《数字图像处理》课程大纲一、课程名称：数字图像处理二、课程性质：选修、专业课三、学时与学分：24学时（16理论+8实验），1.5学分四、课程先导课：C语言程序设计，高等数学，数据结构，数字信号处理等。五、课程简介《数字图像处理》是一门理论方法和编程实践紧密结合的课程。在人们获取的信息中，有80%以上来自于图像。《数字图像处理》具有很强的实用性和应用性，越来越多的领域（如互联网、智能交通、视频监控、安全检测、手机应用、军事和医疗等）都涉及到图像处理的技术，越来越多的公司和机构正在从事图像处理的应用研究和开发。因此，学习这门课程，不仅能直接拓宽学生的就业机会、提高就业竞争力和科研能力，而且对培养学生解决复杂工程问题的能力、培养学生的创新思维和严谨的逻辑思维能力、提高学生的编程能力，有着重要的作用。六、课程目标通过本课程的教学活动，帮助学生掌握图像处理的基本方法，使学生具备解决简单的图像处理应用问题的能力，培养学生解决复杂工程问题的能力和科研能力。课程的具体目标包括目标1：掌握图像处理的基本理论方法，了解图像处理技术的快速发展，为学生毕业后从事与图像处理领域相关的科研工作打下基础。目标2：理解常用的图像处理软件（如Photoshop、ACDSee等）的实现原理。目标3：培养学生分析和解决图像处理应用问题的能力。七、课程目标对毕业要求的支撑关系支撑的毕业要求二级指标点对应课程目标12.1能认识到计算机技术日新月异的发展特点，认同自主学习目标1和终身学习的必要性。12.2具备自主学习能力，能通过多种途径拓展自己的知识和能目标2力，包括理解能力、归纳总结能力和提出问题的能力等。1.2能针对计算机复杂工程问题的具体对象进行建模和求解。目标3
《数字图像处理》课程大纲 一、课程名称：数字图像处理 二、课程性质：选修、专业课 三、学时与学分：24 学时（16 理论+8 实验），1.5 学分 四、课程先导课：C 语言程序设计，高等数学，数据结构，数字信号处理等。 五、课程简介 《数字图像处理》是一门理论方法和编程实践紧密结合的课程。在人们获取 的信息中，有 80%以上来自于图像。《数字图像处理》具有很强的实用性和应用 性，越来越多的领域（如互联网、智能交通、视频监控、安全检测、手机应用、 军事和医疗等）都涉及到图像处理的技术，越来越多的公司和机构正在从事图像 处理的应用研究和开发。因此，学习这门课程，不仅能直接拓宽学生的就业机会、 提高就业竞争力和科研能力，而且对培养学生解决复杂工程问题的能力、培养学 生的创新思维和严谨的逻辑思维能力、提高学生的编程能力，有着重要的作用。 六、课程目标 通过本课程的教学活动，帮助学生掌握图像处理的基本方法，使学生具备解 决简单的图像处理应用问题的能力，培养学生解决复杂工程问题的能力和科研能 力。课程的具体目标包括： 目标 1：掌握图像处理的基本理论方法，了解图像处理技术的快速发展，为 学生毕业后从事与图像处理领域相关的科研工作打下基础。 目标 2：理解常用的图像处理软件（如 Photoshop、ACDSee 等）的实现原 理。 目标 3：培养学生分析和解决图像处理应用问题的能力。 七、课程目标对毕业要求的支撑关系 支撑的毕业要求二级指标点 对应课程目标 12.1 能认识到计算机技术日新月异的发展特点，认同自主学习 和终身学习的必要性。 目标 1 12.2 具备自主学习能力，能通过多种途径拓展自己的知识和能 力，包括理解能力、归纳总结能力和提出问题的能力等。 目标 2 1.2 能针对计算机复杂工程问题的具体对象进行建模和求解。 目标 3
八、教学设计及对课程自标的支持本课程教学包括理论教学和实验教学2个部分。第1章图像处理基础1.教学目标1）了解图像的表示方法2）熟悉BMP文件格式3）掌握图像处理算法的开发环境和流程2.教学重点1）颜色空间的变换和应用场景2）BMP文件的读写3.教学难点1）理解图像像素值代表的意义2）理解颜色空间4.教学环节设计围绕教学重点和教学难点，综合课堂讨论、随堂作业、课后阅读等教学形式。1）课堂讨论围绕颜色空间的应用场景问题进行讨论。2）课堂作业从缓冲区中读取图像相关的信息。3）课后文献阅读：阅读参考资料中关于BMP文件结构的内容。第2章图像变换1.教学目标1）掌握图像几何变换的原理和方法2）理解图像的Fourier变换2.教学重点1）图像缩放技术2）理解Fourier变换
八、教学设计及对课程目标的支持 本课程教学包括理论教学和实验教学 2 个部分。 第 1 章 图像处理基础 1.教学目标 1）了解图像的表示方法 2）熟悉 BMP 文件格式 3）掌握图像处理算法的开发环境和流程 2.教学重点 1）颜色空间的变换和应用场景 2）BMP 文件的读写 3.教学难点 1）理解图像像素值代表的意义 2）理解颜色空间 4.教学环节设计 围绕教学重点和教学难点，综合课堂讨论、随堂作业、课后阅读等教学形式。 1）课堂讨论 围绕颜色空间的应用场景问题进行讨论。 2）课堂作业 从缓冲区中读取图像相关的信息。 3）课后文献阅读：阅读参考资料中关于 BMP 文件结构的内容。 第 2 章 图像变换 1.教学目标 1）掌握图像几何变换的原理和方法 2）理解图像的 Fourier 变换 2.教学重点 1）图像缩放技术 2）理解 Fourier 变换
3.教学难点1）双线性图像插值技术2）Fourier变换的实现4.教学环节设计围绕教学重点和教学难点，综合课堂讨论、随堂作业、课后阅读等教学形式。1）课堂讨论围绕图像插值技术和Fourier变换等问题展开。2）课堂作业实现图像缩放。3）课后文献阅读：阅读参考资料中快速Fourier变换的原理。第3章图像增强1.教学目标1）掌握图像的线性增强、直方图均衡化和规定化2）掌握简单的图像平滑技术3）掌握简单的图像锐化方法4）掌握亮度和对比度调节的原理5）了解频域增强的方法2.教学重点1）直方图均衡化2）高斯平滑技术3）基于梯度的锐化、基于二阶微分的锐化、基于局部统计信息的锐化4）亮度和对比度调节的原理3.教学难点1）高斯函数的离散化2）图像锐化的原理和本质4.教学环节设计围绕教学重点和教学难点，综合课堂讨论、随堂作业、课后练习等教学形式
3.教学难点 1）双线性图像插值技术 2）Fourier 变换的实现 4.教学环节设计 围绕教学重点和教学难点，综合课堂讨论、随堂作业、课后阅读等教学形式。 1）课堂讨论 围绕图像插值技术和 Fourier 变换等问题展开。 2）课堂作业 实现图像缩放。 3）课后文献阅读：阅读参考资料中快速 Fourier 变换的原理。 第 3 章 图像增强 1.教学目标 1）掌握图像的线性增强、直方图均衡化和规定化 2）掌握简单的图像平滑技术 3）掌握简单的图像锐化方法 4）掌握亮度和对比度调节的原理 5）了解频域增强的方法 2.教学重点 1）直方图均衡化 2）高斯平滑技术 3）基于梯度的锐化、基于二阶微分的锐化、基于局部统计信息的锐化 4）亮度和对比度调节的原理 3.教学难点 1）高斯函数的离散化 2）图像锐化的原理和本质 4.教学环节设计 围绕教学重点和教学难点，综合课堂讨论、随堂作业、课后练习等教学形式
1）课堂讨论围绕高斯函数离散化和图像锐化原理进行讨论。2）课堂作业直方图均衡化。3）课后练习：将高斯函数数字化为卷积核，并用于图像平滑。第4章图像滤波与去噪1.教学目标1）掌握脉冲噪声的去除方法2）掌握高斯噪声的去除方法2.教学重点1）中值滤波2）高斯滤波、双边滤波、NLM算法3.教学难点1）加权的中值滤波2）双边滤波和NLM算法的实现4.教学环节设计围绕教学重点和教学难点，综合课堂讨论、随堂作业、课后练习等教学形式。1）课堂讨论围绕高斯函数离散化和图像锐化原理进行讨论。2）课堂作业直方图均衡化。3）课后练习：阅读BM3D的原始论文，运行BM3D算法并观察去噪效果。4）课外思考：（1）在一个局部邻域内（如3x3窗口）：考虑一个像素到邻域内其他所有像素的距离和。那么，中值像素具有什么特性?(2)如何实现彩色图像的中值滤波
1）课堂讨论 围绕高斯函数离散化和图像锐化原理进行讨论。 2）课堂作业 直方图均衡化。 3）课后练习：将高斯函数数字化为卷积核，并用于图像平滑。 第 4 章 图像滤波与去噪 1.教学目标 1）掌握脉冲噪声的去除方法 2）掌握高斯噪声的去除方法 2.教学重点 1）中值滤波 2）高斯滤波、双边滤波、NLM 算法 3.教学难点 1）加权的中值滤波 2）双边滤波和 NLM 算法的实现 4.教学环节设计 围绕教学重点和教学难点，综合课堂讨论、随堂作业、课后练习等教学形式。 1）课堂讨论 围绕高斯函数离散化和图像锐化原理进行讨论。 2）课堂作业 直方图均衡化。 3）课后练习：阅读 BM3D 的原始论文，运行 BM3D 算法并观察去噪效果。 4）课外思考：(1)在一个局部邻域内（如 3x3 窗口），考虑一个像素到邻域 内其他所有像素的距离和。那么，中值像素具有什么特 性？ (2)如何实现彩色图像的中值滤波
第5章图像边缘检测1.教学目标1）理解图像边缘的表现形式2）掌握基于梯度的边缘检测方法3）掌握基于二阶微分的边缘检测方法4）掌握Canny边缘算子2.教学重点1）图像梯度的计算方法2）Laplacian算子3）Canny边缘算子的原理3.教学难点1）图像微分算子的离散化2）二阶微分图像的零交叉点检测3）梯度模图像的局部极大值点检测4.教学环节设计围绕教学重点和教学难点，综合课堂讨论和课后练习等教学形式。1）课堂讨论梯度模局部极大值点和二阶微分的零交叉点检测进行讨论。2）课后练习：（1)阅读Canny算子的原始论文。(2)推导出一种图像梯度的计算方法。第6章图像分割1.教学目标1）了解阐值分割技术2）了解基于聚类的分割方法3）了解基于区域的分割方法2.教学重点1）K-means算法
第 5 章 图像边缘检测 1.教学目标 1）理解图像边缘的表现形式 2）掌握基于梯度的边缘检测方法 3）掌握基于二阶微分的边缘检测方法 4）掌握 Canny 边缘算子 2.教学重点 1）图像梯度的计算方法 2）Laplacian 算子 3）Canny 边缘算子的原理 3.教学难点 1）图像微分算子的离散化 2）二阶微分图像的零交叉点检测 3）梯度模图像的局部极大值点检测 4.教学环节设计 围绕教学重点和教学难点，综合课堂讨论和课后练习等教学形式。 1）课堂讨论 梯度模局部极大值点和二阶微分的零交叉点检测进行讨论。 2）课后练习：(1)阅读 Canny 算子的原始论文。 (2)推导出一种图像梯度的计算方法。 第 6 章 图像分割 1.教学目标 1）了解阈值分割技术 2）了解基于聚类的分割方法 3）了解基于区域的分割方法 2.教学重点 1）K-means 算法