- 1. 1-1-1数字图像处理概述
- 2. 2-1-2图像的存储格式
- 3. 3-1-3BMP文件存储格式.
- 4. 4-1-3基于MATLAB的图像处理基础
- 5. 5-2-1图像处理编程基础
- 6. 6-2-2图像的显示
- 7. 7-2-2基于MATLAB的图像的读取和显示
- 8. 8-2-3图像的特效显示
- 9. 9-2-4实验一 图像的特效显示
- 10. 10-3-1几何变换基础(张桦主讲)
- 11. 11-3-1几何变换基础(杨淑莹主讲)
- 12. 12-3-2图像的几何变换
- 13. 13-3-2基于MATLAB的图像几何变换
- 14. 14-4-1图像增强及灰度变换
- 15. 15-4-2二值化及灰度变换
- 16. 16-4-3灰度直方图及其均衡化
- 17. 17-4-3基于MATLAB的图像灰度变换
- 18. 18-4-4实验二 图像灰度变换处理
- 19. 19-5-1平滑处理的基本概念
- 20. 20-5-2噪声消除法及邻域平均法
- 21. 21-5-3中值滤波法
- 22. 22-5-3基于MATLAB的图像的平滑处理
- 23. 23-6-1图像边缘锐化的基本方法
- 24. 24-6-2微分运算及梯度锐化
- 25. 25-6-3边缘检测
- 26. 26-6-3基于MATLAB的图像边缘检测
- 27. 27-6-4实验三 目标物体的轮廓提取
- 28. 28-7-1概述及图像阈值分割(温显斌主讲)
- 29. 29-7-1概述及图像阈值分割(杨淑莹主讲)
- 30. 30-7-1基于MATLAB的图像分割
- 31. 31-7-2目标物体的轮廓提取
- 32. 32-7-3图像的测量
- 33. 33-7-4图像的投影及纹理分析
- 34. 34-8-1形态学基本概念
- 35. 35-8-2图像腐蚀、膨胀、开启与闭合
- 36. 36-8-2基于MATLAB的图像形态学处理
- 37. 37-8-3图像细化、粗化及中轴变换
- 38. 38-9-1概述及图像的正交变换
- 39. 39-9-2频域低通滤波及高通滤波
- 40. 40-9-2基于MATLAB的图像变换域处理
- 41. 41-10-1图像的合成(王元全主讲)
- 42. 42-10-1图像的合成(杨淑莹主讲)
- 43. 43-10-1基于MATLAB的图像合成处理
- 44. 44-11-1概述及彩色空间
- 45. 45-11-1基于MATLAB的彩色图像处理
- 46. 46-11-2图像的颜色处理
- 47. 47-11-3彩色图像的平滑及锐化处理
- 48. 48-11-4实验四 24位彩色图像处理
- 49. 49-12-1小波变换的基本概念
- 50. 50-12-2图像的小波变换处理
- 51. 51-12-2基于MATLAB的图像小波变换处理
- 52. 52-13-1压缩编码基础
- 53. 53-13-2JPEG压缩
- 54. 54-14-1遥感图像分割与配准
- 55. 55-14-1人脸识别及对学生作品的评价指导
- 56. 56-14-2图像处理在医学中的应用
- 57. 57-14-2细胞统计及对学生作品的评价指导
- 58. 58-14-3总变差(TV)模型在图像恢复中的应用
- 59. 59-14-3邮政编码案例分析
- 60. 60-14-4手写数字识别
- 61. 61-14-4汽车牌照案例分析
- 62. 62-14-5条形码案例分析
- 63. 63-14-6印刷体汉字识别案例分析
数字图像处理课程是信息技术领域的重要分支,它是在信号处理、计算机技术及自动控制技术基础上发展起来的新兴学科。随着计算机技术的发展,数字图像处理技术的应用日益广泛,并受到人们的重视。本课程是电子信息工程、通信工程等专业教学计划中的一门专业选修课,着重讲述图像处理的基本原理和算法设计。通过本课程的学习,学生应掌握图像处理的一些基本方法、了解该领域的研究发展概况,为以后从事图像处理的研究和应用打下基础,其具体的课程教学目标为:
课程教学目标1:通过对本课程的学习,使学生了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理;
课程教学目标2:掌握数字图像处理的理论基础和技术方法,着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的基本理论和实现方法, 为将来从事相关领域工作和科学研究奠定基础。
课程教学目标与毕业要求对应的矩阵关系
教学目标
毕业要求
1
2
3
4
5
6
7
8
教学目标1
H
M
M
L
教学目标2
M
H
M
L
L
二、 课程教学要求
了解数字图像处理的发展历程、空间处理及频域处理的基本方法及理论、数字图像彩色空间极其转换、数学形态学的基本概念及理论。
理解直方图概念及作用,图像平滑概念及常用方法原理,图像分割的原理及常用方法原理,图像复原的概念及常用方法的原理。
掌握使用Matlab进行图像处理编程、直方图均衡化的方法、离散傅立叶变换的方法、空间噪声滤波及频域噪声滤波的方法、腐蚀/膨胀运算及开/闭运算的方法、常用边缘检测方法、通过全局阈值进行灰度图像二值化的方法。
三、 先修课程
高等数学、数字电路、信号与系统。
四、 课程教学重、难点
需要用到很多先修课程的知识,知识面广,综合性强,有一定的计算量。
五、 课程教学方法与教学手段
讲授式教学方法和讨论式教学方法结合多媒体辅助教学。
六、 课程教学内容
第一章 绪论(2学时)
1.教学内容
(1) 数字图像技术的发展;
(2) 图像的表示、显示、存储;
(3) 图像像素间关系;
(4) 图像技术及应用。
2.重、难点提示
(1)图像像素间关系。
第二章 数字图像处理基础(2学时)
1.教学内容
(1) 数字图像处理系统;
(2) 图像与视觉之间的关系。
2.重、难点提示
图像数字化过程及图像的三种彩色模型。
第三章 图像变换(4学时)
1.教学内容
(1) 图像的空域变换;
(2) 图像的正交变换;
(3) 各种变换方法的比较。
2.重、难点提示
傅立叶变换和离散余弦变换。
第四章 图像增强(4学时)
1.教学内容
(1) 图像增强技术概述;
(2) 时域图像增强;
(3) 频域图像增强。
2.重、难点提示
直方图均衡化技术及常用的图像频域平滑和锐化技术。
第五章 图像压缩编码(4学时)
1.教学内容
(1) 数据压缩的基本概念;
(2) 统计编码;
(3) 数字图像压缩的国际标准。
2.重、难点提示
几种常用统计编码的编译码方法。
第六章 图像分割(4学时)
1.教学内容
(1) 图像分割的基本概念;
(2) 阈值分割;
(3) 边缘检测;
(4) Hough变换。
2.重、难点提示
边缘检测和Hough变换。
第七章 图像描述(2学时)
1.教学内容
(1) 形态学描述的基本概念;
(2) 膨胀和腐蚀;
(3) 开和闭;
(4) 细化。
2.重、难点提示
形态学应用于图像处理。
第八章 图像复原(2学时)
1.教学内容
(1) 图像退化模型;
(2) 非约束复原;
(3) 约束复原。
2.重、难点提示
逆滤波和维纳滤波。