数字图像处理实战教学大纲

《数字图像处理实战》教学大纲

课程名称：数字图像处理实战

课程类别：必修

适用专业：大数据技术类相关专业

总学时：64学时（其中理论30学时，实验34学时）

总学分：4.0学分

一、课程的性质

《数字图像处理实战》是一门理论和编程实践紧密结合的课程。大数据时代已经到来,

在H常牛产、牛活及其他领域中图像的采集、传输越来越便利.对图像数据进行及时处理并

做出科学、准确的决策越来越重要。图像处理具有很强的实用性，越来越多的领域如人工智

能、自动驾驶、智能交通、手机应用、军事和医疗等都离不开图像处理技术。本课程坚持基

于图像处理应用性强的特点，利用所学到的理论方法来解决图像处理中实际应用问题，从而

提高学生的学习兴趣、增强学生的就业竞争能力。

二、课程的任务

通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行图像的基本变换、图像增强与复原、

形态学处理、图像特征提取和图像分割等基本处理，并通过车牌检测、QR码检测和枢轨轨

面缺陷检测三个实战案例，将理论与实践相结合，为将来从事图像处理相关的工作和研究奠

定基础。

三、课程学时分配

序号教学内容理论学时实验学时其它

1第1章图像处理概述20

2第2章图像的基本变换33

3第3章图像增强与复原44

4第4章形态学处理44

5第5章图像特征提取44

6第6章图像分割44

7第7章车牌检测35

S第X章QR码的检测35

9第9章钢轨轨面缺陷检测35

总计3034

四、教学内容及学时安排

1.理论教学

序

章节名称主要内容教学目标学时

号

1.了解图像处理的

起源和应用领域

1.图像处理的起源2.了解图像处理与

2.图像处理的应用领域图像工程的关系

3.图像处理与图像工程的关系3.熟悉图像生成与

4.图像生成量化

1图像处理概述2

5.图像量化4.熟悉像素之间的

6.像素间的基本关系基本关系

7.常用的图像处理工具5.熟悉常用的图像

8.常用的Python图像处理库处理工具

6.了解常用Python

的图像处理库

1.图像的读取1.掌握图像的读取

2.图像的写出与写出

3.图像的色彩空间2.掌握图像的色彩

2图像的基本变换3

4.色彩空间的变换方法空间变换方法

5.图像的几何空间3.掌握图像的几何

6.几何空间的变换方法空间变换方法

1.了解空间滤波的

原理，以及如何形成

空间滤波器

1.空间滤波的原理

2.熟悉空间滤波器

2.空间滤波器的构筑方法

的主要类型，以及具

3.空间滤波器的类型

体的应用方法

4.空间滤波器的应用方法

3.了解频率域滤波

3图像增强与复原5.频率域滤波的原理4

原理、高通和低通频

6.高通和低通频域率滤波的类型

域率滤波的类型及

7.常见的噪声模型

实现

8.空间滤波或频率域滤波去除噪声

4.了解常见的噪声

的方法

模型及相对应的空

间滤波或频率域滤

波的去除方法

1.熟悉腐蚀与膨胀

1.腐蚀运算的实现方法运算的实现方法

2.膨胀运算的实现方法2.熟悉开与闭操作

4形态学处理3.开操作的实现方法的实现方法4

4.闭操作的实现方法3.掌握使用基本形

5.基本形态学算法态学算法处理图像

的方法

1.掌握提取图像颜

色特征的方法

2.掌握提取图像纹

1.提取图像颜色特征的方法

理特征的方法

5图像特征提取2.提取图像纹理特征的方法4

3.掌握提取图像轮

3.提取图像轮廓特征的方法

廓特征的方法

4.提取图像形状特征的方法

4.掌握提取图像形

状特征的方法

1.掌握图像的阈值

分割方法

2.掌握活动轮廓模

1.图像的阈值分割方法

型算法的使用

2.图像分割的大津法

3.掌握常见的边缘

3.图像分割的局部阈值方法

检测算子的使用

4.活动轮廓模型

4.理解和掌握

6图像分割5.常用边缘检测算子4

Hough变换的原理

6.Hough变换检测直线

及实现

7.区域生长算法

5.掌握区域生长算

8.结合空间域与色彩域的图像分割

法

算法

6.掌握SLIC和

QuickShift算法的使

用

1.了解车牌检测的

背景、数据和目标

2.熟悉车牌检测的

整体流程

3.掌握使用RGB转

HSV、HSV阈值法和

1.车牌检测的背景、数据和目标形态学方法获得车

2.车牌检测的整体流程牌图像粗略定位的

7车牌检测3.获得车牌图像粗略定位的方法方法3

4.获得车牌图像精细定位的方法4.掌握使用霍夫变

5.分割车牌字符的方法换、形态学方法和垂

直投影法获得车牌

图像精细定位的方

法

5.掌握使用垂直投

影法分割车牌字符

的方法

1.了解QR码的原

理和应用场景

2.理解QR码的结

构特征和检测流程

1.QR码的原理及应用场景3.掌握包含QR码

2.QR码的结构特征分析的图像的预处理方

3.QR码检测的算法流程法

4.图像的预处理4.理解和掌握QR

8QR码的检测3

5.定位块的检测码中定位块的检测

6.QR码的分割算法

7.QR码的几何校正及缩放5.掌握QR码分割

8.QR码的解析的原理和算法实现

6.掌握几何校正及

缩放函数的使用

7.掌握QR码解析

函数的使用

1.了解钢轨表面缺

陷检测的背景和目

标

1.钢轨表面缺陷检测的背景和目标

2.掌握轨面图像特

2.轨面缺陷检测的流程

性分析和预处理的

钢轨轨面缺陷检3.物面图像的预处理

9方法和思想3

测4.区域生长算法初始种子点的提取

3.掌握初始种子点

5.区域生长算法中上阈值的自适应

提取的方法和思想

选择

4.掌握上阈值的自

适应选择的原理和

实现

学时合计30

2.实验教学

序号实验项目名称实验要求学时

1.读取图像

2.写出图像

1图像的基本变换2

3.变换色彩空间

4.变换几何空间

1.使用空间滤波平滑图像

2.使用空间滤波锐化图像

3.使用空间滤波器模糊图像

2图像增强与复原3

4.使用频率域滤波平滑图像

5.使用频率域滤波锐化图像

6.复原只存在噪声的图像

1.腐蚀车牌图像

2.膨胀车牌图像

3形态学处理3.对车牌图像进行开操作4

4.对车牌图像进行闭操作

5.使用形态学算法处理车牌图像

1.提取图像的颜色特征

2.提取图像的纹理特征

4图像特征提取4

3.提取图像的轮廓特征

4.提取图像的形状特征

1.使用大津法进行全局阈值分割

2.自适应阈值分割

5图像分割4

3.使用活动轮廓模型进行图像分割

4.岩石样木图像的处理与含油成分面积比的计算

5.使用常用的边缘检测算子检测图像边缘

6.基于Hough变换的QR码分割

7.使用区域生长算法分割图像

8.使用SLIC算法分割图像

9.使用QuickShift算法分割图像

1.将RGB图像转为HSV

2.使用阈值法获取候选车牌像素点mask

3.使用形态学处理车牌mask图像

4.标志连通域

6车牌检测