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《数字图像处理与分析》课程教学大纲
英文名称：Digital Image Proceing and Analysis 课程号：19139314
一、课程基本情况
1.学
分： 2
2.学
时： 32
3.课程类别：选修课
4.适用对象：电子与通信工程领域专业学位研究生 5.开课学期：第二学期
6.开课单位：通信与电子工程学院
二、课程教学目的与要求
1.教学目的：
该课程系统学习数字图像处理的中高级层次的内容。其主要任务是使学生在掌握数字图像处理常用技术的基础上，进一步学习图像解译的前沿方法和技术，并初步具备设计数字图像处理应用系统的能力。该课程主要内容包括概论、小波变换、图像分割、特征表述、对象识别、图像工程应用实例等。
2.教学要求：
使学生在具有数字图像处理常用技术的基础上，进一步掌握小波变换、图像分割、目标表达和描述技术、特征测量技术等图像处理与分析领域的前沿方法和技术，并初步具备设计数字图像处理应用系统的能力，为学生进一步进行科学研究奠定坚实的基础。
三、课堂教学内容及课时安排
第一章 图像处理基础
教学内容：
本章讲授数字图像处理的基本原理和一些必备的数学工具：掌握数字图像采集和获取的基本概念和方法、掌握数字图像的各类增加方法、恢复方法、彩色图像处理以及变化方法。
教学重点：数字图像采集和获取的基本概念和方法、数字图像的各类增加方法、恢复方法、彩色图像处理以及变化方法。
教学难点：彩色图像处理以及变化方法 课时分配：讲授2学时，讨论2学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
第二章 小波变换
教学内容：
本章学习图像小波变换的基本的的基本概念、掌握连续小波变换、二进小波变换、Haar变换、离散小波变换、多分辨率分析、快速小波变换算法、离散小波变换的设计、二维离散小波变换、双正交小波变换、Gabor变换及其应用。
教学重点：多分辨率分析、快速小波变换算法、离散小波变换的设计、二维离散小波变换、双正交小波变换和应用。
教学难点：Gabor变换及其应用。课时分配：讲授2学时，讨论2学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
第三章 图像分割
教学内容：
本章要求了解图像分割定义和方法分类，掌握边缘检测的基本原理和方法。掌握边界跟踪和图搜索、阈值分割、基于变换直方图选取阈值、空间聚类、区域生长、彩色图象分割及其应用。
教学重点：边界跟踪和图搜索、阈值分割、基于变换直方图选取阈值、空间聚类、区域生长、彩色图象分割及其应用。
教学难点：彩色图象分割及其应用 课时分配：讲授2学时，讨论2学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
第四章 目标表达和描述技术
教学内容：
本章要求了解边界的链码表达，边界线段的近似表达，目标的层次表达，目标的骨架表达，运动的表达，目标轮廓的傅里叶描述，目标轮廓的小波描述及其应用。
教学重点：边界的链码表达，边界线段的近似表达，目标的层次表达，目标的骨架表达，运动的表达，目标轮廓的傅里叶描述，目标轮廓的小波描述及其应用。
教学难点：目标轮廓的小波描述及其应用 课时分配：讲授2学时，讨论4学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
第五章 特征测量技术
教学内容：
本章要求了解特征测量技术的基本原理，掌握轮廓基本参数及测量、区域基本参数及测量、区域形状参数及测量、区域纹理参数及测量、轮廓矩和区域矩、特征测量的精确度分析与讨论。
教学重点：轮廓基本参数及测量、区域基本参数及测量、区域形状参数及测量、区域纹理参数及测量、轮廓矩和区域矩、特征测量的精确度分析与讨论。
教学难点：特征测量的精确度分析与讨论
课时分配：讲授2学时，讨论4学时，图像测量过程演示2学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
第六章 图像工程应用
教学内容：
本章要求了解基于OpenCV的人脸检测应用，掌握Haar特征检测原理与Haar特征分类器的训练，掌握如何在OpenCV中使用Haar特征分类器来对图像中的人脸进行检测和识别，分析人脸识别示例代码，讨论人脸识别程序运行精度与改进方法。
教学重点：如何在OpenCV中使用Haar特征分类器来对图像中的人脸进行检测和识别，分析人脸识别示例代码，讨论人脸识别程序运行精度与改进方法。
教学难点：人脸识别程序运行精度与改进方法
课时分配：讲授2学时，讨论4学时，人脸识别示例代码演示2学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
四、考核方法
1.考核方式：考查 2.考核形式：开卷 3.成绩评定方案：
平时成绩30%，期末考试成绩70%。
平时成绩包括：出勤5%，讨论表现10%，情景演示15%
五、选用教材和主要参考资料
《图像工程(第3版)》，章毓晋编著，清华大学出版社，2013年，第3版；
《图像处理和分析技术（第2版）》，章毓晋编著，高等教育出版社，2008年，第2版； 《图像处理与分析》，TonyF.Chan著，科学出版社，2011年，第1版；
撰写人：何鹏
审定人：姚仲敏 批准人：姚仲敏
执行时间：2015年秋
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