《数字图像处理A》教学大纲

《数字图像处理A》教学大纲

适用范围：202X版本科人才培养方案

课程代码：08140461

课程性质：专业必修课

学分：3学分

学时：4X学时（理论32学时,实验16学时）

先修课程：数字媒体技术导论，线性代数

后续课程：计算机图形学

适用专业：数字媒体技术

开课单位：计算机科学与技术学院

一、课程说明

《数字图像处理A》是数字媒体技术专业的一门专业必修课。本课程着重于使学生了解

各种图像处理软件功能的常见算法和原理，并培养学生具有初步开发一些图像处理工具的能

力，为以后在图像处理、计算机视觉和模式识别等领域从事相关研究与开发打卜坚实的理论

基础。主要任务是学习数字图像处理的常见算法、基本原理、实现方法和实用技术，并能利

用这些基本算法处理一些常见图像问题。本课程需要守好种好思想教育责任田，使课程与思

想政治理论课同向同行，形成协同效应。

二、课程目标

通过本课程的学习，使学生达到如下目标：

课程目标1：掌握数字图像处理的基本原理和算法，根据实际图像处理需求对图像进行

超分辨率，去噪，压缩，识别，融合，增强和分割等。

课程目标2：根据实际需求并依据所学的数学知识（如小波变换，滤波，DCT变换和深

度学习等）和图像信号特点选择相应的算法和工具以求得较好的主客观图像质量。

课程目标3：了解图像处理前沿领域，如基于深度学习的超分辨率，基于稀疏学习的图

像重建，现代图像视频编码基本原理等，并具有一定创新能力，为以后从事科研和开发打下

基础。

三、课程目标与毕业要求

《数字图像处理A》课程教学目标对数字媒体技术专业毕业要求的支撑见表1。

表1课程教学目标与毕业要求关系

支撑

强

毕业要求指标点课程目标度

1.工程知识1.2能运用数学、自然课程目标1：掌握数字图像处理H

科学、工程基础和专业的基本原理和算法，根据实际图

知识对数字媒体领域像处理需求对图像进行超分辨

的复杂工程问题进行率，去噪，压缩，识别，融合，

建模并求解。增强和分割等。

课程目标2：根据实际需求并依

据所学的数学知识（如小波变换，

滤波,DCT变换和深度学习等）

和图像信号特点选择相应的算法

和工具以求得较好的主客观图像

质量。

课程目标2：根据实际需求并依

据所学的数学知识（如小波变换，

滤波，DCT变换和深度学习等）

和图像信号特点选择相应的算法

4.1能够基于科学原

和工具以求得较好的主客观图像

理和方法，针对更杂数

质量。

4.研究字媒体技术工程问题，H

课程目标3：了解图像处理前沿

比较和选择研究路线、

领域,如基于深度学习的超分辨

设计实验方案。

率，基于稀疏学习的图像重建，

现代图像视频编码基本原理等，

并具有一定创新能力，为以后从

事科研和开发打下基础。

课程目标3：了解图像处理前沿

6.1熟悉数字媒体技术

领域，如基于深度学习的超分辨

专业领域相关的技术

率，基于稀疏学习的图像重建，

6.工程与社会标准、知识产权、产业M

现代图像视频编码基本原理等，

政策和法律法规，了解

并具有一定创新能力，为以后从

企业文化方面的知识。

事科班和开发打下基础。

注：表中“H（庙）、M（中）”表示课程与相关毕业要求的关联度。

四、教学内容、基本要求与学时分配

1.理论部分

理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。

表2教学内容、基本要求与学时分配

理论实验对应的课

教学内容教学要求，教学重点难点

学时学时程目标

1.绪论

教学要求：（1）理解数字图像处理的定义

1.1数字图像处理和起源；（2）了解数字图像处理的应用；

的定义；

（3）掌握数字图像处理的步骤。

1.2数字图像处理21、2

的起源；重点：数字图像处理的含义。

1.3数字图像处理难点：数字图像的基本步骤，数字图像

实例；处理实例。

1.4数字图像处理

的基本步骤。

2.灰度变换与空间

滤波，频域滤波

2.1灰度变换和空

间滤波基础；

教学要求：（1）掌握基本的灰度变换；

2.2图像翻转，对数（2）掌握直方图处理图像的方法；（3）

变换，分段线性变掌握空域滤波和时域滤波。（4）掌握频

换：域变换的基本概念与原理；（5）掌握傅

里叶变换概念与IDCT；（6）掌握带通

2.3直方图处理；

滤波和锐化滤波。1041、3

2.4-2.5平滑滤波

重点：灰度变换和空域滤波，直方图处

器和锐化滤波器。

理，傅里叶变换和锐化处理。

2.6频域变换：

难点：基于直方图的图像滤波，特征提

2.7傅里叶变换；取，傅里叶变换的性质，频域锐化算子。

2.8低通滤波和高

通滤波；

2.9图像锐化。

3.图像复原与重建教学要求：（1）了解加噪和去嗓，掌握

常见噪声的空域和频域特性；（2）掌握

3.1噪声与噪声的去噪原理和方法；（3）了解投影重建图

特性；像的基本原理。

1041、3

3.2空间滤波；重点：噪声特性；频域去燥，维纳滤波，

由投影重建图像。

3.3投影重建图像。

难点：估计噪声和投影，反投影重建

4.图像压缩

教学要求：（1）掌握去空域冗余，时域

4.1图像压缩的基冗余，视觉冗余；（2）掌握常见的编码

本原理；方法；

4.2常见的编码方（3）了解常见视频压缩标准。

法，霍夫曼编码，641、2、3

重点：图像压缩的基本原理和常见编码

Golomb编码，LZW

方法。

编码和行程编码；

难点：去冗余的基本算法，霍夫曼编码

4.3图像视频压缩

和LZW编码

标准。

5.图像分割教学要求：（1）掌握线检测和边缘检测；

441、2、3

5.1点，线与边缘检（2）了解阈值处理；（3）掌握常见的

测；图像分割算法。

5.2阈值处理；重点：孤立点检测，线检测和边缘检测，

图像分割算法。

5.3基本图像分割

算法。难点：区域生长，形态学分水岭算法

合计3216

2.实验部分

实验部分的教学内容、基本要求与学时分配见表3。

表3实验项目、实验内容与学时

对应的课

实验项目实验内容和要求实验学时

程目标

实验内容：(1)掌握图像常见噪声以及

加噪过程，椒盐噪声，白噪声，高斯噪

声，瑞丽噪声

(2)对带噪图像进行空域滤波，包括低

1.空间滤波与频域

通滤波和高通滤波41、3

滤波

(3)对带噪图像进行频域滤波，包括高

斯低通滤波和同态滤波

实验要求：了解各种噪声常见表现，并

能根据噪声选择相应的滤波算法。

实验内容：(1)建立噪声模型，掌握其

空间特性和频域特性

(2)使用均值滤波，统计排序滤波器和自

适应滤波器对图像去噪，比较实验结果

并做分析

2.图像复原与重

41,3

建(3)使用带通滤波和带阻滤波，理解维

纳滤波推导过程，编程实现维纳滤波，

比较这几种滤波器的效果，从主客观讨

论并分析

实验要求：使用常见滤波器进行图像复

原和重建，并分析其主客观效果，

实验内容：(1)了解常见图像视频压缩

标准，并了解其基本编码原理

(2)采用JPEG对视频序列进行压缩,并

3.图像压缩比较直接采用哈夫曼压缩的效果，分析41,2,3

其优劣。

(3)采用HEVC或H.264对图像序列进

行编码，比较HEVC与JPEG的编码效果,

分析其优劣。

实验要求：使用预测编码，变换编码，

螭编码等处理图像

实验内容：（1）对图像的孤立点，线和

边缘进行检测，利用梯度信息或者方向

导数。

（2）时图像进行阈值处理，使用基本的

全局阈值处理和Otsu方法，了解阈值处

4.图像分割理在图像识别的重要作用。41、2、3

（3）使用基于区域的图像分割算法对灰

度图像进行分割，并尝试对彩色图像进

行分割。

实验要求：利用常见分割算法处理图像

并检测线和边缘。

合计16

五、教学方法及手段

本课程以课堂讲授为主，结合讨论、案例、视频资源、实验等教学手段完成课程教

学任务和相关能力的培养。学生比较全面地理解图像处理的基本方法，在掌握基本超分

辨率，去噪，压缩，识别，融合，增强和分割等方法基础上，具有开发图像处理工具的

初步能力。

在实验教学环节中，通过启发式教学、讨论式教学教授学生数字图像处理的基本理

论、基本知识和基本技能。培养学生自主学习能力、实际动手能力，激发学生的创新思

维。在实验前学生应复习和掌握与本实验有关的教学内容；在实验中要严格遵守实验纪

律，按操作规程使用仪器：实验结束后，按规定对仪器进行维护保养；每完成一项实验，

要认真完成一份实验报告。

六、课程资源

1.推荐教材：

（1）RafaelC.Gonzalez,数字图像处理（MATLAB版）（第二版）（本科教学版），

电子工业出版社出版社，2020.

（2）阮秋琦.数字图像处理基础.清华大学出版社,2009.

（3）蔡体健，刘伟.数字图像处理基于Python.科学出版社,2022.

2.参考书:

（1）RafaelC.Gonzalez.数字图像处理.电子工业出版社,2020.

（2）从玉良.数字信号处理原理及其MATLAB实现.电子工业出版社,2015.

(3)刘衍琦，詹福宇.MATLAB图像与视频处理实用案例详解.电子工业出版社,

2015.

3.期刊论文：

(1)TengQ,TengG,XiangLI,elal.LookaheadSearch-BasedLow-Complexity

Multi-TypeTreePruningMethodforVersatileVideoCoding(VVC)Intra

Coding[J].IEICETransactionsonfundamentalsofelectronics,communications&

computersciences,2023.

(2)KnollF,MurrellT,SriramA,ctal.AdvancingmachinelearningforMRimage

reconstructionwithanopencompetition:Overviewofthe2019fastMRIchallenge[J].

MagneticResonanceinMedicine,2020.

(3)FarsiuS,Robinson,M.D,EladM,etal.Fastandrobustmultiframesuper

resolulion[J].IEEETransactionsonImageProcessing.2004,13(10):1327-1344.

(4)Yang,J.Wright,J.Huang,T.Ma,Y.ImageSuper-ResolutionViaSparse

Rcpicsciilalion[J].IEEETiaiisaulioiisonlinagePioucssiiiy,2010,19(11):2861-2873.

(5)EladM,AharonM.ImageDenoisingViaSparseandRedundantRepresentations

OverLearnedDictionarics[J].IEEETip,2006,15:3736-3745.

4.网络资源：

(1)数字图像处理，网易公开课，https://opcn.163.com/ncwvicw/movic/courscintro7n

ewurl=MEK2TFDFQ

(2)数字图像处理，/video/BVlqC4ylH7tK?from=se

arch&seid=6201875444632427521&spm_id_from=333.337.0.0

七、课程考核对课程目标的支撑

课程成绩由过程性考核成绩和期末考核成绩两部分构成，具体考核/评价细则及对

课程目标的支撑关系见表4。过程性各项考核环节比例可以根据需求调整，总和比例不

变。

表4课程考核对课程目标的支撑

考核占课程目标

环

节考核/评价细则

比

123

课(1)根据课堂出勤情况和课堂回答问题情况进行

堂

过考核，满分100分。

表

程10

现以平时考核成绩乘以其在总评成绩中所占的

性(2)55

考比例计入课程总评成绩。

核

VVV

作(1)根据作业情况进行考核，满分100分。

14

业

(2)以平时作业成绩乘以其在总评成绩中所占的455

比例计入课程总评成绩。

（1）根据每个实验的实验操作完成情况和实验报V

告质量单独评分，满分100分；

实（2）每次实验单独评分，取各次实验成绩的平均

验16值作为此环节的最终成绩。655

（3）以实验成绩乘以其在总评成绩中所占的比例

计入课程总评成绩。

VV

（1）采用论文或者大作业形式

期末

60（2）要求学生根据所学内容教好处理实际问

考核3030

题，详细展示结果，进行科学分析

合计：100分454510

八、考核与成绩评定

L考核方式及成绩评定

考核方式：本课程主要以课堂表现、作业、实验、大作业或论文等方式对学生进行

考核评价。

考核基本要求：考核总成绩由期末成绩和过程性考核成绩组成。期末考试采用论文

或大作业形式，期末成绩满分为100分（权重60%）,期末论文或大作业要求学生根据

所学内容教好处理实际问题；课堂表现，作业和实验等过程性考核成绩为100分（权重

40%）；过程性考核分值分配应与教学大纲各章节的学时基本成比例。

2.过程性考核成绩的标准

过程性考核方式重点考核内容、评价标准、所占比重见表5。

表5过程性考核方式评价标准

所占

考核方式比重100>x>9090>x28080〉x27070>x>60x<60

（%）

积极参与教认真参与教偶尔参与教上课不认上课不认

学活动，踊跃学活动，积学活动，经真，偶尔参真，不参与

课堂表现25%回答问题，签极回答问常回答问与教学活教学活动，

到率大于题，签到率题，签到率动，签到率签到率低于

95%。大于90%。大于85%o大于80%。60%oo

作业基本

作业完整，思作业完整，作业基本完不交作业，

完成，准确