息处理、生物医学工程、控制科学与工程等专业的专业课程。本课程主要内容包括图像获取与数字化、图像基本运算、图像变换、图像增强、图像形态学操作、图像压缩编码、图像分割等的基本原理和技术方法，并结合常见行业应用案例加深理解数字图像处理技术的发展。通过本课程的学习，培养学生解决数字图像处理应用领域问题的能力，为后续从事数字媒体、视频媒体、图像处理和计算机视觉等领域的技术研究与系统开发打下坚实的理论与技术基础。本课程采用案例法、讲授法、任务驱动法等多种教学方法与多媒体教学手段配合，培养学生初步掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本处理方法；以学生为中心，注重产出导向的课程设计，强化学生工程实践能力提升，注重社会主义核心价值观的引导，并提升科学精神和科学思维能力，建立学术自信。二、课程教学内容第1章绪论1．1数字图像处理简介1．2数字图像处理的表示方法1．3计算机中的数字图像文件格式1．4数字图像处理系统的组成1．5常见的数字图像处理操作第2章数字图像处理基础2.1色度学基础2.2图像的数字化技术2.3像素的基本关系2.4图像质量评价第3章Python图像处理基础3.1Python编程语言3.2Python的图像处理库3.3Python图形处理开发环境配置3.4图像文件的基本操作3.5图像类型转换第4章图像变换4.1图像几何变换4.2离散傅里叶变换4.3离散余弦变换第5章图像增强技术5.1图像增强技术分类5.2直接灰度变换法5.3直方图修正法5.4空域增强5.5频域增强5.6图像退化及复原（自学）第6章形态学图像处理6.1预备知识6.2二值图像的形态学操作6.3灰度图像的形态学操作6.4图像形态学处理应用第7章图像分割7.1图像分割基本概念7.2基于边缘的图像分割7.3基于区域的图像分割第8章图像压缩8.1基础知识8.2常见的图像压缩方法第9章数字水印技术9.1数字作品的版权保护9.2版权保护技术的发展9.3数字水印技术9.4典型的数字水印方案第10章指纹识别10.1指纹识别技术概述10.2指纹识别关键技术10.3指纹识别算法Python实现第11章病例图像处理案例11.1病理图像处理案例12.2病理图像处理技术发展现状11.3病理图像处理案例的实现三、习题课、课堂讨论内容1．数字图像处理系统的组成2．数字图像处理的基本操作方法3．数字图像像素间的关系3．数字图像直方图计算4．数字图像的腐蚀和膨胀原理5．图像分割的基本原理6．图像压缩的基本原理7.数字图像处理的典型应用与实现四、实验（或上机）内容1．数字图像文件的基本操作（1）在计算机的图画软件中创建一幅图像，分别存储为BMP、GIF、JPEG和TIFF格式的图像文件，并显示其大小。（2）实现图像文件的读取，获取图像的尺寸信息，显示图像。（3）实现不同格式的图像间转换：将RGB彩色图像转为灰度图像，并显示；将灰度图像转为二值图像，并显示；将数值矩阵转图像并显示，保存到指定目录中。（4）图像指定位置区域的操作：读取一幅彩色256*256的lena彩色图像，获取其[85:120,100:140]位置区域的像素值，计算并显示该图像的像素值均值等。2.数字图像的基本操作和变换（1）Python环境下实现图像文件的基本几何操作方法（包括平移、镜像等）。（2）对图像文件数据进行离散傅里叶变换，并分析其变换后图像特点。（3）对图像文件数据进行离散余弦变换，并分析其变换后图像特点。3.数字图像增强处理（1）对数字图像进行线性拉伸算法的增强实现（线性拉伸变换函数自行拟定）。（2）对数字图像进行指数拉伸算法的实现。（3）对数字图像进行直方图均衡化算法的实现。（4）对数字图像添加高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、speckle噪声等，并显示添加噪声前后对比图像。（5）对已经添加了噪声的图像进行均值滤波。（6）对已经添加了噪声的图像进行中值滤波，显示滤波前后的对比图。（7）基于一二阶微分算子实现图像空域增强的操作方法（比如Roberts、Prewitt和Sobel算子、拉普拉斯算子等）。（8）图像频域增强的操作流程和实现方法（低通、高通、带阻和带通滤波等）4.图像形态学操作（1）对二值图像进行形态学操（开运算、闭运算、膨胀运算、腐蚀运算）实现。（2）对灰度图像进行形态学操作（开运算、闭运算、膨胀运算、腐蚀运算）实现。5.常见图像分割算法（1）一二阶微分算子法和非积分算子法。（2）常见的基于区域的图像分割算法和实现。6.掌握常见的图像压缩方法原理与实现（1）哈夫曼编码。（2）算术编码。（3）行程编码方法。7.数字图像水印算法实现实现空域和频域两种算法对图像进行水印嵌入和提取；显示水印嵌入前后的图像，并显示水印嵌入前后的图像psnr值，以及水印提取的nc值。五、课外学习（或实践自学）内容在学习掌握数字图像处理的基本理论、概念、方法和技术的基础上，课外时间查阅最新的文献资料，了解本领域最新的成果、发展动态和应用现状。教学大纲说明书一、课程的性质与任务本课程是计算机专业本科生的选修课程。主要任务是比较系统地学习各种数字图像处理和操作的基本原理、典型方法和实用技术。目的是让学生掌握数字图像处理的基本理论和技术，建立一个比较完整的图像处理的知识体系，并了解和掌握常用的图像处理技术。学习的本课程目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，了解数字图像处理国内外的发展方向。通过该课程的学习，了解图像技术整体概况和分类；掌握有关视觉和图像模型，数字图像采集、表达和像素关系；掌握图像的各种基本变换技术；掌握图像处理方面的基本技术，例如图像增强、图像形态学操作、图像压缩编码和图像分割等基础理论，技术和方法。二、课程与其他课程的联系与分工学习课程需要高等数学、线性代数、概率论与数理统计、计算机程序设计基础、数字信号处理等方面的知识。三、各章内容的基本要求及重点、难点第1章结论基本要求：了解数字图像处理的概念、应用领域、处理步骤重点：数字图像处理操作的应用领域，学习的必要性难点：理解数字图像的成像第2章数字图像基础基本要求：掌握数字图像处理的入门技术基础，了解成像原理，掌握图像取样和量化、像素相关知识。重点：掌握图像取样和量化的概念，像素间的基本关系，图像质量评价难点：理解图像取样和量化，图像的主观和客观质量评价第3章Python图像处理基础基本要求：掌握Python用于图像处理的安装环境与第三方库的下载方法；掌握Python环境下的图像文件基本操作；掌握Python下的图像类型转换及显示。重点：掌握Python环境下的图像文件基本操作；掌握Python下的图像类型转换及显示。难点：Python环境下的各种图像文件基本操作、图像数据获取及正常显示。第4章图像变换基本要求：了解图像空域变换和频域变换的概念和作用；掌握典型的图像空间空域变换和频域变换（DFT和DCT）原理，并在Python环境下实现。重点：掌握图像变换的作用和意义；在Python环境下实现图像的空域变换和频域变换难点：图像频域变换的作用和实现第5章图像增强技术基本要求：了解图像增强的作用，图像增强的常见方法，图像增强和图像锐化的概念；掌握常见的图像空域增强方法及其在Python环境下的实现；掌握常见的频域增强方法机器在Python环境下的实现。重点：掌握空域增强常见方法，包括点运算算法和邻域增强方法；掌握频域增强的常见方法，包括低通滤波、高通滤波、带通与带阻滤波，以及同态滤波等；理解并掌握图像直方图的概念，并在Python环境下可以获取并使用图像直方图信息。难点：常见空域和频域增强算法的原理与实现第6章形态学图像处理基本要求：了解二值图像和灰度图像的膨胀、腐蚀、开操作和闭操作的基本概念和应用；掌握形态学图像处理的基本运算，掌握常用的形态学的基本操作。重点：掌握膨胀、腐蚀、开操作、闭操作、击中或击不中变换的基本概念和应用，掌握边界提取、区域填充、连通分量的提取、细化、骨架等二值图像形态学算法的基本思想。难点：图像膨胀和腐蚀的定义与操作实现第7章图像分割基本要求：了解图像分割对于图像分析的重要作用，了解常见的图像分割方法，了解基于显著性分析的图像分割技术现状；掌握点、线与边缘检测的概念，熟练掌握检测边缘的Robert、Sobel、Prewitt和Laplacian梯度算子,掌握LOG算子的概念，掌握区域生长的思想，理解区域分离与合并的原理；掌握常见的图像分割算法原理与实现方法。重点：基于Canny边缘检测方法实现图像分割原理与实现；基于阈值法和分水岭实现图像分割的原理与实现难点：基于分水岭算法的图像分割原理第8章图像压缩编码基本要求：了解图像中冗余信息的构成、数字图像压缩模型；了解常见的数字图像压缩标准和编码技术分类，掌握典型的图像压缩方法与实现。重点：Huffman编码、算术编码等常见编码技术的原理与实现难点：Huffman编码、算术编码等常见编码技术的原理与实现第9章数字水印技术基本要求：了解数字作品的常见版权保护方法及发展；了解数字水印技术的发展现状；掌握数字水印技术的基本原理；掌握数字水印技术系统的基本组成；掌握数字水印技术的重要指标和评价方法。重点：基于空域和频域的数字图像的水印嵌入和提取方法。难点：数字图像水印算法的评价方法及Python实现。第10章指纹识别基本要求：了解指纹用于识别的重要特征；了解指纹识别技术的概念及其发展；掌握指纹识别技术的基本流程；了解指纹识别技术的核心技术。重点：常见的指纹图像的预处理操作，包括指纹增强、二值化、细化等处理。难点：基于Python环境实现基本的指纹识别算法。第11章病例图像处理案例基本要求:了解病例图像处理和分析的重要现实意义；了解病例图像处理技术的发展现状；了解病例图像分析的预处理操作。重点：病例图像分析的预处理操作。难点：基于深度学习的病例图像处理的案例的设计与实现。四、习题课、课堂讨论要求1．习题课的形式以教师讲解为主，课堂讨论为辅，并借助多种教学手段。2．习题课内容以章节重点知识点对应的习题为主。3．要求学生加强对理论知识的掌握和应用，注重重点难点知识的理解和掌握。五、实验（或上机）要求1．上机实验时要遵守课堂纪律，不允许迟到早退；遵守实验室的规章制度，爱护实验设备。2．每个实验都要提前预习，实验结束时要给出设计过程、实现结果、个人心得体会。3．能够独立完成实验，并写出实验报告。六、课外学习（或实践自学）要求结合自己的专业和兴趣，查阅最新的文献资料，了解本领域最新的成果和发展动态。七、学时分配建议讲课学时实验学时小计第一章213第二章415第三章224第四章426第五章426第六章224第七章224第八章224第九章224第十章（自学）000第十一章（自学）000合计241640八、推荐教材和主要参考教材推荐教材1.数字图像处理与Python实现，赵彦玲，电子工业出版社，2024年1月。2.数字图像处理（第三版），Rafael，C.，Gonzalez（拉斐尔，C.，冈萨雷斯）著，阮秋琦等译，电子工业出版社，2017-05-01。参考教材1．DigitalImageProcessing,ThirdEdition，主编：RafaelC.Gonzalez,RichardE.Woods，出版社：电子工业出版社，出版或修订时间：2010.122.数字图像处理及MATLAB实现（第2版），主编：杨杰，黄朝兵，出版社：电子工业出版社，出版或修订时间：20133.数字图像处理（MATLAB版），主编：冈萨雷斯出版社：电子工业出版社，出版或修订