数字图像处理教学大纲（5篇）

第一篇：数字图像处理教学大纲

课程的基本描述

课程名称： 数字图像处理 课程性质： 专业方向课

（英文名称）Digital image processing 适用专业： 电子信息工程专业

教材选用： 冈萨雷斯（阮秋琦译）.数字图像处理（第三版）.电子工业出版社，总 学 时： 56学时 实验学时： 12学时 学

分： 3.5学分

理论学时： 44学时 课程设计： 1周 开课学期： 第6学期

前导课程： 信号与系统、数字信号处理、信息论与编码 后续课程： 教学定位

2.1 能力培养目标

通过本课程的学习，培养学生的理解能力、逻辑思维能力、分析能力，以及算法设计与程序实现能力。一方面使学生掌握数字图象处理的基本概念、原理、处理方法与应用。特别是要把学到的数字图象处理的各种方法灵活应用到实际中。另一方面，学习本课程也将使学生对图像处理的程序设计得到训练。

2.2 课程的主要特点

本课程是一门重要的专业方向课，有理论性、设计性与实践性的特点。介绍数字图像处理的基本概念和方法。它是信号与信息处理方向的核心课程。为今后从事数字图像处理提供了必要的知识基础，同时为从事数字图像处理的专业人员提供了必要的技能训练。

2.3 教学定位

通过本课程的学习，使学生达到知识和技能两方面的目标：

1．知识方面：从数字图像处理方法及其实现这两个层面的角度，系统地学习和掌握常用数字图像处理方法及其实现算法。了解图像处理系统涉及的硬件环境。

2．技能方面：系统地学习和掌握针对不同问题采用不同处理算法及其实现方法，使分析问题和解决问题的能力得到提高。知识点与学时分配

掌握程度采用Bloom分类法，即了解、理解和运用，具体含义如下： 了解：能记住学习过的内容。

理解：能领会课程内容的含义，掌握知识的内涵。运用：能在新的具体情况下应用所学知识解决问题。

3.1数字图像处理的概述

绪论（学时：2学时）

图像、数字图像概念（了解，核心）

数字图像；数字图像处理系统（理解，核心）发展、应用（了解，核心）共2学时

3.2图像与视觉基础

图像处理基础与光度学（学时：6学时）图像处理基础（掌握，核心）

视觉与亮度；颜色模型及转换；成象坐标变换；（了解，核心）采样与量化；象素间联系；算术和逻辑运算；（理解，核心）像素之间的联系、距离（理解，核心）

所用的数学工具（了解，核心）共6学时

3.3图像变换

正交变换方法（学时：8学时）图像变换（理解，核心）离散付里叶变换及其性质；（运用，核心）离散余弦变换；沃尔氏变换；霍特林变换；（理解，核心）共8学时

3.4图像增强

图像增强方法（学时：8学时）图像增强（运用，核心）空域变换（直方灰度变换）；空域滤波增强；（运用，核心）图象频域增强（平滑、锐化）；图象局域增强策略；（运用，核心）彩色增强。（理解，核心）共8学时

3.5图像的恢复与重建

图像复原（学时：6学时）

图像恢复与重建（理解，核心）

图象降质模型；有约束和无约束恢复；（理解，核心）几何失真校正；图象重建原理。（了解，核心）

共6学时

3.6图像编码

图像编码方法（学时：6学时）

图像压缩（理解，核心）

数据冗余；简单编码方法（变长和Huffman）；（运用，核心）

图象压缩国际标准（了解，核心）

共6学时

3.7图像分割

图像分割技术（学时：6学时）图像分割（运用，核心）

边缘检测方法、图象阈值分割方法（运用，核心）图象的区域增长、分裂和合并技术（理解，核心）

共6学时

3.10 其它学时

习题课(学时：2学时)机动(学时：2学时)实验(学时：12学时)讲授提示及方法

4.1数字图像处理的概述

重点：数字图像处理的基本概念，数字图像处理系统的组成，涉及的领域。讲授提示与方法：强调数字图像的组成元素—象素的属性。

4.2图像与视觉基础

重点：人类视觉与亮度的关系。颜色模型及转换关系，成象坐标变换关系。图象采样与量化的概念，4、8、m连接，欧氏、区域、城区距离的定义。图象象素间的算术和逻辑运算。

难点：象素间的连接、象素距离的度量。

讲授提示与方法：强调象素间的联系，以启发学生对图像目标区域、边界等概念的理解。

4.3图像变换

重点：二维离散付里叶变换及其重要性质、可分离变换、沃尔氏变换、霍特林变换、离散余弦变换。

难点：变换的目的，各种变换的适用范围和特点。讲授提示与方法：强调图像变换方法的重要性。

4.4图像增强

重点：空域变换方法（直方灰度变换），空域滤波增强原理，图象频域增强原理（平滑、锐化）。图象局域增强策略和彩色增强。

难点：直方图处理，图像的同态滤波。

讲授提示与方法：强调各个图像增强方法的目的是用于改变图像的质量，不同的处理方法着可能针对不同的域（空域、频域）。在处理策略上可采用全局和局部处理方法。

4.5图像的恢复与重建

重点：图象降质模型，有约束和无约束恢复。图象几何失真校正，图象重建原理。难点：有约束和无约束恢复，图象重建原理。

讲授提示与方法：强调有约束恢复和无约束恢复的不同点。

4.6图像编码

重点：图象编码的基本概念（数据冗余）和理论。简单编码方法（变长和Huffman）.图象压缩国际标准。

难点：图像压缩的原理和算法。

讲授提示与方法：强调编码效率、压缩比对压缩算法的评价。

4.7图像分割

重点：常用边缘检测方法、图象阈值分割方法，图象的区域增长、分裂和合并技术。难点：图像分割最优阈值的选取。

讲授提示与方法：强调图像边缘检测方法的方向性，最优阈值应使象素被误分的概率最小。习题与实验设计

5.1习题设计

由于本课程主要讲授的是图像处理的方法，因此本课程的习题主要以方法的运用为主。通过学习各知识单元的典型方法，本着循序渐进的原则，由浅入深，由单一到综合，使学生能够逐步灵活运用所学的各种方法和技巧，分析和解决实际问题。

通过学生完成作业的情况，了解学生的知识理解和掌握情况，以及学生的算法设计的思维方式，针对存在的问题作进一步的讲解和启发，使学生对所学知识能够达到融会贯通。

5.2 实验设计

针对课程特点及教学目标，阐明实验涵盖的内容、实验类型、学时分配、以及每项实验要达到的目标。实验共12学时。实验一

二维DFT、DCT 1 实验目的及意义

（1）掌握DFT、DCT变换原理，了解它们变化的特点；

（2）掌握DFT、DCT的编程实现； 实验步骤

（1）编写相应的DFT、DCT图像变换程序；

（2）启动CCS，运行程序，查看结果并分析； 实验类型：综合（2学时）

实验二

灰度图像处理（2学时）1 实验目的及意义

（1）学习灰度图像反色处理技术；

（2）学时灰度图像二值化处理； 实验步骤

（1）编写相应的图像处理程序；

（2）运行程序，查看结果并分析；

实验类型：综合（2学时）

实验三

图像的增强及图像的二维滤波 1 实验目的及意义

（1）熟练掌握利用直方图实现图像增强的原理；

（2）熟练掌握平均滤波和中值滤波对不同噪声的适应能力；实验步骤

（1）分别编写相应的图像处理程序。

（2）比较利用直方图实现图像增强的结果。

（3）比较平均滤波和中值滤波对不同噪声的处理结果以及模板大小对处理结果的影响。实验类型：综合（2学时）

实验四

图像平滑 1 实验目的及意义

（1）培养学生理解图像平滑的原理（2）掌握图像处理的基本方法 2 实验步骤

（1）编写相应的图像平滑处理程序（2）启动CCS，编译运行（3）观察结果并分析 实验类型：综合（2学时）

实验五

图像锐化 1 实验目的及意义

（1）培养学生理解图像平锐化的原理

（2）掌握图像处理的基本方法 2 实验步骤

（1）编写相应的图像锐化处理程序

6（2）启动CCS，编译运行（3）观察结果并分析 实验类型：综合（2学时）

实验六

图像的边缘检测 1 实验目的及意义

（1）熟练掌握图像边缘检测的基本原理；（2）熟练掌握图像二值化的方法。2 实验步骤

（1）编写图像边缘检测程序；

（2）比较不同阈值对图像二值化结果的影响。实验类型：综合（2学时）考核与成绩记载

6.1 考核的方式及成绩的评定

考核成绩的构成：平时成绩20%、期末成绩80% 1．平时成绩的构成：平时作业、上课出勤15%、实验成绩5%(1)平时作业完成的获得基础分6分，然后按较好、良好、优秀分别加2、3、4分。(2)实验成绩根据实验出勤情况及实验报告完成情况。(3)上课三分之一旷课者，不允许参加期末考试。2．期末考试为闭卷笔试。

6.2 考题的设计

考试题大体上可以分为三种类型，重点考察学生对基本概念、基本方法、基本技术的掌握和综合应用。

1． 概念题型

基本形式有以下几种：选择、判断、填空、简答题。约占40%。2． 应用题型

根据学过的算法按要求给出结果，回答问题，约占40%。3． 综合题型

综合运用能力的考核。约占20%。

第二篇：《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》教学大纲

电子信息工程专业（本科）

课程编号：（）

课程名称：数字图像处理 参考学时：42 其中实验或上机学时：10 说明部分

1． 课程的地位、性质和任务

数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。随着计算机的发展，以及应用领域的不断加深和扩展，数字图像处理技术已取得长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。本课程是电子信息工程专业的专业课。

本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。2．课程教学的目的及意义

数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于机器视觉中的预处理技术——数字图像基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。3．教学内容及教学要求

教学内容：数字图像处理是计算机和电子学科的重要组成部分，是模式识别和人工智能理论的的中心研究内容。主要教学内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。（2）介绍二维富氏变换离散余弦变换，离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。（3）重点介绍图像的增强方法，包括空间域方法和变换域方法。（4）图像恢复和重建基本原理与方法。（5）图像压缩编码的基本原理与方法以及一些国际标准。（6）图像的分析和模式识别基本原理。

教学要求：本课程的目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念，熟练使用分析数字图像处理编程的基本工具，了解数字图像处理的发展和应用以及当前国际国内研究的热点和重要成果及其工程应用前景。

1、了解图像处理的概念及图像处理系统组成。

2、理解视觉成像原理、视觉特性及彩色模型。

3、深刻理解图像的采样和量化方法。

4、掌握图像变换，包括傅里叶变换、沃尔什变换、哈达码变换、离散余弦变换及霍特林 1 变换等的原理及性质。

5、理解各种图像增加方法，特别是要求掌握空域图像平滑及图像锐化的各种方法。

6、深刻理解图像退化的模型，理解常用的几种图像恢复的方法。

7、深刻理解编码概念及其基本原理，掌握统计编码、预测编码、变换编码的原理及方法，了解部份国际编码标准。

8、了解图像分割的概念，了解串并行边界技术及串并行区域技术。

9、掌握数字图像处理中最基本、最广泛应用的概念、原理、理论和算法以及基本技术和方法；着重培养学生对数字图像处理的分析能力，能熟练用MATLAB编程，实现对图像进行处理。

4.教学重点、难点 教学重点：

数字图像增强，图像复原和重建，图像分析以及图像编码。教学难点：

图像处理中涉及到的数学知识以及图像处理的编程实现。5．教学方法及教学手段

课堂讲课为主，实验课和习题讲解课为辅。6．教材及主要参考书 教材：

章毓晋编著，图象处理和分析，北京：清华大学出版社，1999 参考书：

1.阮秋琦编著，数字图像处理学，北京：电子工业出版社,2001.1。2.夏良正主编，数字图像处理，南京：东南大学出版社，1999.9

3.K.R.Castleman著, 朱志刚等译,数字图像处理（新版），北京:电子工业出版社，2002.2 4.Kenneth R.Castleman, Digital Image Processing, Prentice Hall International, Inc., 清华大学出版社,1997 5.Rafael C.Gonzalez, Digital Image Processing Using Matlab.Prentice Hall International, Inc.,电子工业出版社, 北京, 2004 7.其它

考核形式：考试（笔试）；教学环境：课堂 总学时数：42 其中实验或上机学时：10

二、正文部分

第一章：数字图像处理基础

一、教学要求

了解：数字图像处理研究对象、目的、发展简史与研究现状；理解图像系统和视觉系统的概念。

掌握：图像的抽样和量化基本理论。

二、教学内容

第一节 数字图像处理的主要方法与内容

知识要点：数字图像处理的主要方法，数字图像处理的内容。第二节 数字图像处理的应用与发展动向

知识要点：数字图像处理的主要应用领域与发展动向 第三节 图像系统和视觉系统

知识要点：图像，图像信息分类，视觉系统基本构造，亮度和颜色感觉的视觉特征。第四节 图像处理系统外围设备

知识要点：图像处理系统常用的输入设备，图像处理系统输出设备 第五节 图像的抽样和量化 知识要点：图像取样，图像量化。

三、本章学时数

2学时

第二章：图像处理中的正交变换

一、教学要求

了解：小波变换及其概念；了解沃尔什变换及其概念；

掌握：傅立叶变换与二维离散傅立叶变换，快速傅立叶变换，离散余弦变换定义及特性。

二、教学内容

第一节 傅立叶变换以及二维傅立叶变换

知识要点：傅立叶变换以及二维离散傅立叶变换，快速傅立叶变换。第二节 离散余弦变换

知识要点：离散余弦变换定义，离散余弦变换特性，离散余弦变换的计算。第三节 沃尔什变换 知识要点：沃尔什变换定义 第四节 小波变换

知识要点：小波变换概述，时－频分析，小波包。

三、本章学时数

4学时

第三章：图像增强

一、教学要求

了解：伪色彩增强

掌握：直方图修正技术，图像平滑，图像锐化，频率域增强处理。

二、教学内容

第一节 直方图修正技术

知识要点：直方图修正技术基础，直方图均衡化，直方图规定化，图像对比度处理。第二节 空间域图像平滑

知识要点：噪声消除法，邻域平均法，梯度倒数加权法，多图像平均。第三节 图像锐化

知识要点： 梯度法，Laplacian算子，掩模匹配法。第四节 频域增强

知识要点：低通滤波法，高通滤波法，同态滤波。

三、本章学时数

6学时

第四章：图像恢复

一、教学要求

了解：盲目图像复原和递归图像复原技术；最小二乘滤波原理。

掌握：图像退化模型和恢复的代数方法，逆滤波的基本原理，中值滤波和加权中值滤波

二、教学内容

第一节 退化模型

知识要点：图像恢复的基本概念，连续函数退化模型，离散函数退化模型。第二节 恢复的代数方法和逆滤波

知识要点：非约束复原，约束复原，逆滤波基本原理。第三节 最小二乘方滤波

知识要点：最小二乘方滤波原理，用于图像复原的几种最小二乘方滤波器。第四节 中值滤波

知识要点：中值滤波和，加权中值滤波。第五节 其他空间复原技术

知识要点：几何畸变校正，盲目图像复原，递归图像复原技术。

三、本章学时数

6学时

第五章：图像重建

一、教学要求

了解：代数方法重建；卷积方法重建； 掌握：图像傅立叶方法重建

二、教学内容

第一节 傅立叶方法重建 知识要点：傅立叶方法重建。第二节 卷积方法重建 知识要点：卷积方法重建。第三节 代数方法重建 知识要点：代数方法重建。

三、本章学时数

4学时

第六章：图像编码

一、教学要求

了解图像编码的国际标准。理解利用信息理论编码的基础。

掌握PCM编码，统计编码和预测编码的基本理论。

二、教学内容

第一节 图像编码的分类及保真度准则 知识要点：图像编码的分类，保真度准则。第二节 图像的编码

知识要点：PCM编码，统计编码，预测编码以及变换编码的基本理论。第三节图像编码的国际标准

知识要点：H.261编码标准与解码原理。

三、本章学时数

6学时

第七章：图像分析

一、教学要求

了解：图像获取、处理、识别三大主干系统的结构原理和设计理论及方法，图像的描绘。掌握：图像的分割，图像的特征提取。

二、教学内容

第一节 图像的分割

知识要点：图像分割处理，阈值法分割，基于梯度的图像分割，区域生长，区域聚合。第二节 图像的描绘

知识要点：区域描绘，关系描绘，Hough变换。第三节 图像处理与模式识别

知识要点：模式识别概述，特征选择，模式识别的几种应用。

三、本章学时数

4学时

执笔人：

胡学友

教研室：

电子信息教研室

系主任审核签名：

2005.7

第三篇：《数字图像处理》课程教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲

Digital Image Processing 课程编号：

适用专业：电类、计算机类

学时数： 40

学分数：2 执笔者：何家峰

编写日期：2005年8月

一、课程的性质和目的

本课程是电类、计算机类的一门技术性和应用性很强的专业课。学习本课程的目的在于：使学生掌握数字图像处理的基本概念、基本理论和基本方法，并了解数字图像处理的发展方向和应用情况。学习完本课程并结合相应的实验，学生应达到以下要求：①掌握常用的数字图像处理方法，包括图像增强方法、频域处理方法、图像分割方法、图像特征描述方法和数学形态学方法等；②能较为熟练地用Matlab或VC++语言编写常用的数字图像处理算法。

二、课程教学内容

第一章 绪论(2学时)掌握数字图像处理的一般概念。重点是数字图像处理的主要内容、图像工程的三个层次及其数字图像处理系统的组成，并了解数字图像处理的应用和发展动向。

本章知识点为：图像、数字图像、数字图像处理的定义；数字图像处理的目的和主要内容；图像工程与相关学科；数字图像处理系统的组成；数字图像处理的应用和发展方向。

第二章 数字图像处理基础(2学时)

掌握数字图像处理的一些基础知识。重点是采样和量化的概念、BMP图像文件格式、RGB颜色模型和HIS颜色模型，理解RGB颜色模型和HIS颜色模型的色度学基础和适用范围。

本章知识点为：图象数字化技术；数字图像类型；图象文件格式；色度学基础与颜色模型。第三章 图像增强(10学时)学习多种图像增强方法。重点是掌握直方图均衡化方法、空域图象平滑与锐化方法。为使学生更深刻理解直方图拉伸和直方图均衡化的原理，应把相应的数学推导讲解透彻。

本章知识点为：直方图的拉伸和均衡化；灰度线性变换和非线性变换；图像噪声分类与特点；模板操作、邻域平均、中值滤波和其他去噪技术；图像锐化：微分法、拉普拉斯变换和高通滤波；图像的伪彩色处理。

本章安排实验：图像增强实验。第四章 图像分割(8学时)

掌握图像分割方法、边缘检测方法、轮廓跟踪、图像匹配、投影法、差影法等的基本原理。轮廓跟踪是本章的难点内容，应结合具体的阈值化图像矩阵进行讲解。

本章知识点为：区域分割：阈值分割、区域生长、区域聚合；边缘检测：微分运算、LOG算子；轮廓 跟踪与提取；图像匹配：莫把面匹配、直方图匹配、形状匹配；投影法与差影法。

本章实验安排：图像分割实验。第五章 图像的几何变换(4学时)掌握几何变换的数学基础，以及几种常见的几何变换方法，包括平移变换、比例变换、旋转变换、镜像变换、复合变换和透视变换。其中，几何变换的数学基础和比例变换可以作为本章的重点内容。

本章知识点为：齐次坐标与二维图像几何变换矩阵；图像比例缩放变换；图像平移变换；图像镜像变换；图像旋转变换；图像复合变换；透视变换。

自学内容：透视变换可以安排学生自学。第六章 频域处理(2学时)

掌握可分离变换原理，重点掌握傅立叶变换和余弦变换的原理和应用。

本章知识点：傅立叶变换；可分离变换；离散余弦变换；WHT变换。傅立叶变换在数字信号处理中已经学过，这里只是由一维变换扩展为二维变换，可以不讲。

自学内容：小波变换及其他可分离变换作为学生自学了解内容。第七章 数学形态学处理(4学时)掌握二值形态学和灰度形态学的几种基本操作，了解形态学在图像处理中的应用。

本章知识点：数学形态学的基本概念与术语；二值形态学：腐蚀、膨胀、开闭运算、击中/击不中变换；灰度形态学：灰度腐蚀、灰度膨胀、灰度开闭运算；形态学的应用：形态学滤波、骨架抽取。

第八章 图像特征(8学时)掌握图像的几何特征、形状特征、纹理特征、中轴变换与骨架提取、曲线与表面的拟合以及其他特征。其中，不变矩、几种纹理描述、四叉树应作为重点内容讲解。

本章知识点：图象的几何特征：位置与方向、周长、面积、长轴和短轴；形状特征：矩形度、圆形度、球状性、不变矩、偏心率、形状描述子；纹理分析：统计法、空间自相关纹理测度、联合概率矩阵法、纹理的句法结构分析法；中轴变换与骨架提取；曲线与表面的拟合；其他特征或描述：标记、欧拉数、四叉树。

本章实验安排：图象特征提取与识别。

三、课程教学的基本要求

本课程是电类、计算机类专业的专业程，实践性较强。在教学方法上，采用课堂讲授，结合课后自学、实验、习题等教学形式。

(一)课堂讲授

本课程在讲解上着重数学公式物理含义的阐述，对于难点内容，可以结合一个人为构造的图像矩阵来解释。力求做到重点突出，由浅入深，便于学生理解和掌握。

在应用方面，主要结合自己和他人的研究成果，介绍一些图像处理方法的应用实例，增强学生的直观 体验，培养学生的学习兴趣。

（二）课后自学

为了拓展学生的知识面，以及培养学生的自学能力，安排部分内容，课后学生自学。

（三）习题课

安排2学时习题课（已包括在前述学时分配中），讲解综合性例题及布置作业中的共性错误。

（四）课外作业

课外作业以编程题目为主，平均每章1~3道题，以加深对所学基本图像处理方法和算法的理解，加强Matlab或VC编程能力。

（五）实验

结合本课程的内容开设3个的相应实验。教学实验内容以验证性实验和综合性为主，以巩固课堂所学图像处理技术，培养科学实验研究能力。

（六）考试

本课程采用闭卷或开卷形式考试，试题题型可采用填空、判断、简答、程序设计等。主要考察学生对基本概念、基本方法的掌握及综合应用情况。

总评成绩：课外作业、平时考勤、实验占30%；期末考试占70%。

四、本课程与其它课程的联系与分工

先修课程：高等数学、概率论与数理统计、信号与系统、数字信号处理。

五、建议教材与教学参考书

［1］何东健主编，《数字图像处理》，西安电子科技大学出版社，2005.3 ［2］章毓晋编著，《图像处理与分析》，清华大学出版社，2002.5 ［3］朱秀昌编著，《图像处理与图像通信》，北京邮电大学出版社，2005.5 ［4］M.Petrou, P.Bosdogianni，《数字图像处理疑难解析》，机械工业出版社，2005.4

第四篇：数字图像处理教学大纲（范文模版）

《 数字图像处理 》课程教学大纲

课程英文名

Digital Image Processing

执笔人： 周山

编写日期：2010.7.9

一、课程基本信息

1.课程编号：07010116 2.课程性质/类别： 选修

课 /专业

课 3.学时/学分： 32+16学时 / 2学分 4.适用专业：

信息与计算科学

专业

二、课程教学目标及学生应达到的能力

数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。

本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。

三、课程教学内容与基本要求

（一）绪论（4学时）1．主要内容：

图像处理的概述，基本物理假设 硬件设备，处理软件,光度学及色度学原理 2．基本要求

1、了解数字图像处理概述;

2、了解图像输入输出设备;

3、掌握图像的亮度函数等;

4、了解色彩的基本属性;

3．自学内容：

数学实验 4．课外实践：

无

（二）信号分析基础（8学时）1．主要内容：

图像的数学信号表示,图像的取样和量化、像素间的一些基本关系、线性和非线性操作

2．基本要求

1、掌握信号的采样及量化

2、理解图像的点运算,代数运算及几何运算；

3、理解线性系统的性质及线性移不变系统的频率响应；

4、掌握图像的卷积运算 3．自学内容： 信号与系统

4．课外实践：

无

（三）图像变换（8学时）

1．主要内容：

积分变换,连续及离散傅立叶变换,快速傅立叶变换,正交变换的一般表现形式 2．基本要求

1、了解积分变换；

2、掌握离散傅里叶变换、连续傅里叶变换、快速傅里叶变换；

3、理解沃尔什变换,哈达吗变换等 3．自学内容： 数字信号处理

4．课外实践：

无

（四）图像的增强与复原（10学时）

1．主要内容：

图像增强原理、直方图处理、图像平滑化,图像的锐化,图像的复原 2．基本要求

1、掌握灰度级变换增强及频域增强原理;

2、深刻理解直方图均衡化；

3、了解邻域平均法;；

4、掌握低通滤波法,高通滤波法；

5、掌握图像复原的一般方法； 3．自学内容： 数字信号处理 概率论

4．课外实践：

无

（五）图像的分析与识别基础（10学时）

1．主要内容：

视觉再认模式,间断检测、边缘连接和边界检测、门限处理及基于区域的分割 , 2．基本要求

1、了解模式匹配模式,傅立叶模式；

2、掌握阈值分割法；

3、掌握边缘检测法；

1、了解区域增长法；

2、掌握二值图像分割法；

3、了解图像分割质量的评价;3．自学内容：

概率论 4．课外实践：

无

（六）图像的压缩与编码（10学时）

1．主要内容：

图像压缩理论及模型，无损压缩、有损压缩，图像编码常用方法，图像编码评价方法，图像编码的国际标准 2．基本要求

1、了解哈夫曼编码；

2、掌握离散余弦变换；

3、理解dct编码与解码；

4、了解压缩编码的新进展； 3．自学内容：

数据编码 4．课外实践：

无

四、教学安排建议

1.作业练习

每章课后布置2-3题作业。2.案例分析 无

3.专题研讨 无

4.实验安排

[1]傅立叶变换、MATLAB环境下的Fourier 变换(2学时)[2]MATLAB下图像的直方图及均衡化处理(2学时)[3]MATLAB下的邻域、平均法、中值滤波法等方法处理图像(2学时)[4]图像的几何变换、图像的旋转,平移等变换(2学时)[5]图像的分割、区域的分割、边缘检测等处理(2学时)[6]图像的增强与复原(2学时)

五、课程考核

1.考核形式及成绩评定办法 考核形式为考查

2.本课程考核的基本要求

使学生了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的基本理论和实现方法，为将来从事相关领域工作和科学研究奠定基础。

六、本课程与其它课程的先行后续关系

本课程应先修完信号与系统，数字信号处理,MATLAB语言等课程

七、建议教材及教学参考书

1.教材：

数字图像处理（第二版），陈传波 编著，机械工业出版社，2007.1 2.参考书：

[1] 《数字图像处理(第二版)》, 阮秋琦等译, 电子工业出版社，2002 [2] 《数字图像处理教程学》, 朗锐编, 北京希望电子出版社，2003 [3] 《MATLAB图像处理应用教程》, 郝文化编, 中国水利水电出版社，2004

第五篇：《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》教学大纲

课程英文译名：Digital Image Processing 适用专业：空间信息工程、摄影测量与遥感全日制本科一、一、课程性质、目的和任务：

本课程是空间信息工程系、摄影测量与遥感系开设的必修的专业基础课之一。

通过本课程的学习，要求学生掌握有关数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用，培养和增强学生数字图像处理技能的创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程奠定基础。二、二、课程教学的基本要求：

1.牢固掌握图像数字化理论、图像直方图及其应用、傅立叶变换、图像增强的基本算法、图像分割、影像纹理的基本分析法、二值图像处理等内容；

2.掌握空间滤波的卷积算法、几何校正和灰度内插法等；

3.了解图像复原与重建、数据压缩、模板匹配、分类、图像处理与分析的发展趋势。

三、三、课程内容的重点和难点

1.重点内容：

主要是数字图像处理的基本概念和算法。具体包括：数字图像与图像数字化的概念；灰度直方图；图像处理算法形式；傅立叶变换、图像空间域、频率域增强；图像分割的边缘检测；纹理分析；二值图像处理与分析等。

2.难点

傅立叶变换、频率域图像增强与恢复、边缘跟踪、纹理的灰度共生矩阵分析法等。

四、四、本课程与其他课程之间的联系与分工

本课程的数学基础是建立在高等数学、离散数学、线性代数、概率论与数理统计等课程之上；光学、摄影学与计算机应用是学习和掌握该课程的重要基础知识；该课程是为数字摄影测量、遥感、地理信息系统、计算机视觉等课程服务；模式识别、图像理解是该课程内容的深入发展；与计算机图形学相互渗透、补充。在学习数字摄影测量、遥感、模式识别、图像理解和计算机视觉等课程之前，应先修该基础课程。

五、五、各教学实践环节的主要内容

本课程教学时数为52学时，课堂教学52学时，课外实习3次共6学时。实习内容如下：

实习一 编写统计影像灰度直方图的程序

实习二 应用图像处理软件Photoshop进行图像及其直方图显示、灰度变换与直方图均衡、几何变换和裁剪、图像平滑和锐化、彩色增强处理

实习三 应用Photoshop进行边缘检测、图像二值化、边缘跟踪等六、六、使用教材及参考书

教材：贾永红编著《计算机图像处理与分析》武汉大学出版社

参考书：1.荆仁杰等 《计算机图像处理技术》浙江大学出版社

2.容观澳

《计算机图像处理》清华大学出版社七、七、课程内容及安排

第一章 绪论（2学时）1.1数字图像处理的概念

1.2数字图像处理的内容和特点 1.3数字图像处理的应用

第二章 基本概念（5学时）2.1图像数字化 2.2图像灰度直方图 2.3图像处理算法的形式 2.4图像的数据结构与特征

第三章 图像变换（4学时）

3.1图像变换的预备知识

3.2付立叶变换及其性质

第四章 图像增强（10学时）4.1 图像增强的点运算 4.2图像的空间域平滑 4.3图像的空间域锐化 4.4频率域增强 4.5彩色增强技术 4.6多图像运算

第五章 图像复原与重建（4学时）5.1图像退化模型 5.2图像复原的方法 5.3图像重建

第六章 图像压缩（3学时）6.1概述

6.2图像保真度准则 6.3统计编码方法 6.4图像压缩的标准

第七章 图像分割（10学时）7.1边缘检测 7.2 边缘跟踪

7.3 Hough变换检测直线 7.4区域分割 7.5区域增长

第八章 二值图像处理（7学时）8.1二值图像的连接性和距离

8.2连接成分的变形操作 8.3图形的形状分析

第九章 纹理分析（6学时）9.1概述

9.2影像纹理的直方图分析法 9.3 Laws纹理能量测量法 9.4纹理分析的自相关函数法 9.5灰度共生矩阵分析法

第十章 模板匹配（1学时）