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《数字图像处理》课程教学大纲
Digital Image Proceing 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
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