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《数字图像处理》教学大纲 课程名称（中文）：数字图像处理 课程名称(英文)：Digital Image Processing 课程代码： 学分/总学时：3学分 总学时:54 开课单位：数学与信息科学学院 面向专业（公共选修课为开课教师）：信息与计算 一、课程的性质、目的和任务 数字图像处理是一门实用的学科，已成为信息与计算、电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《数字图像处理》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。 数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于机器视觉中的预处理技术——数字图像基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。 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。 二、学习本课程学生应掌握的前设课程知识 高等数学，高等代数 三、学时分配 章节 学 时 理论 实验 合计 第1章 数字图像处理基础 2 0 2 第2章 图像增强 6 4 10 第3章 图像恢复 6 2 8 第4章 图像重建 4 2 6 第5章 图像分析 6 4 10 第6章 数学形态学原理 6 4 10 第7章 图像处理应用 6 2 8 合计 36 18 54 四、课程内容和基本要求 第一章：数字图像处理基础 一、教学要求 了解：数字图像处理研究对象、目的、发展简史与研究现状；理解图像系统和视觉系统的概念。 掌握：图像的抽样和量化基本理论。 二、教学内容 第一节 数字图像处理的主要方法与内容 知识要点：数字图像处理的主要方法，数字图像处理的内容。 第二节 数字图像处理的应用与发展动向 知识要点：数字图像处理的主要应用领域与发展动向 第三节 图像系统和视觉系统 知识要点：图像，图像信息分类，视觉系统基本构造，亮度和颜色感觉的视觉特征。 第四节 图像处理系统外围设备 知识要点：图像处理系统常用的输入设备，图像处理系统输出设备 第五节 图像的抽样和量化 知识要点：图像取样，图像量化 。 三、本章学时数 2学时 第二章：图像增强 一、教学要求 了解：伪色彩增强 掌握：直方图修正技术，图像平滑，图像锐化，频率域增强处理。 二、教学内容 第一节 直方图修正技术 知识要点：直方图修正技术基础，直方图均衡化，直方图规定化，图像对比度处理。 第二节 空间域图像平滑 知识要点：噪声消除法，邻域平均法，梯度倒数加权法，多图像平均。 第三节 图像锐化 知识要点： 梯度法，Laplacian算子， 掩模匹配法。 第四节 频域增强 知识要点：低通滤波法，高通滤波法，同态滤波。 三、本章学时数 10学时 第三章：图像恢复 一、教学要求 了解：盲目图像复原和递归图像复原技术；最小二乘滤波原理。 掌握：图像退化模型和恢复的代数方法，逆滤波的基本原理，中值滤波和加权中值滤波 二、教学内容 第一节 退化模型 知识要点：图像恢复的基本概念，连续函数退化模型，离散函数退化模型。 第二节 恢复的代数方法和逆滤波 知识要点：非约束复原，约束复原，逆滤波基本原理。 第三节 最小二乘方滤波 知识要点：最小二乘方滤波原理，用于图像复原的几种最小二乘方滤波器。 第四节 中值滤波 知识要点：中值滤波和，加权中值滤波。 第五节 其他空间复原技术 知识要点：几何畸变校正，盲目图像复原，递归图像复原技术。 三、本章学时数 8学时 第四章：图像重建 一、教学要求 了解：代数方法重建；卷积方法重建； 掌握：图像傅立叶方法重建 二、教学内容 第一节 傅立叶方法重建 知识要点：傅立叶方法重建。 第二节 卷积方法重建 知识要点：卷积方法重建。 第三节 代数方法重建 知识要点：代数方法重建。 三、本章学时数 6学时 第五章：图像分析 一、教学要求 了解：图像获取、处理、识别三大主干系统的结构原理和设计理论及方法 一、教学要求 了解：数学形态学的发展、概念和运算 掌握：基本的形态学算子以及灰度图像的形态学处理。 二、教学内容 第一节 数学形态学的发展 第二节 数学形态学的概念和运算 第三节 一些基本的形态学算子 知识要点：区域填充算子，连通域提取算子，骨骼画算子。 第四节 灰度图像的形态学处理 知识要点：腐蚀、膨胀。 三、本章学时数 10学时 第七章：图像处理应用 一、教学要求 了解：图像处理潜在的应用 二、教学内容 第一节 车牌号码识别 第二节 生物特征识别 第