数字图像处理

（Digital Image Processing）

课程代码：2204011121

学位课程/非学位课程：非学位课

学时/学分：46/3（实验12学时）

先修课程：计算机基础、数据结构、高级语言程序设计

一、课程在人才培养中的地位和作用

《数字图像处理》是随着计算机和信息技术发展应运而生的一门新兴专业课程，着重从数字图像处理的实际应用角度出发，主要讲授利用计算机对图像进行加工分析的方法和原理，本课程的理论性和实践性都很强，是多媒体技术、数据结构、程序设计等许多软件知识的综合应用。通过该课程的学习，使学生掌握图像处理的原理和算法，培养学生的程序设计能力。因此，数字图像处理是计算机科学技术及相关信息类专业中一门培养学生解决实际问题的能力和动手能力的课程。

二、课程教学目标

通过数字图像处理课程的教学，使学生系统掌握数字图像处理的基本原理，着重掌握数字图像处理的算法，明确学习数字图像处理课程的目的是为将来实际从事图像处理算法的编程和进一步深入学习和研究打下理论基础。通过计算机数字图像处理课程的教学,应注意培养学生的获取知识的自学能力，使学生能够自主学习相关知识，不断地扩展知识面。培养学生的创新能力，使学生运用图像处理的基本理论和算法，通过分析与深刻理解，对图像处理中的一些算法进行改进，提高学生发现问题和提出问题的能力。培养学生的程序设计能力，运用所学知识，熟练编写图像处理算法的程序的能力，也为学生学习后继课程，进一步学习新理论、新知识以及新技术打下扎实的基础。

（一）知识目标

通过《数字图像处理》课程的教学，要求学生了解图像处理概论、图像文件格式等基础知识；理解彩色图像处理、灰度图像处理、图像增强、图像分割与边缘检测、图像几何变换、图像的数学形态学处理、图像频域处理、图像的编码、图像复原关系模型及其运算理论；掌握图像处理方法、处理效果及应用领域。教学内容的基本要求分为掌握、理解、了解三级，这三类要求是：

（1）掌握：要求学生对这些内容深入领会，并能熟练运用。

（2）理解：要求学生对这些内容全面理解，但对一些定理的复杂推导一般不作要求，只要求会用其进行分析、计算有关简单问题。

（3）了解：只要求对这些内容有所了解，一般不要求应用。

（二）能力目标

通过本课程的学习，学生应获得如下能力：

（1）综合运用所学知识和方法进行分析和解决问题的能力；

（2）通过分析与深刻理解，能对图像处理中的一些算法进行改进，提高学生发现问题和提出问题的能力。

（3）较强的自主学习能力，提高学生学习的积极性,激发学习兴趣,增强学习的信心；

（4）主动探索和独立思考的能力,提高学生的创新意识。

（三）素质目标

通过本课程的学习，应注意培养学生以下素质：（1）主动探寻并善于抓住程序设计问题的背景和本质的素养；（2）善于对现实世界中的现象和过程进行合理的抽象化，并进一步使用准确、简明、规范的抽象数据模型进行描述的素养；（3）深入理解数据结构基本概念和基本方法，掌握用数据结构知识解决实际问题的方法与手段，对各种问题能以多角度探寻解决问题的途径的素养；（5）具有良好的科学态度和创新精神，合理地提出新思想、新概念、新方法的素养。

三、课程教学内容

（一）课程的知识体系

知识领域1：数字图像（DI）

知识单元1：图像文件格式（DI1） (4学时)

知识领域2：图像处理（IP）

知识单元1：彩色图像处理（IP1） (4学时)

知识单元2：灰度图像处理（IP2） (8学时)

知识单元3：图像几何变换（IP3） (6学时)

知识单元4：二值图像处理（IP4） (6学时)

知识单元5：图像频域处理（IP5） (2 学时)

知识单元6：图像压缩编码（IP6） (4学时)

（二）课程涵盖的知识单元

（三）知识单元的描述

知识单元DI1：数字图像

参考学时：4学时

知识点：

数字图像的概述

图像数字化技术

数字图像类型与文件格式

色度学基础与颜色模型

学习目标：

 1．了解数字图像处理的特点、目的和主要内容及数字图像处理系统与应用

 2．理解图像数字化技术、色度学基础与颜色模型。

 3．掌握数字图像类型与文件格式。

知识单元IP1：彩色图像处理

参考学时：4学时

知识点：

彩色图像的特效处理

彩色图像的界面切换技术

彩色图像的动画技术

学习目标：

 1．理解彩色图像特效处理的一些方法：逆反处理、平滑处理、霓虹处理、边缘锐化、浮雕处理、镶嵌处理、曝光处理、扩散处理的算法等。

 2．理解彩色图像的切面切换技术：图像从上下对接进入、从中央向四周扩展进入、以渐显方式进入界面等方法；理解并使用Bitblt函数实现图像交叉、四面八方、门帘飞入截面等方法。

 3．掌握彩色图像的动画技术：位置、形态互相变换等方法。

知识单元IP2：灰度图像处理（核心）

参考学时：8学时

知识点：

彩色图像的灰度化

直方图

图像平滑与锐化处理

图像分割与边缘检测

图像的匹配

学习目标：

 1．理解彩色图像转化灰度图像的方法。

 2．掌握直方图及其均衡处理的原理方法。

 3. 掌握灰度图像的平滑处理与锐化处理等原理方法。

 4．理解灰度图像的分割与边缘检测等方法。

 5. 了解图像的匹配方法

知识单元IP3：图像几何变换（核心）

参考学时：6学时

知识点：

图像的平移

图像的缩放

图像的旋转

图像的镜像

学习目标：

 1．掌握图像平移的正、逆变换。

 2．掌握图像缩放的正、逆变换。

 3. 掌握图像旋转的正、逆变换，包括插值方法。

 4．掌握图像的水平和垂直镜像变换。

知识单元IP4：二值图像处理（核心）

参考学时：6学时

知识点：

灰度图像转二值图像

二值图像的腐蚀与膨胀处理

二值图像的边界提取

二值图像的细化

学习目标：

 1．理解灰度图像转化二值图像的方法。

 2．掌握二值图像的腐蚀与膨胀处理算法。

 3. 掌握二值图像的边界提取算法。

 4．掌握二值图像的细化算法。

知识单元IP5：图像频域处理

参考学时：2学时

知识点：

傅立叶变换

离散余弦变换

小波变换

学习目标：

 1. 了解图像的傅立叶变换

 2. 了解图像的离散余弦变换

 3. 了解图像的小波变换

知识单元IP6：图像压缩编码（核心）

参考学时：4学时

知识点：

图像压缩概述

无损压缩编码

有损压缩编码

混合压缩编码

学习目标：

 1．掌握无损压缩编码：哈夫曼编码和香农-范诺编码。

 2．理解有损压缩行程压缩编码、LZW编码、算术编码。

 3. 理解混合压缩编码：JPEG编码。

四、教学方法与手段

1．教学方法与教学手段

教学方法——由于本课程既有理论性又有较强的实践性特点，教学过程中理论学时部分以课堂讲授为主，实验学时主要采用上机编写算法程序的教学形式。课堂教学过程中，主要采用启发式、适当课堂提问和讨论等多种行之有效的教学方法，做到重点和难点相结合，加强师生之间的教学交流，充分调动学生学习的主动性和积极性，培养学生独立分析问题和解决计算机实际问题的能力。除正常的课外作业外，加强经典习题的讲解。另外加强实验环节，妥善安排每一个实验单元，巩固学生对理论知识的理解。充分利用学院开放性实验室条件，对学习兴趣和基础较好的同学，课外布置一些相关小算法设计课题，激发他们的智力和潜能，使他们的实际动手能力上一台阶。

教学手段——充分发挥好课堂教学主渠道的作用，充分利用计算机辅助教学、网络教学等现代化教育技术的优势，积极采用和高效率用好多媒体教学手段, 扩大教学信息量，提高教学质量和效率。

演示实验——根据该课程理论性和实践性紧密结合的特性，开发相配套的多媒体演示软件，对数据类型的主要算法，辅助相应的多媒体演示，加强学生的直观感受，增加感性知识，提高学习兴趣。

2．课程主要教学方式的学时分配

五、作业要求

1．课外作业：

整个课程布置5次左右作业，可使用教材上的习题，也可自行设计习题。可以另外布置专题小论文和读书笔记及课外阅读等丰富课外作业内容。

2. 阅读与自学：

学生可以利用图书馆的图书资料、及院（系）资料室中的专业书籍进行自学、复习、个性化学习。

六、教材和主要参考书

（一）教材

【1】陆玲、李金萍. 2014年.数字图像处理.中国电力出版社

（二）主要参考书

【1】刘海波.2010年.Visual C++数字图像处理详解.机械工业出版社

【2】沈晶.2012年. Visual C++数字图像处理典型案例详解. 机械工业出版社

七、课程考核

 1.考试命题

期末考试：教学内容所涵盖范围。主要采用笔试的方式，题型设有选择、填空、计算、问答等，针对数字图像处理基本概念、基本算法的理解和掌握，以及编程能力，考试内容不超出大纲。

 2.考核方式

平时考核：理论课考勤、实验（考勤、实验结果、实验报告）、作业。

平时考核 + 期末考试：两者按一定比例总评成绩。