《數(shù)字圖像處理》 教學(xué)大綱

《數(shù)字圖像處理》教學(xué)大綱課程英文名DigitalImageProcessing課程代碼J0701Z79學(xué)分3總學(xué)時48理論學(xué)時32實驗/實踐學(xué)時16課程類別選修課程性質(zhì)限選先修課程數(shù)學(xué)分析、線性代數(shù)、概率論、計算機程序設(shè)計適用專業(yè)信息與計算科學(xué)開課學(xué)院理學(xué)院一、課程地位與課程目標（一）課程地位本課程是信息與計算科學(xué)專業(yè)本科生的專業(yè)選修課。數(shù)字圖像主要研究利用計算機處理圖像的基本理論、典型方法、實用技術(shù)。學(xué)生通過本課程的學(xué)習(xí)，在理論知識方面了解和掌握數(shù)字圖像的概念、類型，掌握數(shù)字圖像處理的基本原理和基本方法，并通過實驗加深理解數(shù)字圖像處理的基本原理。為學(xué)生在人工智能、計算機視覺、模式識別等領(lǐng)域從事研究與開發(fā)打下扎實的基礎(chǔ)。（二）課程目標1.通過學(xué)習(xí)使學(xué)生了解數(shù)字圖像處理的基本概念。2.了解圖像處理技術(shù)的特點、應(yīng)用范圍和現(xiàn)狀。3.掌握圖像處理的基本原理和技術(shù).4.學(xué)會設(shè)計圖像處理應(yīng)用系統(tǒng)的方法，能夠通過編寫程序解決基本的圖像處理問題，提升解決問題的能力.二、課程目標達成的途徑與方法以課堂教學(xué)為主，結(jié)合自學(xué)、課堂討論、課外作業(yè)、上機實驗等環(huán)節(jié)，結(jié)合大量應(yīng)用實例對數(shù)字圖像處理中的各種實際問題展開深入的討論，充分激發(fā)學(xué)生的思考力，提高學(xué)生分析和解決問題的能力。使用MATLAB作為軟件平臺，編寫程序?qū)崿F(xiàn)制定的數(shù)字圖像處理功能。以撰寫實驗報告方式進行考核。三、課程目標與相關(guān)畢業(yè)要求的對應(yīng)關(guān)系課程目標課程目標對畢業(yè)要求的支撐程度（H、M、L）畢業(yè)要求1畢業(yè)要求2畢業(yè)要求3畢業(yè)要求4畢業(yè)要求5畢業(yè)要求6畢業(yè)要求7畢業(yè)要求8畢業(yè)要求9畢業(yè)要求10課程目標1LMHMHMLMLM課程目標2LLMMHLLLLL課程目標3LHHMHMLHLH課程目標4LHHHHMMHLM四、課程主要內(nèi)容與基本要求第一章緒言1、了解數(shù)字圖像處理的基本概念，發(fā)展歷史，應(yīng)用領(lǐng)域和研究內(nèi)容2、了解數(shù)字圖像處理的基本步驟3、了解圖像處理系統(tǒng)的組成第二章數(shù)字圖像基礎(chǔ)1、了解視覺感知要素2、了解幾種常用的圖像獲取方法3、掌握圖像的數(shù)字化過程及其圖像分辨率之間的關(guān)系4、掌握像素間的聯(lián)系的概念5、了解數(shù)字圖像處理中的常用數(shù)學(xué)工具6、掌握圖像數(shù)字化過程及圖像中像素的聯(lián)系第三章灰度變換與空間濾波1、了解空間域圖像增強的概念、目的及主要技術(shù)2、理解直接灰度變換的方法原理3、理解直方圖的定義、性質(zhì)及用途4、掌握直方圖均衡化技術(shù)細節(jié)5、理解直方圖規(guī)定化處理方法的原理及作用6、掌握圖像的空間域的平滑和銳化技術(shù)方法7、熟練掌握直方圖均衡化技術(shù)及常用的圖像的空間域的平滑和銳化技術(shù)方法第四章頻率域濾波1、了解傅里葉變換和頻率域的概念2、理解常用的平滑和銳化濾波器的概念和方法3、熟練掌握圖像的傅立葉變換及常用的圖像的頻率域的平滑和銳化技術(shù)方法第五章圖像復(fù)原和重建1、理解圖像退化/復(fù)原過程的模型2、掌握幾種常用的空間濾波方法3、理解幾種常用的頻率域方法4、了解估計退化函數(shù)；了解逆濾波5、了解最小均方誤差（維納）濾波6、熟練掌握常用的空間和頻率濾波器第六章彩色圖像處理1、了解彩色基礎(chǔ)、RGB顏色模型以及HIS顏色模型2、理解RGB顏色模型和HIS顏色模型的色度學(xué)基礎(chǔ)和適用范圍3、了解常用的彩色圖像處理方法4、掌握彩色基礎(chǔ)和模型、偽彩色處理、全彩色處理基礎(chǔ)及彩色變換5、理解不同顏色空間的定義和選擇第七章圖像壓縮1、了解圖像壓縮理論及模型2、了解圖像編碼常用方法3、重點掌握無損預(yù)測編碼，有損預(yù)測編碼，變換編碼系統(tǒng)第八章圖像分割1、掌握灰度閾值法法的基本原理及應(yīng)用2、掌握幾種邊緣檢測算子以及區(qū)域分割的基本概念3、了解直線提取算法以及彩色圖像分割方法4、理解基于圖像分割的圖像分析方法第九章表示和描述1.了解邊界描繪子和區(qū)域描繪子2.理解圖像的幾何特征、形狀特征、紋理特征與骨架提取以及其他特征。五、課程學(xué)時安排章節(jié)號教學(xué)內(nèi)容學(xué)時數(shù)學(xué)生任務(wù)對應(yīng)課程目標第1章緒言21.課后自學(xué)數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的實例等內(nèi)容課程目標1,2第2章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)61.完成圖像處理基礎(chǔ)作業(yè)2.課后自學(xué)數(shù)字圖像處理中所用數(shù)學(xué)工具內(nèi)容課程目標1,2,3,4第3章灰度變換與空間濾波61.完成圖像灰度變換和空間濾波作業(yè)2.課后自學(xué)“使用模糊技術(shù)進行灰度變換和空間濾波”內(nèi)容課程目標1,2,3,4第4章頻率域濾波61.完成圖像傅里葉變換作業(yè)2.課前自學(xué)信號的傅里葉變換內(nèi)容課程目標1,2,3,4第5章圖像復(fù)原和重建61.完成圖像復(fù)原作業(yè)2.課后自學(xué)由投影重建圖像內(nèi)容課程目標1,2,3,4第6章彩色圖像處理61.完成圖像彩色空間轉(zhuǎn)換的作業(yè)2.課后自學(xué)彩色圖像的分割、壓縮等內(nèi)容課程目標1,2,3,4第7章圖像壓縮41.完成圖像的霍夫曼編碼的作業(yè)2.課后自學(xué)圖像的小波編碼內(nèi)容課程目標1,2,3,4第8章圖像分割61.完成圖像閾值分割、區(qū)域分割、形態(tài)學(xué)分水嶺分割的作業(yè)2.課后自學(xué)圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)內(nèi)容課程目標1,2,3,4第9章表示和描述61.完成邊界描繪子和區(qū)域描繪子作業(yè)2.課后自學(xué)關(guān)系描繪子內(nèi)容課程目標1,2,3,4六、實踐環(huán)節(jié)及基本要求序號實驗項目名稱學(xué)時基本要求學(xué)生任務(wù)實驗性質(zhì)實驗類別1圖像的讀入，顯示及基于MATLAB的圖像編程2會利用MATLAB進行圖像讀入和實現(xiàn)不同類型圖像轉(zhuǎn)換讀入、顯示一幅圖像，并改變圖像的大小；會對二值圖像、灰度圖像、真彩色圖像進行互相轉(zhuǎn)換驗證必做2圖像的直方圖均衡化和圖像空間濾波2掌握圖像的直方圖均衡化方法；會用中值濾波對圖像進行銳化和去噪繪制圖像的灰度直方圖，并對該直方圖進行均衡化處理；會利用線性空間濾波和非線性空間濾波對圖像進行去噪驗證必做3圖像的頻率域濾波2會用頻率域濾波對圖像進行平滑和銳化處理利用頻率域濾波去除圖像中噪聲驗證必做4圖像的復(fù)原與重建2掌握利用空間濾波實現(xiàn)圖像的復(fù)原；掌握利用直接逆濾波和維納濾波實現(xiàn)圖像的復(fù)原設(shè)計實驗比較逆濾波與維納濾波在圖像復(fù)原效果驗證必做5彩色圖像處理2掌握圖像的不同彩色空間的轉(zhuǎn)換；掌握彩色圖像的平滑和銳化處理讀入一副彩色圖像,將其從RGB彩色空間向NTSC、YCbCr、HSV、CMY彩色空間之間互相轉(zhuǎn)換；彩色圖像平滑濾波驗證試驗驗證必做6圖像壓縮2掌握圖像壓縮的基本原理；會用霍夫曼編碼對對象進行壓縮讀入一幅圖像，計算該圖像的熵；利用函數(shù)mat2huff對圖像進行編碼，并計算其壓縮比，再利用huff2mat函數(shù)對其進行解碼驗證必做7圖像分割2掌握基于閾值的圖像分割算法；掌握基于區(qū)域生長的圖像分割算法；熟悉分水嶺圖像分割算法讀入一幅圖像，分別利用閾值、區(qū)域生長進行圖像分割；熟悉分水嶺的圖像分割算法驗證必做8圖像的表示與描述2掌握提取圖像區(qū)域和邊界的方法；了解圖像的弗雷曼鏈碼的邊界表示3.會提取圖像區(qū)域的骨骼。讀入一幅圖像，提取圖像區(qū)域和邊界，并對圖像的邊界進行弗雷曼鏈碼表示驗證必做注：1.實驗性質(zhì)指演示性、驗證性、設(shè)計性、綜合性等；2.實驗類別指必做、選做等。七、考核方式及成績評定考核內(nèi)容考核方式評定標準（依據(jù)）占總成績比例過程考核含到課率、平時作業(yè)、實驗作業(yè)等課堂點名，作業(yè)登記記錄以及實驗報告成績其中平時占20%，實驗報告占20%40%期末考核閉卷卷面考試成績60%考核類別考查成績登記方式百分制八、推薦教材與主要參考書（一）推薦教材：1.《數(shù)字圖像處理》，姚敏等，機械工業(yè)出版社，2006年2.《數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)》，阮秋琦，清華大學(xué)出版社，2009年3.《數(shù)字圖像處理》，(美)Rafael