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