《数字图像处理》教学大纲.docx

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1、数字图像处理教学大纲适用范困：2O2X版本科人才培养方案课程代码:22140211课程性质：专业必修i果学分：4学分学时：N学时（理论48学时，实舱16学时）先修课程：战性代数,程序设计基础、人工智能程序设计、计算机组成原理与结构等后蟆课程：计豫机视觉等适用专业：人工智能专业开课单位：智能工程学院一、课程说明4数字图像处理是人工智能专业的一门专业必修课程，是一门涉及多领域的交叉学科。本课程主要讲授讲述图像的数字处理技术和葩本应用，本深银注虫基本理论知识的深入学习和实践动手能力的培养,通过本课程学习，使学生初步掌握数字图像处理的班本理论与方法,并能运用本课所学内容初步解决一些实际问咫，培养学生严

2、谨的治学态度，后迪学生的创新思路和意识,为以后从事人工智能或相关领域的工作、深造、研咒作好准备.二、课程目标通过本课程的学习，使学生达到如下目标：课程目标I：系统掌握数字图像处理的基本概念、原理和实现方法。包括图像的数学表征、图像处理基础和图像变换等内容。课程目标2：结合计算机视觉等技术掌握图像处理基本方法和技术,具备初步解决人工智能领域内图像处理何胞的能力.包括图像增强、图像快红和重建、图像压缩编码、图像特征的提取与分析等内容.课程目标3：了解数字图像处理的发展动态，学习新思想、新技术、新应用,通过实险和课程实践增强创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，促使学生形成良好的世界观、人

3、生观和价位观,激发学生科技报国的奋发相神.三、课程目标与毕业要求今数字图像处理3课程教学目标对人工智能专业毕业要求的支拽见表1.表1课程教学目标与毕业要求关系毕业要求指标点课程目标1.工程知次：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决人工智能及交叉放用领域工程问题。1.2系统掌握人工智能领域的工程基础和g业知识，包括计竦机硬件、软件及系统等方面内容,了解通过人工智能系统解决工程问遨的班本方法。课程目标h系统掌握数字图像处理的基本概念、原理和实现方法.包括图像的数学表征、数字图像处理基础和图像变换等内容。H3.设计/开发解决方案，能设计针对人工智能及交叉应用领域工程何业的解决方案和满足特

4、定需求,并在设计中体现创新意识，考虑社会、环境、健康、安全、法律、文化等因素.3.1常押人工智能及相关应用颗域的系统集成、算法优化、软件设计的基本设计理论和设计方法，能就根据需求确定设计目标研究、确定技术方案。课程目标2r结合计算机视觉等技术掌握图像处理基本方法和技术,具备初步解决人工智能领域内图像处理问题的能力.包括图像增强、图像恢笑和由建、图像压缩编码、图像特征的提取与分析等内容.I1.4.研究，能基于科学原理并采用科学方法对人工智能及交叉应用领域的J1.:程问区进行研究.包括实裟的设计、算法的研究、参数的优化等，并通过信息媒合得到合理有效的结论.1.2能第构建模拟或实验系统.通过信息标合

5、分析和实验结果解糅，说明其有效性、合理性，得到解淡方案实施施衣的合理有效结论。课程目标3：了解数字图像处理的发展动态，学习新思想、新技术、新应用，通过实验和课程实践增强创新意识和创新思维,提商实际动手能力和创新能力。促使学生形成良好的世界观、人生观和价值观，激发学生科技报国的奋发精神.M注：表中-H（M）,M（中）”表示课程与相关毕业要求的关联度.四教学内容、基本要求与学时分配1.理论部分见表2表2教学内容、基本要求与学时分配教学内容教学要求，教学重点膜点理论学时实殴学时对应的殛目标1 .数字图像基砒1：1数字图像技术及分类1.2 数字图像处理常用舞法1.3 数字图像感知与获取14图像形成模型

6、1.5 图像的采祥与我化教学襄求I了解数字图像技术及分类：熟悉数字图像处理常用算法：理解散字图像礴知与获取：/解图像形成模型：掌握图像的采样与量化.MAt图像的采样与量化.Jt点，图像的采样与最化.221、32.1数字图像的表示2.2图像空间分辨率2.3灰度分辨率2.4像素的域2.5像素通路2.6图像区域2.7跑力度砥教学要求：了解数字图像的表示；理解图像空间分辨率：理解灰度分辨率:拿握像素的域；熟悉像素通路：掌握图像区域：拿娓距寓度价.重点：跟离度At.难点：图像空间分辨率、灰僮分辨率.22、33.图像9（处理3.1 图像仪处理原因教学11求，广播图像侦处理原因：淤急图像假处理方法：掌握均值

7、浓波潜：掌661、2、33.2图像顼处理方法3.3均值泄波器3.4高斯沌波器3.5中猿漉波器3.6直方图均衡化握高斯泄波器；掌握中值波波器：掌握直方图均衡化,.点I均值谑波器,高斯浊波涔、中值灌波器.难点，直方图均衡化.4图像分M41图像分割的目的4.2图像分割技术的位置13图像分割的概念4.4图像分割的基本思路4.5图像分割的基本方法教学聂求，J解图像分割的目的：理斛图像分割技术的位置：熟悉图像分割的概念：学提图像分割的基本思路：掌握图像分割的她本方法。点I图像分割的基本方法。难点，图像分割的基本方法.121、35.图像的梅征提取5.】图像特征基本概念5.2图像特征分类5. 3常见的特征提取

8、方法5.4形状特征描述符5. 5St理定义5.6纹理特征提取与分析5.7灰度共生矩阵分析法教学要求Ir解图像特征基本概念：了解图像特征分类：熟悉常见的特征提取方法：掌握形状特征描述符：理解纹理定义：埋解纹理特征提取与分析：掌握灰度共生矩阵分析法。点：灰度共生短阵分析法。魔点I灰度共生矩阵分析法。622、3&图像形态学6.1 简单的图像成像模型6.2 集合的基本运算6.3集合的反射和平移6. 4腐蚀6.5 膨胀6.6 开运算6. 7闭运算6.8 对比开运算和闭Jg算6.9 形态学的应用收学要求I了解简单的图像成像模型：了解集合的基本运算：熟悉集合的反射和平移；掌握图像的腐蚀、膨胀、开运算.、闭运

9、弹及对比：熟悉形态学的应用。点：图像的腐蚀、膨胀、开运算、网运算.难点；图像的,腐蚀、膨张开运竟、R1.运九421、27.模板四配71模板匹配简介72模板匹配原理及特点7.3模板EE配流程7.4模板风配算法分类7.5基于灰度的模板兀配算法教学要求：了解模板匹用简介：熟悉模板匹泥原理及特点：掌握模板匹配流程：掌握模板兀配算法分类：掌握将于灰度的模板匹配算法.重点I基于灰度的模板匹阳算法.难点：基于灰度的模板匹配算法，22k2、3&光学字符识别8.1光学字符识别定义8.2特征提取与特征选择8.3特征提取的具体实现8.1分类器的设计方法8.5监督学习8.6模式识别方法教学要求Ir解光学字符识别定义：

10、钻悉特征提取与特征选择：掌握特征提取的具体实现；掌握分类器的设计方法：掌握监愣学习:靠握模式识别方法。重点I监杼学习.难点，模式识别方法.2K2,39.数字图像处理嫌合成用9.1 手写数字识别粽合应ff1.9.2车牌识别综合应用9.3人脸图像识别淙合应用教学要求I了解手写数字识别综合应用：掌握车牌识别综合应用：掌握人脸图像识别综合应用：的S条形码识别探合应用:掌棍织物表面缺陷识别综合应Ah拿握小麦病虫害识别粽介应用：掌照猫狗图像分类综合应用：掌握交通伯号标志识别综合应用：掌握COVIO-IQ20k2、39.1条形玛识别探合应用9.5织物表面缺陷识别嫁合应用9.6小麦病虫害识别烁合应用9.7猫狗

11、图像分类涂合应用9.8交通信号标志识别综合应用9.9Coy1.I-19图像分类综合应用9.10绝缘子缺陷识别综合应用图像分类综合应用：掌握绝缘子缺陷识利综合应用，重点，车牌识别综合应用.难点：形码识别综合应用.t-18162.实验,实践或上机部分见表3表3实险项目、实验内容与学时实验中目实殴内容和要求实:学对应的课程目标1.数字图像联础实3内容：图像数据的采佻、读取、存储、显示以及图像颜色空间转换，实验要求：J醉数字图像采集；掌握图像数据的读取、衣饰、显示；掌握图像颜色空间的转换.21、22.图像预处理(一)实验内容，救字图像的加、减,乘、除，求反、或、与、异或、平移、缩放、旋转、水平解转、承

12、出翻转空域变换.实验要求：掌握数字图像的加、减、桑、除.求反、或、与、异或、平移、缩放、旋转、水平翻转、垂直翻转的原理及程序实现方法。.21、23.图像预处理(一)宾殴内的数字图像的均值、中值和高斯漉波，实险要求，掌握数字图像的均值、中值和高斯逑波.22、3I.图像预处理(三)实Ift内容，数字图像的仃方图统计1.j均衡化处理”实验要求，掌握数字图像的直方图统计并进行均衡化处理，21、25.图像分割实验内M数字图像二值化、Sobe1.1.ap1.ace和Canny边缘松测及分割比法。实验聂求常握数字图像二值化、Subch1.ap1.aco和Canny边缘检测及分割算法.21、2、36.图像的特

13、征提取实内M数字图像的局部：做模式纹理特征提取。实验要求，掌握数字图像的局部二值模式纹理特征提取.22、31.图像形态学实3内容/数字图像的膨胀、腐蚀、开运尊和用运算.21、2.3实殴要求;熟悉图像形态学处理方法,常握数字图像的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算基本原理与程序实现方法。8.图像模板见配实验内容,数字图像的模板匹配。实政要求/了解数字图像的模板K配的原理，或舜数字图像的模板匹配编程实现.21、2、3合计16五教学方法及手段在课堂教学中，来用“翻轨课堂+PB1.”的授课方式，激发学生在课堂学习中的枳极性和主动性，教师主要负成任务分配及引导，组织课堂纪律，达到锻煤学生积极探索、交流沟通及团队

14、协作能力的目的。在实验教学环节”通过培养学生自主学习能力、实际动手能力,激发学生的创新思维.采用教师讲授和学生动手操作的方法：在实舱前学生应复习和掌握与本实脸有关的教学内容、认真阅读实胺指导书；在实验中要严格遵守实验纪律，按操作规程使用仪器：实验结束后，按规定对仪器进行维护保养；每完成一项实验，要认真完成一份实毅报告.六、课程资源库姆门课程衙推样优秀专珞3本以上(不包括鞅材)，本学科国内或国际权威期刊5种以上(至少包括外文期刊1种),网络资源2项以上.1 .建议教材：(1)冈萨雷斯，数字图像处理第三版,北京:电子工业出版社.2017.2 .参考书：(1宽水红，数字图像处理X，(第三版)，武汉:武汉大学出版社，2015,(2)李俊山,数字图像处埋瓦北京:清华大学出版社,2017.(3杨杰.数字图像处理及MAT1.AB实现:第二版,北京:电子工业出版社,2019.3 .期刊：4 I)1.iC,SohnK.YoOnJ.cta1.CutPastc:Se1.f-Supervised1.earningforAnoma1.yDetectionand1.oca1.ization.Proceedingsofthe1EEECVFConferenceonComputerVisionandPatternRccogni1.ion(CVPR),2021:1