《数字图像处理I》教学大纲

1、数字图像处理I（Digital Image Processing I）课程代码：4241042学分：3学时：48（其中：课程教学学时34，实验学时：14）先修课程：线性代数、程序设计基础适用专业：计算机科学与技术教材：数字图像处理第2版，Rafael C. Gonzalez，阮秋琦等翻译，电子工业出版社，2003年开课学院：计算机与软件学院一、课程性质与课（一）课程性质数字图像处理是计算机专业的一门重要的综合性和实践性较强的专业方向选修课。本课程研究数字图象处理的基本理论、方法和技术，是模式识别、计算机视觉和人工智能等学科的基础。（二）课程目标课程目标包括知识目标和能力目标，具体如下：课程目标

2、1：使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和技术，熟悉数字图像增强、复原、分割和编码的基本方法，培养学生解决计算机领域复杂工程问题所需专业知识，为本专业后续课程的学习打下良好的理论基础。课程目标2：能够综合运用数字图像处理的基本理论、方法和技术，分析研究数字图像处理领域的复杂问题，设计可行的解决方法或算法。课程目标3：针对设计的解决方法或算法，能够合理使用编程工具实现算法并进行算法有效性和合理性验证与分析，并通过信息综合得到合理有效的结论。（三）课程目标与专业毕业要求指标点的对应关系本课程支撑专业培养计划中的毕业要求指标点2.2、3.2和4.4。毕业要求指标点2.2：应用计算机领域专业知识，能

3、够根据给出的实际工程案例，运用图表等工程方法发现问题、提出问题及分析问题。毕业要求指标点3.2：能够合理地组织数据，有效地存储和处理数据，正确地进行算法设计、分析和评价。毕业要求指标点4.4：针对设计或开发的解决方案，能够通过理论证明、实验仿真或者系统实现等多种科学方法说明其有效性和合理性，并对解决方案的实施质量进行分析，通过信息综合得到合理有效的结论。课程目标毕业要求指标点课程目标1课程目标2课程目标3毕业要求2.2毕业要求3.2毕业要求4.4二、课程内容及教学要求本课程教学内容包括：数字图像处理基础、空间域图像增强，图像变换、频域图像增强、图像复原和图像分割。本课程基本要求是：通过学习使学

4、生了解数字图像处理的基本概念和原理；了解图像处理技术的特点、应用范围和现状；掌握图像处理的基本原理和技术，熟悉图像变换、直方图和点运算等基本运算；掌握图像增强、图像复原、图像分割、图像的编码与压缩等相关原理；学会设计图像处理应用系统的方法，能够通过编写程序解决基本的图像处理问题，为今后从事图像处理的研究和开发打下良好的基础。第1章绪论（一）教学内容1.什么是数字图像处理2. 数字图像处理的起源3. 数字图像处理领域的应用实例4. 数字图像处理的基本步骤5. 图像处理系统的组成（二）教学要求1.了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；2

5、. 了解数字图像处理的基本步骤；3. 了解图像处理系统的组成。（三）重点与难点1. 重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2. 难点数字图像处理基本步骤第2章数字图像基础（一）教学内容1.视觉感知要素2. 光和电磁波谱3. 图像感知和获取4. 图像取样和量化5. 像素间的一些基本关系6. 数字图像处理中所用数学工具的介绍（二）教学要求1. 了解视觉感知要素；2. 了解几种常用的图像获取方法；3. 掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；4. 掌握像素间的联系的概念；5. 了解数字图像处理中的常用数学工具。（三）重点与难点1. 重点图像数字化过程及图像中像素的联系2. 难点

6、图像中像素的联系第3章灰度变换与空间滤波（一）教学内容1.背景知识2.一些基本的灰度变换函数3.直方图处理4.空间滤波基础5.平滑空间滤波器6.锐化空间滤波器7.混合空间增强法8.使用模糊技术进行灰度变换和空间滤波（二）教学要求1.了解空间域图像增强的概念、目的及主要技术；2. 理解直接灰度变换的方法原理；3. 理解直方图的定义、性质及用途，掌握直方图均衡化技术细节，理解直方图规定化处理方法的原理及作用；4.掌握图像的空间域的平滑和锐化技术方法。（三）重点与难点1. 重点直方图均衡化技术及常用的图像的空间域的平滑和锐化方法2. 难点直方图规定化算法第4章频率域滤波（一）教学内容1.背景2.基本

7、概念3.取样和取样函数的傅里叶变换4.单变量的离散傅里叶变换（DFT）5.两个变量的函数的扩展6.二维离散傅里叶变换的一些性质7.频率域滤波基础8.使用频率域滤波器平滑图像9. 使用频率域滤波器锐化图像10. 选择性滤波11. 实现（二）教学要求 1. 了解傅里叶变换和频率域的概念； 2. 理解常用的平滑和锐化滤波器的概念和方法。（三）重点与难点1. 重点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2. 难点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第5章图像复原与重建（一）教学内容1.图像退化/复原过程的模型2.噪声模型3. 只存在噪声的复原空间滤波4. 用频率域滤

8、波消除周期噪声5. 线性、位置不变的退化6. 估计退化函数7. 逆滤波8. 最小均方误差（维纳）滤波9. 约束最小二乘方滤波器10. 几何均值滤波11. 由投影重建图像（二）教学要求1. 理解图像退化/复原过程的模型；2. 掌握几种常用的空间滤波方法；3. 理解几种常用的频率域方法；4. 了解估计退化函数、逆滤波和最小均方误差（维纳）滤波。（三）重点与难点1. 重点常用的空间和频率滤波器2. 难点逆滤波和维纳滤波第6章彩色图像处理（一）教学内容1.彩色基础型2.彩色模型3. 伪彩色处理4. 全彩色图像处理基础5. 彩色变换6. 平滑和尖锐化7. 基于彩色的图像分割8. 彩色图像中的噪声9. 彩

9、色图像压缩（二）教学要求1. 了解彩色基础、RGB颜色模型以及HIS颜色模型；2. 理解RGB颜色模型和HIS颜色模型的色度学基础和适用范围；3. 了解常用的彩色图像处理方法。（三）重点与难点1. 重点彩色基础和模型、伪彩色处理、全彩色处理基础及彩色变换和不同颜色空间的定义和选择2. 难点彩色变换第7章图像分割（一）教学内容1.基础知识2.点、线和边缘检测3. 阈值处理4. 基于区域的分割5. 用形态学分水岭的分割6. 分割中运动的应用（二）教学要求 1. 掌握图像分割的思想及策略； 2. 理解点、线和边缘检测和阈值分割的基本思想和方法。（三）重点与难点1. 重点图像分割，轮廓跟踪2. 难点基

10、于区域的分割第8章图像编码（一）教学内容1.图像压缩的基本概念2.有损压缩和无损压缩3. 统计编码4. 预测编码5. 变换编码6. 图像压缩编码标准（二）教学要求1. 了解图像压缩的基本概念和分类；2. 掌握统计编码、预测编码、变换编码的基本原理；3.了解图像压缩的编码标准。（三）重点与难点1. 重点统计编码、预测编码和变换编码2. 难点变换编码和图像压缩编码标准三、本课程开设的实验项目编号实验项目名称学时类型要求支撑的课程目标1Matlab图像处理初步2验证性必做课程目标22灰度变换及直方图均衡化算法实现2验证性必做课程目标1、2、33空域平滑与锐化算法实现2验证性必做课程目标1、2、34频

11、域滤波算法实现2验证性必做课程目标1、2、35图像复原算法实现2验证性必做课程目标1、2、36彩色图像处理2验证性必做课程目标1、2、37图像分割算法实现2验证性必做课程目标1、2、3实验1：Matlab图像处理初步1. 实验目的及要求熟悉Matlab语言关于图像处理的基本操作2. 实验主要内容1）练习imread、imshow、iminfo、imwrite、subplot、for等命令以及矩阵计算有关命令；2）读取图像并对对图像进行点处理，显示处理后的数字图像；3. 重难点Matlab矩阵的用法和Matlab图像处理一般步骤实验2：灰度变换及直方图均衡化算法实现1. 实验目的及要求1）理解点

12、操作图像增强方法；2）理解直方图均衡化算法的原理，掌握算法的实现；2. 实验主要内容1）理解图像灰度拉伸，练习imadjust函数的使用；2）编程实现图像线性灰度变换算法；3）编程实现图像灰度对数和指数变换；4）在Matlab中编程实现直方图均衡化算法；3. 重难点图像灰度变换算法和直方图均衡化算法的实现实验3：空域平滑与锐化算法实现1. 实验目的及要求1）理解图像平滑的相关算法，并掌握算法的实现2）理解图像锐化的相关算法，并掌握算法的实现2. 实验主要内容1）编程实现均值滤波器、加权均值滤波器、高斯滤波器；2）编程实现中值滤波器、最大值最小值滤波器和中点滤波器；3）编程实现各类梯度算子和拉普

13、拉斯算子对图像进行锐化；3. 重难点梯度算子和拉普拉斯算子图像锐化算法的实现；实验4：频域滤波算法实现1. 实验目的及要求1）理解图像傅里叶变换及其性质，并掌握傅里叶变换频谱分析的方法；2）理解各类频域平滑和锐化算法，并掌握算法的实现；2. 实验主要内容1）编程显示图像的傅里叶变换频谱；2）编程实现各类低通滤波器；3）编程实现各类高通滤波器；4）编程实现高频增强滤波器和高频提升滤波器；3. 重难点梯度算子和拉普拉斯算子图像锐化算法的实现实验5：图像复原算法实现1. 实验目的及要求1）了解图像复原的原理；2）通过实验了解不同噪声模型的分布特点；3）熟练掌握空域和频域滤波复原的方法；2. 实验主要

14、内容1）实现四种均值滤波器（算术均值、几何均值、谐波均值和逆谐波均值），对比分析算法特点；2）实现alpha修正均值滤波器；3）实现自适应中值滤波器3. 重难点自适应中值滤波器实验6：彩色图像处理1. 实验目的及要求1）理解彩色模型；2）掌握伪彩色图像处理和全彩色图像处理；3）掌握彩色变换方法；2. 实验主要内容1）实现伪彩色和全彩色图像处理算法；2）实现彩色变换算法实验7：图像分割算法实现1. 实验目的及要求1）理解点线面检测方法；2）掌握阈值分割方法；3）掌握基于区域的分割算法；2. 实验主要内容1）实现图像的点线的检测算法；2）实现阈值分割算法；3）实现区域生长法注：本课程为数字图像处理

15、实验课，授课对象为大三学生，实验类型主要包括验证性和综合性实验，均需要提交实验报告，实验报告主要包括实验目的、要求和内容，数据的分析以及思考题的回答。实验评价内容和评分细则参见附录1。四、学时分配及教学方法章教学形式及学时分配主要教学方法支撑的课程目标课堂教学实验上机课程实践小计第1章绪论44讲授、演示课程目标1第2章数字图像基础426讲授、演示、讨论课程目标1第3章灰度变换与空间滤波6410讲授、演示、讨论课程目标1、2、3第4章频率域滤波428讲授、演示、讨论程目标1、2、3第5章图像复原与重建428讲授、演示、讨论程目标1、2、3第6章彩色图像处理426讲授、演示、讨论程目标1、2、3第

16、7章图像分割426讲授、演示、讨论程目标1、2、3第8章图像编码404讲授、演示、讨论程目标1、2、3合计 =SUM(ABOVE) 34 =SUM(ABOVE) 14 =SUM(ABOVE) 48注：1.课程实践学时按相关专业培养方案列入表格； 2.主要教学方法包括讲授法、讨论法、演示法、研究型教学方法（基于问题、项目、案例等教学方法）等。五、课程考核 1. 课程考核方式包括期末考试、平时作业及阶段测试情况考核（其中包括笔记、大作业等）和实验情况考核。考核形式考核要求考核权重备注平时作业及阶段测试课后完成课程配套在线课程章节测试题，主要考核学生对每节课知识点的理解和掌握程度，计算全部作业的平均

17、成绩再按20%计入总成绩；可让学生查阅资料，了解本课程相关技术发展情况，自主学习并完成。20%在线课程测试题设置了最低分和完成期限实验完成7个实验，主要训练学生应用所学知识完成任务的能力，最后按20%计入课程总成绩。20%要求撰写不少于3次得实验报告期末考试试卷题型包括填空题、选择题、简答题和综合题四大类，以卷面成绩的60%计入课程总评成绩。60%期末考试采用闭卷笔试六、参考书目及学习资料1.冈萨雷斯著.数字图像处理（MATLAB版），电子工业出版社，2013年2. HYPERLINK /s?ie=UTF8&field-author=%E5%A1%9E%E5%88%A9%E6%96%AF%E5

18、%9F%BA%20(Richard%20Szeliski)&search-alias=books 塞利斯基著，哀海舟译.计算机视觉：算法与应用，清华大学出版社，2012HYPERLINK /?key2=%D1%EE%B5%A4&medium=01&category_path=01.00.00.00.00.00 o 杨丹 ，赵海滨，龙哲等编著杨丹， HYPERLINK /?key2=%D5%D4%BA%A3%B1%F5&medium=01&category_path=01.00.00.00.00.00 o 杨丹 ，赵海滨，龙哲等编著 赵海滨， HYPERLINK /?key2=%C1%FA%D5

19、%DC&medium=01&category_path=01.00.00.00.00.00 o 杨丹 ，赵海滨，龙哲等编著 龙哲等编著. HYPERLINK /23268962.html l ddclick?act=click&pos=23268962_0_1_q&cat=&key=matlab%CD%BC%CF%F1%B4%A6%C0%ED&qinfo=165_1_48&pinfo=&minfo=&ninfo=&custid=&permid=20140704223656196502738969883851623&ref=http%3A%2F%2F%2F&rcount=&type=&t=1404513636000 o MATLAB图像处理实例详解 t _blank MATLAB图像处理实例详解，HYPERLINK /?key=&key3=%C7%E5%BB%AA%B4%F3%D1%A7%B3%F6%