一、课程简介

《数字图像处理常用方法》课程是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。本课程主要介绍数字图像处理的基本概念、应用实例和基本步骤，讨论图像增强的各种方法及其原理，通过实例培养学生对数字图像处理内在实质的认识，为进一步学习数字图像分割、数字图像识别奠定基础。本课程需要学生有一定的数学基础，学习过一门计算机编程语言。本课程是理工和医学类专业任意选修课，总学时16学时，学分1分。

二、课程目标

通过本课程的学习，了解数字图像处理基本知识，掌握常用图像处理方法的原理，认识数字图像处理的内在实质，培养基本的数字图像处理科学素养。

三、学时分配

四、理论教学目标和内容

第一节 数字图像处理简介

目标

了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。

内容

1. 什么是数字图像处理，数字图像处理的起源。

2. 数字图像处理领域的应用实例：伽马射线成像、X射线成像、紫外波段成像、可见光及红外波段成像、微波波段成像、无线电波成像、使用其他成像方式的例子。

3. 数字图像处理的基本步骤

4. 图像处理系统的组成

第二节 数字图像的存储与表示

目标

了解视觉感知要素；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；了解像素间的联系的概念。

内容

1. 视觉感知要素。

2. 取样和量化的基本概念。包括：数字图像表示、空间和灰度级分辨率、图像内插。

3. 像素间的一些基本关系。包括相邻像素、临接性、连通性、区域和边界；距离度量。

4. 图像的阵列与矩阵操作。

第三节 图像缩放和分辨率改变

目标

掌握图像的平移、旋转、缩放、镜像等几何变换原理。

内容

1. 图像的平移、旋转、镜像和剪裁等原理及其算法实现；

2. 图像的缩放和分辨率改变原理及其算法实现。

第四节 图像反转和伽马校正

目标

掌握图像的反转和伽马校正等灰度值变换原理。

内容

1. 图像的反转原理及其算法实现。

2. 图像的伽马校正原理及其算法实现。

第五节 图像增强之直方图处理

目标

掌握灰度直方图的概念及其计算方法原理。

内容

1. 灰度直方图的概念及其计算方法。

2. 直方图均衡化原理及其算法实现。

3. 直方图变换原理及其算法实现。

第六节 图像模糊与去噪

目标

了解邻域运算的概念和实现方法；掌握图像的平滑与模糊处理原理；掌握中值滤波器的基本原理。

内容

1. 邻域运算的概念和实现方法；

2. 图像的平滑与模糊处理原理以及低通滤波器的实现方法；

3. 噪声的概念和噪声模型；

4. 中值滤波器的基本原理和实现方法。

第七节 图像锐化

目标

了解图像的空间域和频域滤波原理；掌握图像的锐化处理原理；掌握高通滤波器的基本原理。

内容

1. 图像的空间域滤波原理。

2. 图像的频域滤波原理。

3. 图像的锐化与清晰处理原理。

4. 高通滤波器的基本原理和实现方法。

第八节 彩色图像处理

目标

了解人类视觉和色度学原理；了解各种颜色模型以及各种模型之间的相互转换。

内容

1. 人类视觉和色度学基础。

2. 颜色空间的表示与相互转换。

五、措施与评价

（一）措施

本课程在教务处统一组织下实施教学。

1. 理论课 一般采用大班进行教学，授课注重知识广度，重点讲解处理方法原理，避免纠结具体算法的实现细节。充分调动学生的学习积极性，注重学生科学素养的培养，不断提高教学质量。

2. 自学与辅导 学生应认真进行课后复习，完成指定的算法流程作业，阅读指定参考书。教师应认真批改作业，了解学生的学习情况，及时反馈、辅导学生学习。

（二）评价

1. 在课程结束后进行全面系统复习和考核。理论考试成绩占70％，平时成绩占30％。

2. 评价采用提问、作业、综合设计、考试等方式进行。

 编写 蔡海洋

审校 刘 燕