全部课程 >数字图像处理(理学)    digital image processing

课程基本信息

课程编码:09B30310

课程类别:未设置

先修课程:高等数学 概率论与数理统计 线性代数

适用专业:信息与计算科学

开课院部:理学院

课程负责人:
课程教学团队:
没有专业教师记录!
课程资源:
没有资源记录!

课程展示


课程简介

  数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科,发展的历史并不长。由于图像是视觉的基础,而视觉又是人类重要的感知手段,故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。随着计算机的发展,以及应用领域的不断加深和扩展,数字图像处理技术已取得长足的进展,出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备,并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。

     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。

课程教学要求

序号

专业毕业要求

课程教学要求

关联程度

1

工程知识

注重介绍图像工程背景

H

2

问题分析

分析各种图像处理算法的可行性

H

3

设计/开发解决方案

设计计算机可操作的算法

H

4

研究

能进行信号处理算法的基础研究

H

5

使用现代工具

利用计算机编程实现

H

6

工程与社会

能够完成小项目

H

7

环境和可持续发展

 

 

8

职业规范

 

 

9

个人和团队

 

 

10

沟通

 

 

11

项目管理

课程设计

M

12

终身学习

 

 

注:“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。

课程教学内容

章节

名称

主要内容

重难点关键词

学时

类型

数字图像处理基础

1.数字图像处理的主要方法与内容

2. 数字图像处理的应用与发展动向

3.图像系统和视觉系统

4. 图像处理系统外围设备

5. 图像的抽样和量化

    6.MATLAB解题示例

1.图像系统和视觉系统

2.图像的抽样和量化

 

6

理论讲授与实验

图像处理中的正交变换

1.序列傅里叶变换的定义和性质

2. 傅立叶变换以及二维傅立叶变换

3.小波变换

4.MATLAB解题示例

1.傅立叶变换以及二维离散傅立叶变换,快速傅立叶变换。

2.离散余弦变换

3.小波变换概述,时-频分析,小波包

 

 

8

理论讲授与实验

图像增强

1.直方图修正技术

2.空间域图像平滑

3.图像锐化

4.频域增强

5.MATLAB解题示例

1.直方图均衡化,直方图规定化,图像对比度处理

2噪声消除法,邻域平均法,梯度倒数加权法,多图像平均

3.梯度法,Laplacian算子, 掩模匹配法。

4.低通滤波法,高通滤波法,同态滤波。

 

 

 

 

10

理论讲授与实验

图像复原

1.退化模型

2.恢复的代数方法和逆滤波

3.最小二乘方滤波

4.中值滤波

5.其他空间复原技术

6.MATLAB解题示例

1.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。

2.非约束复原,约束复原,逆滤波基本原理。

3.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。

4.中值滤波,加权中值滤波。

 

8

理论讲授与实验

图像编码

1.图像编码的分类及保真度准则

2.图像的编码

3.图像编码的国际标准

4.MATLAB解题示例

1.图像编码的分类,保真度准则。2.PCM编码,统计编码,预测编码以及变换编码的基本理论。

3.H.261编码标准与解码原理。

 

 

 

 

 

8

理论讲授与实验

图像形态学

  1. 掌握二值形态学和灰度形态学的几种基本操作;
  2. 了解形态学在图像处理中的应用。 

1.二值形态学和灰度形态学的几种基本操作

2.重点掌握图像腐蚀、图像的膨胀、图像的细化。

3.二值图像形态学操作

8

理论讲授与实验

考核要求及成绩评定

序号

成绩类别

考核方式

考核要求

权重(%)

备注

1

期末成绩

期末考试

闭卷

70

百分制,60分为及格

2

平时成绩

实验

8次

15

每次旷课扣2分

3

考勤

16次

15

每次旷课扣1分

学生学习建议

(一)学习方法建议

1.重视问题的工程背景。

2.重视对一些理论问题的计算机模拟实验。

(二)学生课外阅读参考资料

  1. 冈萨雷斯著,阮秋琦译.《数字图像处理》(第三版),电子工业出版社。2013年
  2. 塞利斯基著,哀海舟译.计算机视觉:算法与应用,,清华大学出版社,2012 
  3. 杨丹,赵海滨,龙哲 等编著.MATLAB图像处理实例详解, 清华大学出版社,2013

课程改革与建设

课程文档下载

课程大纲下载         

课程其它文档下载

本站 所有信息归:武汉工程大学教务处 版权所有 鄂ICP064787

技术支持: 北京文华在线教育科技股份有限公司    建议在IE8以上浏览器1024*768分辨率下浏览本站