《数字图像处理教程（OPENCV版）》 侯俊 教案大纲

《数字图像处理》教学大纲课程名称数字图像处理课程代码课程学分课程学时理论56+实验16适用专业电子信息工程，通信，计算机科学，软件工程，控制科学与工程先修课程信号与系统，线性代数开课时间第7学期开课单位课程类别专业必修考核方式闭卷考试课程教材侯俊，杨晖编著，数字图像处理（OPENCV版），机械工业出版社课程简介数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。课程目标通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。具体目标如下：掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复杂工程问题的能力。课程目标对毕业要求的支撑关系支撑的毕业要求课程目标3.3:能够在利用专业知识和查阅资料的基础上，对检测系统及其工艺流程进行创新性设计目标1目标45.1:能够知晓电子信息工程领域中所涉及的现代工具及软件的使用原理和方法，理解其适用场合、检测对象及条件目标2目标3理论教学内容及要求教学进程学时教学内容课程目标123412绪论学习目的通过学习本章内容，使学生初步了解数字图像处理系统的组成、电磁波各个频段的特性以及视觉系统特点，对图像处理技术的应用领域有一定的了解。学习内容数字图像处理系统的组成掌握数字图像系统组成构架，理解各模块的功能电磁波谱与可见光了解电磁波频段的划分，以及不同频段电磁波的特点电磁波传感器了解贝叶传感器结构视觉系统特性了解视觉适应性、视觉惰性、同时对比效应与马赫带效应，掌握视频分辨率的概念，了解视觉错觉数字图像处理应用了解数字图像处理的应用领域，例如工业检测、医学、监控等领域教学重点与难点教学重点数字图像及数字图像处理基本概念、数字图像处理系统组成教学难点理解贝叶传感器的设计思路★★24数字图像基本概念和运算学习目的通过本章学习，了解成像的数学模型，掌握图像处理的基本概念，包括连通性、距离等，掌握图像或图像间的基本运算。学习内容图像成像模型了解数字图像系统成像的数学模型图像基本概念了解数字图像处理中的采样和量化概念，掌握数字图像的数学表示方法，理解分辨率对图像质量的影响像素间基本关系掌握像素邻域、连通性的概念，理解连通性对判断区域、边界的影响，掌握像素间距离的多种度量方式图像的基本操作熟练掌握图像间算术运算、图像或图像间逻辑运算的方法，了解上述运算的应用场景，理解仿射变换后坐标的计算方法，了解内插的基本算法教学重点与难点教学重点数字图像的表示，空间分辨率与灰度级分辨率的基本概念及其变化对图像视觉效果的影响，像素的关系、图像或图像间的运算教学难点m连通、各种仿射变换的单应性矩阵★★★36图像灰度变换与空间域滤波学习目的通过本章学习，掌握空间域中增强图像的各种方法：灰度变换、基于直方图的图像增强方法，以及空间域图像锐化、域图像平滑的基本方法。学习内容常用灰度变换了解单个像素灰度的线性变换，对数变换和反对数变换，掌握幂律变换参数对结果的影响，了解分段线性变换基于直方图的灰度变换掌握直方图的概念，熟练掌握直方图均衡的计算方法，了解直方图规定化的计算以及限制对比度自适应直方图均衡的基本思路空间域滤波掌握空间域用模板滤波的计算方法，掌握空间域衰减噪声的方法，以及图像锐化的方法。教学重点与难点教学重点掌握空间域各种图像增强的方法：灰度变换法、基于直方图的灰度变换、图像锐化及图像平滑算法教学难点直方图均衡的计算★★★44图像的频域处理学习目的了解二维傅里叶变换及其性质，理解频域图像处理的基本思路，掌握频域衰减噪声的方法，掌握频域提取边缘的方法，了解频域衰减周期性噪声的方法学习内容二维离散傅里叶变换离散傅立叶变换与反变换，以及离散傅里叶变换的性质频域滤波基础知识了解频域滤波理论依据、对图像进行傅里叶变换的意义，以及滤波的基本步骤频域低通滤波掌握频域衰减噪声的滤波方法，以及各低通滤波器的特点频域高通滤波掌握频域进行图像锐化的滤波方法，以及各高通滤波器的特点同态滤波了解消除乘性噪声的方法频率选择滤波器了解在频域衰减周期性噪声的方法教学重点与难点教学重点频率域图像增强的实现思想及基于频率域的图像噪声消除方法教学难点图像的傅里叶频谱特性★★★54图像复原学习目的了解图像退化的数学模型，了解针对仅有噪声造成的图像退化、仅由退化系统造成的退化、以上两者兼而有之造成的退化，分别有哪些技术进行图像复原。学习内容图像退化模型和复原模型了解退化图像成像的在空间域、频域的数学模型噪声模型了解常见噪声的概率密度函数，以及概率密度函数的参数与噪声统计特征之间的关系，以及如何在退化图像中估计噪声的概率密度分布与对应的参数复原仅由噪声造成的退化图像学习几种非线性均值滤波算法，以及各算法适用的情况。了解统计排序算法，以及自适应滤波的基本思路退化函数的估计了解常见的诸如匀速运动造成的退化、镜头散焦造成的退化等情形的数学模型，了解基本的估计退化函数的方法逆滤波了解逆滤波的工作原理，以及噪声对逆滤波的影响维纳滤波和有约束最小二乘滤波针对退化函数已知、噪声参数已知的的情况，了解使得退化图像与复原图像的均方误差达到最小的复原算法Lucy-Richardson复原(非盲L-R复原了解在退化函数已知、噪声参数未知情况下，通过迭代进行复原的算法图像盲复原了解在噪声参数未知、退化函数未知情况下的图像复原技术教学重点与难点教学重点退化系统的空间域数学模型，以及对应的频域数学模型，常见噪声的概率密度函数教学难点有约束最小二乘滤波★★64彩色图像处理学习目的掌握彩色图像基本概念、色彩空间的分类，了解各色彩空间适用领域以及色彩变换，彩色图像增强、彩色图像平滑、彩色图像锐化等处理技术学习内容彩色图像基础掌握三基色原理，掌握色调、饱和度、亮度等彩色图像的基本概念，了解可见光波段频率与色彩的关系，掌握通过CIE1931色度图确定色调、饱和度、互补色的方法色彩空间掌握RGB色彩空间，了解CMY色彩空间，掌握HSI色彩空间，了解与设备无关的La*b*伪彩色图像处理理解对灰度图像进行伪彩色处理的必要性，理解在空间域和频域伪彩色处理的基本方法，掌握灰度分层法色彩变换了解补色的基本概念，掌握补色变换的方法，了解色彩分割的基本原则以及色彩之间距离的几种计算方法，掌握彩色图像灰度化的三种方法，掌握彩色图像通过调整亮度分量进行对比度增强的方法，了解白平衡法、最大颜色值法的基本原理彩色图像空间滤波掌握彩色图像平滑、锐化的方法彩色图像边缘检测了解三维梯度向量的构建方法，了解边缘检测所用多维梯度法的基本原理教学重点与难点教学重点三基色原理，色调、饱和度、亮度等彩色图像的基本概念，RGB色彩空间，HSI色彩空间，灰度分层法进行伪彩色处理，彩色图像灰度化的方法，对亮度分量进行直方图均衡增强图像对比度教学难点最大颜色值法、白平衡法，边缘检测中的多维梯度法★★★74小波与多分辨率处理学习目的了解小波分析的基本原理，掌握小波变换与频域分析的对应关系，掌握小波变换用于图像去噪的基本方法，了解采用小波变换的图像融合技术学习内容小波变换基础知识了解小波函数的可容许性，理解小波函数的特点，掌握时域分辨率与频域分辨率之间的关系，理解小波变换的多尺度分析属性，掌握小波变换后各子带对应的频率，了解提升小波和小波包变换图像小波变换掌握二维小波变换各子带对应的频率划分，并能根据对应频率分析各子带重构图像的特性，了解图像的小波包变换小波图像去噪了解模极大值去噪法，掌握阈值去噪的基本思路，掌握软阈值法和硬阈值法对小波系数的处理方式小波图像融合掌握图像融合的基本原理，了解不同分辨率彩色图像和灰度图像融合的方法教学重点与难点教学重点小波函数的特点，小波变换时域分辨率与频域分辨率之间的关系，小波变换各子带与频率的对应关系，阈值去噪算法教学难点小波变换的计算公式，小波变换多尺度分析特性的理解，最优小波包基的选择★★84图像压缩学习目的了解图像压缩存在的先决条件，理解压缩编码的意义，掌握图像压缩编码的基本概念和基础知识学习内容图像压缩基础了解图像中存在的各种冗余，了解评价压缩图像质量的指标常用编码掌握霍夫曼编码和算术编码，了解游程编码、LZW编码和矢量量化编码，位平面编码理解不同位平面对图像的影响，了解位平面编码变换编码掌握离散余弦变换，理解DCT用于图像压缩的优势，理解JPEG编码的原理，了解EZW编码和JPEG2000编码视频压缩了解视频的特点，理解视频压缩的基本原理和方法，理解运动估计和运动补偿教学重点与难点教学重点霍夫曼编码和算术编码的原理和编码步骤，离散余弦变换的特点和计算，视觉系统特性对压缩方案设计的影响教学难点算术编码的步骤，LZW编码步骤，JPEG2000编码中的EBCOT技术★★96形态学处理学习目的了解并掌握简化图像数据，保持图像基本形态特征，除去不相干结构的基本原理和方法学习内容预备知识掌握集合的基本操作如反射、平移，了解结构元的概念腐蚀与膨胀掌握腐蚀、膨胀运算的原理、结构元形状、大小对运算结果的影响，了解运算在目标提取中的应用，了解腐蚀与膨胀的对偶性开运算和闭运算掌握开运算与闭运算原理及其对偶性击中与击不中变换了解击中与击不中变换的原理一些基本形态学算法了解二值图像形态学基本处理方法，例如种子填充、提取连通区域、求凸包、细化和粗化，掌握边界提取方法，理解通过距离变换实现骨架化的方法，理解形态学重建与开运算、闭运算的区别灰度图像的形态学处理掌握灰度图像的腐蚀、膨胀处理，以及顶帽变换和底帽变换，了解灰度图像的形态学滤波技术教学重点与难点教学重点二值图像的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，分析结构元形状的形态学处理结果的影响，灰度图像的腐蚀、膨胀、顶帽变换和底帽变换教学难点击中与击不中变换，凸包计算、细化计算★★★106图像分割学习目的了解和掌握各种图像分割的技术，以便将目标从图像中分离出来学习内容边缘检测掌握梯度方向的计算，梯度方向与边缘的关系，了解噪声对边缘检测的影响，了解边缘检测的LoG、DoG技术，了解Canny边缘检测，掌握Hough变换的基本原理基于阈值的图像分割掌握全局阈值分割的Otsu算法，了解局部阈值分割的基本原理基于区域的图像分割了解区域生长法和区域分裂合并法基于聚类的图像分割掌握Kmeans分割算法，了解高斯混合模型，以及基于高斯混合模型的图像分割原理基于图论的图像分割了解图论中的基本概念，了解图像如何转化为图论中的图，图像分割如何转化为图分割形态学分水岭分割掌握分水岭法的原理，理解基于标记的分水岭分割基本原理运动目标分割了解帧间差法的原理及其适用范围，掌握背景差法的原理，了解背景估计的方法教学重点与难点教学重点Hough变换的原理与实现步骤，Otsu阈值分割算法，Kmeans分割算法，分水岭分割的原理教学难点Canny边缘检测，Hough变换原理，高斯混合模型用于图像分割，视频中基于高斯混合模型的背景估计基本思路★★★116表示与描述学习目的了解和掌握各种图像特征，简化目标的描述，以便于从分割的区域中提取目标学习内容表示了解区域轮廓的表示方法，例如链码、近似多边形描述等边界描述子了解用数学参量描述边界的方法，掌握傅里叶描述子区域描述子掌握质心的计算方法，掌握区域矩的计算方法，了解Hu矩和Zernike矩纹理描述了解灰度直方图统计的各种参量，掌握LBP特征值的计算方法，掌握共生矩阵的计算，了解HOG主成分分析用于特征降维理解主成分分析法的原理，了解其计算步骤特征点检测与描述掌握角点的特点，了解Harris角点等的计算方法，理解尺度空间的概念，了解SIFT、SURF、ORB特征点的检测与描述子构建方法，了解BRIEF描述子的构建方法教学重点与难点教学重点质心与各类区域矩的计算，LBP特征值，共生矩阵教学难点角点、SIFT等特征点的检测方法，SIFT、SURF、ORB、BRIEF各描述子的构建★★★126目标识别学习目的了解和掌握根据目标的特征描述，如何将目标进行分类或识别的算法技术学习内容基于决策理论的模式识别了解最小距离分类器、KNN分类器、支持矢量机的原理，掌握模板匹配的原理和评价标准，了解神经网络的结构特征点匹配掌握暴力匹配，了解近似最近邻匹配的原理，掌握RANSAC算法的基本原理，了解GMS算法的原理运动目标跟踪掌握光流估计的两个前提条件，了解稀疏光流估计和稠密光流估计，掌握meanshift方向的意义，了解meanshift跟踪算法，了解Camshift跟踪算法，掌握Camshift跟踪区域中颜色概率分布图的建立方法教学重点与难点教学重点最小距离分类器，模板匹配的计算，RANSAC算法教学难点GMS算法实现步骤，稀疏光流估计、稠密光流估计的模型，理解meanshift跟踪算法中样本密度估计与概率密度估计之间的转化关系★★★★实验教学内容及要求实验教学学时实验教学内容及要求14教学内容图像去噪与图像增强教学要求对给定的高噪声图像选择合适方案进行去噪，并对去噪后的图像进行直方图均衡增加对比度，并使图像边缘尽量清晰24教学内容图像中直尺的自动检测教学要求自行拍摄图像，要求图像中一个或多个直尺，并且有书籍等其它具有直线边缘的物体。对图像进行分割（边缘检测），并检测出所有直线，根据区域描述子或者轮廓描述子等数字量，将直尺与其它具有直线边缘的物体区分开。34教学内容两幅具有部分相同场景的图像变形匹配教学要求自行拍摄两幅图像，拍摄要求：（1）两幅图像中有相同的场景例如同一建筑物或者同一自然景观；（2）两幅图像有部分场景不相同；（3）拍摄时摄像头的俯仰角不同；（4）两幅图像光照略有不同，例如一个阴天拍摄，一个晴天拍摄。在两幅图像中寻找特征点，并对特征点进行匹配，根据匹配特征点坐标计算出单应性矩阵，对其中一幅图像仿射变换，使得变换后两幅图像的拍摄成像角度相同。44教学内容运动目标的跟踪教学要求静止在人流、车流较少的道路边，摄像头正对方向与道路垂直，拍摄一段视频，统计视频中沿道路方向运动的行人的数量，并分别给出向左、向右运动的行人数量（视频中确保沿道路运动的车辆运动速度远高于行人的速度）。首先在视频中自动检测出运动目标，对运动目标进行跟踪，求出运动目标的运动速度，将运动速度与预设的阈值比较，筛选出行人。课程考核与成绩评定考试资格无故缺课达三分之一或作业未完成二分之一的，取消考核资格，课程考核成绩以零分记考核形式■闭卷笔试□开卷/半开卷□小论文■报告□口试□作品□笔试兼用■上机□技能操作□其他（请注明）考核环节实验30%，作业10%，课堂测验10%，闭卷笔试50%各考核环节对课程目标的支撑关系课程目标实验作业课堂测验闭卷笔试1★★★2★★★★3★★★4★★★成绩评定比例各考核环节对应的成绩比例课程目标毕业要求实验作业课堂测验闭卷笔试1毕业要求3.3520102毕业要求5.11035203毕业要求5.11020204毕业要求3.35350各环节成绩评定标准实验考核与成绩评定标准优秀良好及格不及格按时完成实验，实现所有功能，报告撰写符合写作规范，逻辑清晰，表述清楚，格式整齐按时完成