仲恺农业工程学院硕士研究生课程教学大纲课程编号207050课程名称数字图像处理及模式识别撰写人（签名）所在学院信息科学与技术学院仲恺农业工程学院研究生处制-
1 仲恺农业工程学院 硕士研究生课程教学大纲 课程编号 207050 课程名称 数字图像处理及模式识别 撰写人（签名） 所在学院 信息科学与技术学院 仲恺农业工程学院研究生处制
I课程基本情况中文数字图像处理及模式识别1.课程编号2070502.课程名称英文Digital image processingand patternrecognition理论学时：233.课程学分：24.课程总学时：32实验学时：95.课程类别：学位课程口非学位课程6.适用专业：电子信息、农业工程与信息技术7.先修课程：8.考核方式：乙闭卷笔试口开卷笔试/口试、口课程论文口调研报告口其他（利用机器视觉与图像处理知识，根据教师布置的内容，自主设计相关内容，完成课程大作业）9.开课学期：口秋季（第一学期）乙春季（第二学期）口秋季和春季（第一和第二学期）II课程简介数字图像处理和模式识别课程是计算机视觉和图像分析理论与技术的重要组成部分。本课程主要介绍数字图像的基本概念、数字图像的表示和采集方法、图像的预处理技术、图像增强、图像分割、图像表示和描述、特征提取与选择、模式识别等内容。通过学习这门课程，可以掌握数字图像处理的基本思想和方法，图像分析与理解的一般过程,并学习图像的描述、表达、匹配和识别等图像分析与机器视觉中的基础知识。课程培养学生具有分析问题、运用所学知识解决图像处理与分析问题的能力，为从事图像处理、计算机视觉、模式识别、计算机图形学、人工智能等工作奠定坚实的理论基础。III课程教学目标数字图像处理及模式识别是当前人工智能最重要的研究方向，本课程介绍数字图像处理及模式识别的基本问题，帮助学生掌握该领域的基本概念，基础知识和基本方法，为从事相关领域研究打开一扇大门。课程还通过经典文献阅读、经典算法与应用的验证，锻炼学生在计算机科学领域的学习与探索能力。2
2 I 课程基本情况 1.课程编号 207050 2.课程名称 中文 数字图像处理及模式识别 英文 Digital image processing and pattern recognition 3.课程学分： 2 4.课程总学时：32 理论学时：23 实验学时：9 5.课程类别：☑学位课程 囗非学位课程 6.适用专业：电子信息、农业工程与信息技术 7.先修课程： 8.考核方式：☑闭卷笔试 囗开卷笔试/ 口试、囗课程论文 囗调研报告 囗其他（ 利用机器视 觉与图像处理知识，根据教师布置的内容，自主设计相关内容，完成课程大作业） 9.开课学期：囗秋季（第一学期） ☑春季（第二学期） 囗秋季和春季（第一和第二学期） II 课程简介 数字图像处理和模式识别课程是计算机视觉和图像分析理论与技术的重要组成部分。本课 程主要介绍数字图像的基本概念、数字图像的表示和采集方法、图像的预处理技术、图像增强、 图像分割、图像表示和描述、特征提取与选择、模式识别等内容。通过学习这门课程,可以掌握 数字图像处理的基本思想和方法,图像分析与理解的一般过程,并学习图像的描述、表达、匹配 和识别等图像分析与机器视觉中的基础知识。课程培养学生具有分析问题、运用所学知识解决 图像处理与分析问题的能力,为从事图像处理、计算机视觉、模式识别、计算机图形学、人工智 能等工作奠定坚实的理论基础。 III 课程教学目标 数字图像处理及模式识别是当前人工智能最重要的研究方向，本课程介绍数字图像处理 及模式识别的基本问题，帮助学生掌握该领域的基本概念，基础知识和基本方法，为从事相 关领域研究打开一扇大门。课程还通过经典文献阅读、经典算法与应用的验证，锻炼学生在 计算机科学领域的学习与探索能力
IV课程教学内容及要求（包括章节、教学目的与要求、重点与难点、教学内容、教学方法与方式、思考与讨论）第一章绪论【教学目的与要求】了解什么是机器视觉、什么是计算机视觉、什么是图像处理，什么是模式识别、掌握图像的表达，像素的概念。【教学重点与难点】重点：1、机器视觉与图像处理的目标：2.图像表达和显示；3.图像及类别；难点：1.像素领域；2.像素间距离。【教学内容】第一节1.主要内容：数字图像处理及模式识别基本介绍2.基本概念和知识点：（1）机器视觉与图像处理（2）图像基础第二节1.主要内容：数字图像处理及模式识别基本介绍2.基本概念和知识点：（1）像素间联系（2）本课程内容简介【教学方法】遵循学生的认知规律，整体设计采用“项目导向，任务驱动”的教学方法讲解知识和训练技能，体验“学中练，练中学，学以致用”的教学理念，融“教、学、练”为一体。授课采用任务驱动方法，利用多媒体授课的方式，引导学生进行各章节的学习，再辅以课堂提问、学生上台讲解作业等形式。【思考与讨论】目的是通过互动式个性化学习，培养学生的学习兴趣，并提升学生的自学能力，以进一步加强教学效果。授课过程中，针对某些重要问题，要求小组进行讨论。e
3 IV 课程教学内容及要求 （包括章节、教学目的与要求、重点与难点、教学内容、教学方法与方式、思考与讨论） 第一章 绪论 【教学目的与要求】 了解什么是机器视觉、什么是计算机视觉、什么是图像处理，什么是模式识别、掌握图像 的表达，像素的概念。 【教学重点与难点】 重点: 1. 机器视觉与图像处理的目标； 2. 图像表达和显示； 3. 图像及类别； 难点： 1. 像素领域； 2. 像素间距离。 【教学内容】 第一节 1. 主要内容：数字图像处理及模式识别基本介绍 2. 基本概念和知识点： （1）机器视觉与图像处理 （2）图像基础 第二节 1. 主要内容：数字图像处理及模式识别基本介绍 2. 基本概念和知识点： （1）像素间联系 （2）本课程内容简介 【教学方法】 遵循学生的认知规律，整体设计采用“项目导向，任务驱动”的教学方法讲解知识和训练 技能，体验“学中练，练中学，学以致用”的教学理念，融“教、学、练”为一体。授课采用任 务驱动方法，利用多媒体授课的方式，引导学生进行各章节的学习，再辅以课堂提问、学生 上台讲解作业等形式。 【思考与讨论】 目的是通过互动式个性化学习，培养学生的学习兴趣，并提升学生的自学能力，以进一 步加强教学效果。授课过程中，针对某些重要问题，要求小组进行讨论
第二章图像预处理【教学目的与要求】了解常见的图像预处理方法，掌握卷积运算、检测算子运算、频域变换。【教学重点与难点】重点：1.直方图运算2.卷积3.边缘检测算子难点：1、傅里叶变换；【教学内容】第一节1、主要内容：图像显示与存储原理2.基本概念和知识点：（1）常见的图像存储格式（2）灰度图、彩色图第二节1.主要内容：点运算2.基本概念和知识点：（1）点运算方法（2）直方图运算第三节1.主要内容：空间域处理2.基本概念和知识点：（1）像素点处理（2）形态学运算第四节1.主要内容：频率域处理2.基本概念和知识点：（1）傅里叶变换（2）小波变换【教学方法】遵循学生的认知规律，整体设计采用“项目导向，任务驱动"的教学方法讲解知识和训练4
4 第二章 图像预处理 【教学目的与要求】 了解常见的图像预处理方法，掌握卷积运算、检测算子运算、频域变换。 【教学重点与难点】 重点: 1．直方图运算 2．卷积 3．边缘检测算子 难点： 1. 傅里叶变换； 【教学内容】 第一节 1. 主要内容：图像显示与存储原理 2. 基本概念和知识点： （1）常见的图像存储格式 （2）灰度图、彩色图 第二节 1. 主要内容：点运算 2. 基本概念和知识点： （1）点运算方法 （2）直方图运算 第三节 1. 主要内容：空间域处理 2. 基本概念和知识点： （1）像素点处理 （2）形态学运算 第四节 1. 主要内容：频率域处理 2. 基本概念和知识点： （1）傅里叶变换 （2）小波变换 【教学方法】 遵循学生的认知规律，整体设计采用“项目导向，任务驱动”的教学方法讲解知识和训练
技能，体验“学中练，练中学，学以致用”的教学理念，融“教、学、练”为一体。授课采用任务驱动方法，利用多媒体授课的方式，引导学生进行各章节的学习，再辅以课堂提问、学生上台讲解作业等形式。【思考与讨论】目的是通过互动式个性化学习，培养学生的学习兴趣，并提升学生的自学能力，以进一步加强教学效果。授课过程中，针对某些重要问题，要求小组进行讨论。第三章图像特征与描述【教学目的与要求】了解常见的图像特征描述方法，掌握边缘检测、角点检测的思路。【教学重点与难点】重点：1.Edge,Corner,Blob:2.SURF，ORBLPB;难点：1. SIFT2. HOG【教学内容】第一节1.主要内容：颜色特征2.基本概念和知识点：（1）颜色特征直方图第二节1.主要内容：几何特征2.基本概念和知识点：（1）边缘检测（2）角点检测（3）斑点检测第三节1.主要内容：基于关键点的特征描述子2.基本概念和知识点：（1）SIFT检测（2）HOG检测【教学方法】遵循学生的认知规律，整体设计采用“项目导向，任务驱动"的教学方法讲解知识和训练5
5 技能，体验“学中练，练中学，学以致用”的教学理念，融“教、学、练”为一体。授课采用任 务驱动方法，利用多媒体授课的方式，引导学生进行各章节的学习，再辅以课堂提问、学生 上台讲解作业等形式。 【思考与讨论】 目的是通过互动式个性化学习，培养学生的学习兴趣，并提升学生的自学能力，以进一 步加强教学效果。授课过程中，针对某些重要问题，要求小组进行讨论。 第三章 图像特征与描述 【教学目的与要求】 了解常见的图像特征描述方法，掌握边缘检测、角点检测的思路。 【教学重点与难点】 重点: 1．Edge，Corner，Blob； 2．SURF，ORB,LPB； 难点： 1．SIFT 2．HOG 【教学内容】 第一节 1. 主要内容：颜色特征 2. 基本概念和知识点： （1）颜色特征直方图 第二节 1. 主要内容：几何特征 2. 基本概念和知识点： （1）边缘检测 （2）角点检测 （3）斑点检测 第三节 1. 主要内容：基于关键点的特征描述子 2. 基本概念和知识点： （1）SIFT 检测 （2）HOG 检测 【教学方法】 遵循学生的认知规律，整体设计采用“项目导向，任务驱动”的教学方法讲解知识和训练