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1、数字图像处理课程教学大纲课程编码:ZX0240089课程类别:专业选修课适用专业及层次:信息与计算科学本科学分:4理论学时:32实验学时:32先修课程:线性代数、高等数学、概率统计、高级程序设计一、课程的性质、目的和任务数字图像处理是信息与计算科学专业的一门专业方向限定选修课程,属于电气工程的课程。通过本课程的学习,使学生掌握数字图像处理的基本理论,使学生学会数字图像处理的基本方法,培养学生对数字图像处理技术有基本理解,为扩大专业知识面,为以后的研究生学习奠定一定的基础,或者为毕业后的工作做一定的铺垫.掌握计算机处理数字图像的基本算法,并学会用这些算法解决实际图像相关的问题。二、课程教学的基本
2、要求了解基本的数字图像的概念、术语;掌握数字图像表示法,分别在空间域和频域中对数字图像进行处理的方法、使用数学形态学方法对数字图像进行简单的处理,在彩色空间对图像进行处理,掌握基本的图像分割的方法、图像特征的表示方法和模式识别的基本理论。三、课程教学内容第一章绪论【授课学时】2【教学内容】1、数字图像的概念2、数字图像的起源3、数字图像的获取4、数字图像的处理步骤5、图像处理系统的部件6、图像处理的应用【教学要求】使学生了解数字图像技术就随时发生在我们的日常生活中,而且处理的算法不是很难,引导学生进入数字图像处理的领域。导入一些活生生的实例,进行数字图像处理的入门教育。熟悉Mat1ab工具对数
3、字图像的基本操作。【教学重难点】重点:掌握数字图像获取的常见方法难点:成像原理第二章数字图像基础【授课学时】4【教学内容】1、视觉感知要素2、光和电磁波普3、简单图像的形成模型4、取样和量化5、像素间的一些基本关系6、线性和非线性操作【教学要求】理解眼睛成像的基本原理,以及一些常见的视觉误差,简单图像的模型;理解生成数字图像的原理和步骤;掌握数字图像中像素间的关系;了解线性操作和非线性操作的概念。【教学重难点】重点:取样和量化、像素间的关系以及运算难点:取样和量化第三章空间域图像增强【授课学时】6【教学内容】1、背景知识2、某些基本灰度变换3、直方图处理4、用算术/逻辑操作增强5、空间滤波基础
4、6、平滑空间滤波7、锐化空间滤波8、混合空间增强法【教学要求】理解某些基本灰度变换、直方图处理、算术/逻辑操作增强、空间滤波基础、平滑空间滤波、锐化空间滤波、混合空间增强法等基本的空间域增强图像的方法。【教学重难点】重点:理解基本灰度变换、直方图处理、平滑空间滤波、锐化空间滤波难点:直方图处理、平滑空间滤波、锐化空间滤波第四章频域图像增强【授课学时】6【教学内容】1、背景知识2、傅立叶变换和频域的介绍3、平滑的频域滤波器4、频域锐化滤波器5、实现【教学要求】理解傅立叶变换的基本知识、平滑频域滤波器、锐化滤波器的原理和实现的步骤.【教学重难点】重点:平滑频域滤波器、锐化滤波器的原理难点:滤波器的
5、实现第五章图像复原【授课学时】6【教学内容】1、图像退化/复原过程的模型2、噪声模型3、只存在噪声的空间滤波复原4、频域滤波消减周期噪声5、线性、位置不变的退化6、估计退化函数【教学要求】理解并掌握在频域中一些复原方法的算法。【教学重难点】重点:理解并掌握图像退化/复原过程的模型和复原方法的原理和实现难点:复原方法的原理和实现第六章图像分割【授课学时】6【教学内容】1、间断检测2、边缘检测和边界检测3、门限处理4、基于区域的分割5、分割在运动检测中的应用【教学要求】理解图像分割的基本知识,掌握常见分割图像特征的基本方法。【教学重难点】重点:边缘检测和边界检测、门限处理、区域分割难点:门限处理、
6、区域分割第七章目标识别【授课学时】4【教学内容】1、模式与模式类2、基本决策理论方法的识别3、结构方法【教学要求】理解图模式及模式识别的基本知识,掌握一些常见的识别方法,尤其是结构性方法的原理。【教学重难点】重点:模式及模式识别的基本知识、决策理论方法的识别、结构性方法的原理难点:领会策理论方法的识别、结构性方法的原理四、实验项目实践教学的目的是为了更好的让学生运用所学知识解决实际问题,并将解决问题的模型、方法、算法与分析详细的表述出来,由此,该门课程的实践教学通过理论与实践相结合(32个学时)。课内实验的内容与大致安排:实验项目名称学时数必做、选做实验一图像的读取和显示2必做实验二图像增强16必做实验三图像增强24必做实验四图像复原14必做实验五图像复原24必做实验六图像分割(1)4必做实验七图像分割(2)6必做实验八模式识别2必做五、考核方式考核类型:考查考核形式:闭卷六、主要参考资料1、Visua1C+数字图像处理何斌等编著20042、图象处理和分析基础,章毓晋主编,高等教育出版社,2002年7月3、数字图像处理(matIab版)Rafae1C.Gonza1ez,RichardE.Woods,阮秋琦,等译.北京:电子工业出版社.2007年