《数字图像处理》课程教学大纲
(Digital Image Processing)
课程编号：1223523
课程性质：专业课
适用专业：计算机科学与技术
先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数据结构、程序设计
后续课程：模式识别
总学分：2.5学分（其中实验学分0.5）
一、教学目的与要求
1．教学目的
数字图像处理是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。

通过对本课程的学习，使学生能够较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法，掌握基本的处理技术，了解与各个处理技术相关的应用领域。

2．教学要求
根据我院计算机专业的实际情况和教学条件采用讲授实验与学生自学相结合的方法进行教学。

教学过程中力求做到重点突出、概念明确、线索清晰，注意适当介绍本学科前沿及当前应用领域中有关的热门问题。

实验是本课程中重要的教学内容，要求学生自己完成规定的实验并认真观察教师的实验演示。

二、课时安排
三、教学内容
1 概论（2学时）
(1)教学基本要求
了解：数字图像处理的研究内容，图像处理的发展历史、现状。

掌握：图像处理系统的基本概念、特点和主要内容；数字图像处理系统的硬件组成及其相关应用
(2)教学内容
①数字图像处理及其特点。

（重点）
②数字图像处理的目的和主要内容。

③数字图像处理系统
④数字图像处理的应用
２数字图像处理基础（4学时）
(1)教学基本要求
了解：图像数字化设备，色度学基础
掌握：图像数字化技术（采样、量化）；数字图像的类型和文件格式；数字图像的颜色模型（RGB模型和HIS模型）
(2)教学内容
①图像数字化技术。

②数字图像类型和文件格式。

③色度学基础与颜色模型。

（重点、难点）
３Matlab图像编程基础（3学时）
(1)教学的基本要求
了解：数字图像程序设计的各种方法。

掌握：Matlab中各种图像处理的函数。

(2)教学内容
①Matlab 概述。

②Matlab图像的代数运算函数。

③Matlab 图像处理工具箱函数。

（重点）
④Matlab图像程序设计。

（难点、重点）
4图像增强与平滑（6学时）
(1)教学的基本要求
了解：图像增强的目的；伪彩色增强技术。

理解：图像噪声。

掌握：直方图；各种灰度拉伸变换；图像去噪技术；图像锐化。

(2)教学内容
①直方图。

（重点、难点）
②灰度变换。

（重点）
③图像去噪。

（重点）
④图像锐化。

（重点、难点）
⑤伪彩色技术。

5图像分割与边缘检测（3学时）
(1)教学的基本要求
了解：边缘检测。

理解：投影法与差影法。

掌握：灰度域值法分割、区域生长法；图像边缘提取的边缘算子法（梯度算子、Sobel算子、Laplacian算子）。

(2)教学内容
①图像分割（灰度域值法分割、区域生长法）。

②图像边缘提取（边缘算子法、曲面拟合法、模扳匹配法、门限化）。

（难点、重点）
③轮廓提取和图像匹配
6图像几何变换（3学时）
(1)教学基本要求
了解：透视变换。

理解：灰度插值原理。

掌握：图像的缩放、平移、旋转和镜像的矩阵表示
(2)教学内容
①几何变换基础。

②图像比例缩放。

（难点、重点）
③图像平移。

（重点）
④图像镜像。

（重点）
⑤图像旋转。

（难点、重点）
⑥图像复合变换。

7数学形态学（4 学时）
(1)教学基本要求
了解：数学形态学的历史及应用领域。

理解：灰度形态学的各种基本运算。

掌握：二值形态学的腐蚀、膨胀、开闭运算和击中击不中变换；
图像区域边界与骨架的提取方法；图像变换域特征的提取方法。

(2)教学内容
①数学形态学的基本概念和术语。

（重点）
②二值形态学。

（重点、难点）
③形态学应用——骨架抽取。

8图像特征与理解（4 学时）
(1)教学基本要求
了解：图像特征运用的条件。

理解：图像纹理分析的基本概念。

图像形状特征的基本概念
掌握：图像的几何特征；形状特征；纹理特征；图像纹理自相关函数特征；图像纹理统计特征提取方法；图像区域边界与骨架的提取方法。

(2)教学内容
①图像的几何特征。

（重点）
②形状特征。

（重点）
③纹理特征与分析。

（重点、难点）
④中轴变换与骨架提取。

（重点、难点）
②其它图像的形状特征与分析。

（重点）
9图像编码（3学时）
(1)教学基本要求
了解：图像编码压缩的必要性、可能性；图像编码的分类方法；最新图像编码压缩技术。

掌握：图像编码压缩的评价方法及原理；图像的哈夫曼编码、行程编码、LZW编码的原理。

灵活运用：几种编码方法对图像编码。

(2)教学内容
①图像编码概述
②哈夫曼编码。

（难点、重点）
③行程编码。

（难点）
④LZW编码。

（难点）
四、授课方式及考核方法
1．授课方式
采用多媒体课件讲授
2．考核方法
考试形式：闭卷笔试或有限开卷笔试。

课程成绩构成：平时成绩（课堂提问10%、实验20%）占30％，期末考试成绩占70％
五、教材与参考书目
1. 何东健.数字图像处理.西安：西安电子科技大学出版社，2003
2. K. R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice-Hall, Inc.1996
3．章毓晋.图像工程(上).北京：清华大学出版社，1999。