《数字图像处理》课程教学大纲
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数字图像处理课程论文
《数字图像处理》课程教学大纲
课程编码： 课程名称： 数字图像处理 课程英文名称：
一、课程的性质和目的
数字图像处理是电子信息工程专业的一门专业基础课，是一门多学科交叉的边缘学科。
学生通过数字图像处理的学习，能掌握图像处理的基本理论、概念、方法和技术，了解本领域最新的成果和发展动态；了解交叉学科的特点，培养严谨的治学态度，启迪创新思路和意识，通过实验锻炼动手实践能力；通过本课程学习，使学生打下一个较坚实的基础，为后续课程的学习作好铺垫，为以后从事本领域或相关领域工作、深造、研究作好准备。
二、课程的基本要求
通过本课程的教学，要求学生掌握图像处理的基本理论、概念、方法和技术，包括图像的数学表征、变换、增强、复原、压缩编码、分割、描述等内容。配合实验，使学生能用高级语言以及基于DSP的实验系统，实现一些基本算法和思路进行图像处理，进一步巩固所学知识；了解本领域最新的成果和发展动态，了解交叉学科的特点，培养严谨的治学态度，启迪创新思路和意识。
三、课程内容与要求
第一章 绪论 （4学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，了解图像工程的相关学科和领域、以及它的发展历史和现状；掌握图像处理系统的总体构成以及各部分的任务，明白本课程的学习内容和方法。
2、课程内容
（1）发展历史和现状；
（2）相关学科和领域；
（3）基本成像原理
（4）图像处理和分析系统；
（5）本课程的学习内容和方法。
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：发展历史和现状、相关学科和领域；
（2）领会：基本成像原理、图像处理和分析系统构成。
第二章 图像变换（12学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，掌握空域变换、傅立叶变换和性质，掌握快速傅立叶变换的原理和方法，离散Gabor变换，以及PCA变换的原理和方法；熟悉离散余弦变换及其快速算法，了解小波变换以及图像变换的应用。
2、课程内容
（1）空域变换，包括代数运算和几何运算；
（2）傅立叶变换和性质、快速傅立叶变换的原理和方法；
（3）离散Gabor变换的原理和方法；
（4）小波变换的原理和方法；
（5）PCA变换的原理和特点；
（6）离散余弦变换等其他几种可分离变换，以及应用
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：小波变换、其他的几种可分离变换。
（2）领会：几种典型变换的的原理和特点。
（3）综合应用：FT及其性质、FFT的原理和方法。
第三章 图像增强（8学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，掌握灰度增强、图像平滑、图像锐化等基本概念、原理和实现的方法；理解振铃现象的成因和表现；了解伪彩色增强技术。
2、课程内容
（1）灰度增强，包括直方图均衡化和直方图规定化、灰度的线性和非线性变换；
（2）图像平滑，如邻域平均法、Gauss平滑、中值滤波等；
（3）图像锐化，如梯度算子法、频域高通滤波器法，振铃现象的成因和表现。
（4）伪彩色增强
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：灰度的线性和非线性变换，振铃现象的成因和表现、彩色增强技术。
（2）领会：直方图均衡化和直方图规定化、图像平滑和锐化。
（3）综合应用：直方图增强、各种平滑和锐化算子。
第四章 图像复原 （8学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，掌握图像退化的数学模型、维纳滤波和有约束最小平方滤波；熟悉运动模糊和离焦模糊的复原方法；了解退化模型的对角化处理以及逆滤波。
2、课程内容
（1）图像退化的数学模型，包括空域表达和频域表达，重点是运动模糊和离焦模糊退化模型；
（2）退化模型的对角化处理；逆滤波；
（3）维纳滤波和有约束最小平方恢复；
（4）运动模糊和离焦模糊的复原。
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：退化模型的对角化处理以及逆滤波。
（2）领会：运动模糊和离焦模糊的恢复。
（3）综合应用：维纳滤波和有约束最小平方恢复。
第五章 图像压缩编码（6学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，理解编码实现图像压缩的原理；掌握几种简单的编码方法；了解图像编码系统构成以及编码标准。
2、课程内容
（1）图像压缩的原理和编码系统的构成；
（2）几种简单的编码方法（哈夫曼编码、算术编码、游程编码、LZW编码等）；
（3）预测编码、变换编码；
（4）其他编码方式、标准介绍。
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：图像编码系统构成以及压缩标准。
（2）领会：图像压缩的原理。
（3）综合应用：哈夫曼编码、变换编码、预测编码等几种编码方法。
第六章 图像分割 (8学时)
1、学习目的和要求
通过本章学习，掌握灰度阈值分割法、边缘检测分割法、直线检测；熟悉哈夫变换的原理和应用、区域生长法；了解分裂合并、模板匹配等方法。
2、课程内容
（1）灰度阈值分割法原理以及几种典型的选取阈值的方法；
（2）边缘检测分割法思想以及几种常用的检测算子，如Log算子，Sobel算子，拉氏算子等；
（3）基于区域的分割方法，如分裂合并、区域生长等；
（4）直线检测方法，包括哈夫变换的原理，模板匹配。
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：模板匹配、分裂合并、区域生长等几种分割方法。
（2）领会：灰度阈值分割法原理、边缘检测分割法思想以及哈夫变换的原理和应用。
（3）综合应用：双峰阈值分割、最大方差阈值分割；用Log、Sobel等几种边缘检测算子检测边缘实现分割。
第七章 图像描述（6学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，掌握链码、四叉树、骨架等几种表达方法，掌握傅立叶描述子、矩的描述方法；熟悉简单描述符、拓扑描述方法；了解形态学方法。
2、课程内容
（1）边缘描述（简单描述符、傅立叶描述子、链码）；
（2）区域描述（四叉树、骨架、矩等）；
（3）形态学方法。
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：形态学方法。
（2）领会：简单描述符、拓扑描述方法。
（3）综合应用： 链码、四叉树、骨架等几种表达方法；傅立叶描述子、矩的描述方法。
四、 理论教学学时分配
章 讲 课 内 容 学时 一 绪论 4 二 图像变换 12 三 图像增强 8 四 图像复原 8 五 图像压缩编码 6 六 图像分割 8 七 图像描述 6 总计 52
五、 实验名称与学时安排
实验教学共12学时，其中验证性实验8学时，综合性实验4学时，设计创新性实验6学（选做），具体安排如下表。
实验名称与学时安排表
序号 实验项目 学时数 内容与要求 实验属性 必开 选开 1 试验平台了解和视频驱动程序应用 2 了解DSP图像处理试验箱的硬件构成、编程即编译环境，其驱动程序以及其应用等 验证 √ 2 图像（视频）取反及二值化 2 掌握图像取反的原理和实现方法；掌握图像二值化的原理和实现方法。 验证 √ 3 直方图统计及灰度变换 2 掌握直方图的基本原理和方法；掌握图像灰度变换的原理和算法。 验证 √ 4 模板卷积和边缘检测 2 掌握模板卷积的基本原理；用模板卷积的方法实现边缘检测。 验证 √ 5 模糊图像恢复 4 掌握图像退化模型；对一幅原始图像，采用给定的退化函数，仿真产生模糊图像；用维纳滤波法，选用不同的参数恢复图像，并进行分析比较，得出最理想的恢复图像。 综合
√ 6 消除光照不均匀及物体标记 6 理解成像模型和机理；对图像用大尺度的低通滤波器滤波以提取光照背景信息；图像减影运算消除图像中的光照不均匀；对图像做增强处理；图像二值化；滤波消噪；物体标记 设计创新 √
六、 教材及参考书
教 材：曹茂永等，数字图像处理，北京大学出版社， 2007
章毓晋主编，图像处理和分析（第2版）,清华大学出版社，1999
刘文耀等主编，光电图像处理,电子工业出版社，2002
参考书：朱志刚等译，数字图像处理, 电子工业出版社，1998
Rafael C. Gonzalez, Digital Image Processing,电子工业出版社，2002
罗述谦，周果宏，医学图像处理与分析，科学出版社，2003
课程编码： 课程名称： 数字图像处理 课程英文名称：
Digital Image Processing
先修课程： 程序设计语言、数字信号处理 适用专业： 电子信息工程 总学时：64 讲课学时：52 实验学时：12 上机学时：0 总学分：3 制订单位 信息与电气工程学院 制订时间：2006.6一、课程的性质和目的
数字图像处理是电子信息工程专业的一门专业基础课，是一门多学科交叉的边缘学科。
学生通过数字图像处理的学习，能掌握图像处理的基本理论、概念、方法和技术，了解本领域最新的成果和发展动态；了解交叉学科的特点，培养严谨的治学态度，启迪创新思路和意识，通过实验锻炼动手实践能力；通过本课程学习，使学生打下一个较坚实的基础，为后续课程的学习作好铺垫，为以后从事本领域或相关领域工作、深造、研究作好准备。
二、课程的基本要求
通过本课程的教学，要求学生掌握图像处理的基本理论、概念、方法和技术，包括图像的数学表征、变换、增强、复原、压缩编码、分割、描述等内容。配合实验，使学生能用高级语言以及基于DSP的实验系统，实现一些基本算法和思路进行图像处理，进一步巩固所学知识；了解本领域最新的成果和发展动态，了解交叉学科的特点，培养严谨的治学态度，启迪创新思路和意识。
三、课程内容与要求
第一章 绪论 （4学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，了解图像工程的相关学科和领域、以及它的发展历史和现状；掌握图像处理系统的总体构成以及各部分的任务，明白本课程的学习内容和方法。
2、课程内容
（1）发展历史和现状；
（2）相关学科和领域；
（3）基本成像原理
（4）图像处理和分析系统；
（5）本课程的学习内容和方法。
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：发展历史和现状、相关学科和领域；
（2）领会：基本成像原理、图像处理和分析系统构成。
第二章 图像变换（12学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，掌握空域变换、傅立叶变换和性质，掌握快速傅立叶变换的原理和方法，离散Gabor变换，以及PCA变换的原理和方法；熟悉离散余弦变换及其快速算法，了解小波变换以及图像变换的应用。
2、课程内容
（1）空域变换，包括代数运算和几何运算；
（2）傅立叶变换和性质、快速傅立叶变换的原理和方法；
（3）离散Gabor变换的原理和方法；
（4）小波变换的原理和方法；
（5）PCA变换的原理和特点；
（6）离散余弦变换等其他几种可分离变换，以及应用
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：小波变换、其他的几种可分离变换。
（2）领会：几种典型变换的的原理和特点。
（3）综合应用：FT及其性质、FFT的原理和方法。
第三章 图像增强（8学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，掌握灰度增强、图像平滑、图像锐化等基本概念、原理和实现的方法；理解振铃现象的成因和表现；了解伪彩色增强技术。
2、课程内容
（1）灰度增强，包括直方图均衡化和直方图规定化、灰度的线性和非线性变换；
（2）图像平滑，如邻域平均法、Gauss平滑、中值滤波等；
（3）图像锐化，如梯度算子法、频域高通滤波器法，振铃现象的成因和表现。
（4）伪彩色增强
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：灰度的线性和非线性变换，振铃现象的成因和表现、彩色增强技术。
（2）领会：直方图均衡化和直方图规定化、图像平滑和锐化。
（3）综合应用：直方图增强、各种平滑和锐化算子。
第四章 图像复原 （8学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，掌握图像退化的数学模型、维纳滤波和有约束最小平方滤波；熟悉运动模糊和离焦模糊的复原方法；了解退化模型的对角化处理以及逆滤波。
2、课程内容
（1）图像退化的数学模型，包括空域表达和频域表达，重点是运动模糊和离焦模糊退化模型；
（2）退化模型的对角化处理；逆滤波；
（3）维纳滤波和有约束最小平方恢复；
（4）运动模糊和离焦模糊的复原。
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：退化模型的对角化处理以及逆滤波。
（2）领会：运动模糊和离焦模糊的恢复。
（3）综合应用：维纳滤波和有约束最小平方恢复。
第五章 图像压缩编码（6学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，理解编码实现图像压缩的原理；掌握几种简单的编码方法；了解图像编码系统构成以及编码标准。
2、课程内容
（1）图像压缩的原理和编码系统的构成；
（2）几种简单的编码方法（哈夫曼编码、算术编码、游程编码、LZW编码等）；
（3）预测编码、变换编码；
（4）其他编码方式、标准介绍。
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：图像编码系统构成以及压缩标准。
（2）领会：图像压缩的原理。
（3）综合应用：哈夫曼编码、变换编码、预测编码等几种编码方法。
第六章 图像分割 (8学时)
1、学习目的和要求
通过本章学习，掌握灰度阈值分割法、边缘检测分割法、直线检测；熟悉哈夫变换的原理和应用、区域生长法；了解分裂合并、模板匹配等方法。
2、课程内容
（1）灰度阈值分割法原理以及几种典型的选取阈值的方法；
（2）边缘检测分割法思想以及几种常用的检测算子，如Log算子，Sobel算子，拉氏算子等；
（3）基于区域的分割方法，如分裂合并、区域生长等；
（4）直线检测方法，包括哈夫变换的原理，模板匹配。
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：模板匹配、分裂合并、区域生长等几种分割方法。
（2）领会：灰度阈值分割法原理、边缘检测分割法思想以及哈夫变换的原理和应用。
（3）综合应用：双峰阈值分割、最大方差阈值分割；用Log、Sobel等几种边缘检测算子检测边缘实现分割。
第七章 图像描述（6学时）
1、学习目的和要求
通过本章学习，掌握链码、四叉树、骨架等几种表达方法，掌握傅立叶描述子、矩的描述方法；熟悉简单描述符、拓扑描述方法；了解形态学方法。
2、课程内容
（1）边缘描述（简单描述符、傅立叶描述子、链码）；
（2）区域描述（四叉树、骨架、矩等）；
（3）形态学方法。
3、考核知识点和考核要求
（1）识记：形态学方法。
（2）领会：简单描述符、拓扑描述方法。
（3）综合应用： 链码、四叉树、骨架等几种表达方法；傅立叶描述子、矩的描述方法。
四、 理论教学学时分配
章 讲 课 内 容 学时 一 绪论 4 二 图像变换 12 三 图像增强 8 四 图像复原 8 五 图像压缩编码 6 六 图像分割 8 七 图像描述 6 总计 52
五、 实验名称与学时安排
实验教学共12学时，其中验证性实验8学时，综合性实验4学时，设计创新性实验6学（选做），具体安排如下表。
实验名称与学时安排表
序号 实验项目 学时数 内容与要求 实验属性 必开 选开 1 试验平台了解和视频驱动程序应用 2 了解DSP图像处理试验箱的硬件构成、编程即编译环境，其驱动程序以及其应用等 验证 √ 2 图像（视频）取反及二值化 2 掌握图像取反的原理和实现方法；掌握图像二值化的原理和实现方法。 验证 √ 3 直方图统计及灰度变换 2 掌握直方图的基本原理和方法；掌握图像灰度变换的原理和算法。 验证 √ 4 模板卷积和边缘检测 2 掌握模板卷积的基本原理；用模板卷积的方法实现边缘检测。 验证 √ 5 模糊图像恢复 4 掌握图像退化模型；对一幅原始图像，采用给定的退化函数，仿真产生模糊图像；用维纳滤波法，选用不同的参数恢复图像，并进行分析比较，得出最理想的恢复图像。 综合
√ 6 消除光照不均匀及物体标记 6 理解成像模型和机理；对图像用大尺度的低通滤波器滤波以提取光照背景信息；图像减影运算消除图像中的光照不均匀；对图像做增强处理；图像二值化；滤波消噪；物体标记 设计创新 √
六、 教材及参考书
教 材：曹茂永等，数字图像处理，北京大学出版社， 2007
章毓晋主编，图像处理和分析（第2版）,清华大学出版社，1999
刘文耀等主编，光电图像处理,电子工业出版社，2002
参考书：朱志刚等译，数字图像处理, 电子工业出版社，1998
Rafael C. Gonzalez, Digital Image Processing,电子工业出版社，2002
罗述谦，周果宏，医学图像处理与分析，科学出版社，2003