数字图像处理课程考试大纲
数字图像处理 课程考核大纲
《数字图像处理PS》课程考核大纲【考核目的】通过本课程的学习，考察学生对PHOTOSHOP软件的掌握程度，检验学生是否可以熟练的运用PS进行图像处理以及绘图设计。
帮助学生熟悉图像处理的思维方式及操作技巧，并锻炼其独立思考，解决问题的能力。
力求为学生打下夯实的软件运用功底，为日后的设计做好理论与实践基础。
【课程学习的基础】数字图像处理PS课程是软件应用的基础课，为了确保达到教学目的和要求，学生应掌握的平面构成、色彩构成、设计概论等专业理论知识。
同时应对计算机及常用软件有一定的操控能力，为使用PS软件打下实践基础。
【考核的内容范围】课堂教学中已讲授的PHOTOSHOP软件基础理论知识和软件常用功能的运用，包括课程中强调的教学重点及教学难点。
【考核方法】采取课堂出勤、课堂练习与最终设计作品相结合的考核方式；【期末考核对试题的要求】抓住教学重点与难点，重点考察学生对软件的整体操控能力与实践运用情况，侧重学生在图像处理与绘图设计中运用一定的创新思维。
【考核的具体内容】第一章 数字图像处理基本感念知识点：1．图像的概念 2．位图与矢量图 3．分辨率 4．常用文件存储格式考核目标：1．识记：（1）图像的概念 （2）位图与矢量图 （3）常用文件存储格式2．理解：（1）位图与矢量图的运用 （2）分辨率的概念3．运用：可以对图像进行常见格式的存储第二章 图像的选取、移动与变形知识点：1．选区的概念 2．创建选区的基本方法 3．规则选框工具 4．魔棒、快速选择和套索工具 5．色彩范围命令的使用 6．选区的编辑操作 7．图像移动操作 8．图像变形操作考核目标：1．识记：（1）创建选区的基本方法 （2）选区的移动与图像的移动2．理解：选区加减、移动、修改、变换等选区的编辑操作3．运用：能对图层、图像、路径、选区及Alpha通道等进行缩放、旋转、斜切和透视操作。
第三章 图像的绘制与修复知识点：1．图像的绘制 2．基本绘图工具 3．【画笔】面板 4．图像修复工具 5．图像修饰工具 6．图像的填充 7．图像的描边考核目标：1．识记：各种基本绘图工具的用法以及属性栏内的参数设置2．理解：在【画笔】面板中进行画笔设置的方法与规律3．运用：熟练运用颜色的填充与描边第四章 图层、通道与蒙版知识点：1．图层的基本概念 2．图层的创建及基本操作 3．图层蒙版 4．图层的剪贴路径 5．填充图层与调节图层 6．图层样式 7．图层的混合模式 8．通道的编辑与应用考核目标：1．识记：（1）图层的创建及基本功能 （2）图层蒙版的概念，能通过图层蒙版控制图像的合成效果2．理解：（1）通道与蒙版的概念 （2）通道的编辑与运算方法3．运用：蒙版的编辑与应用第五章 图像色彩的调整知识点：1．色彩与图像 2．图像的色彩模式 3．图像明暗阶调的调整 4．图像色彩的调整考核目标：1．识记：图像的色彩模式及特点2．理解：图像阶调层次的调整方法3．运用：能够利用一些特殊色彩处理的命令来制作戏剧化的图像色彩效果第六章 滤镜特效知识点：1．滤镜功能的使用常识 2．常用的滤镜效果分析 3．变形性滤镜 4．模拟绘画及自然效果滤镜 5．校正性滤镜 6．纹理化与光效滤镜 7．滤镜库与智能滤镜考核目标：1．识记：滤镜功能的使用常识2．理解：各种不同类型滤镜的功能特色3．运用：在图像设计中灵活地运用各种滤镜特效第七章 自动功能知识点：1．常用自动恢复命令 2．历史记录面板的恢复功能 3．动作的基本操作 4．图像的自动批处理考核目标：1．识记：自动功能在PS中的作用和意义2．理解：Photoshop中基本的文件恢复命令原理及快捷键的使用3．运用：能够通过动作板来记录操作，并实现对大量图像的批处理操作第八章 现代“光”元素的运用知识点：1．20世纪的早期光艺术 2．现代计算机图像设计中的光艺术 3．Photoshop “光”元素设计案例讲解 4．CD包装设计中抽象线条所形成的光感 5.运动宣传海报中繁复的后期光效基本操作考核目标：1．识记：数码“光”元素在设计中的拓展2．理解：现代光感元素中直线光的创作思路3．运用：用所学的知识制作运动宣传海报中复杂的后期光效第九章 材质与肌理制作知识点：1．肌理的概念与形态 2．早期计算机艺术中的材质创造 3．计算机拓宽的新肌理范畴 4．文字设计中的特殊肌理效果 5．杂志封面中的肌理设计 6．公益广告中的肌理生成考核目标：1．识记：材质和肌理在PS软件中的意义和作用2．理解：基本材质和肌理的制作规律3．运用：水滴肌理效果来强化广告主题【样题】运用PS软件进行图像设计要求：1．对PS多项功能运用有所体现2．保存ps格式及JPEG格式3．设计图像和谐美观，有一定的艺术性 4．有一定的独创性。
武汉工程大学考研《数字图像处理》考试大纲
武汉工程大学《数字图像处理》研究生入学考试大纲一、命题原则：1、考察学生对数字图像处理的基础知识（包括基本概念、基本内容、基本结论、基本计算）的掌握程度以及运用已掌握的知识分析和解决问题的能力。
2、考试对象为报考我校2007年模式识别与智能系统专业各方向的研究生入学考试考生。
3、难易适度，难中易比例：容易：30%，中等：40%，偏难15%，难：15%。
4、考试知识点覆盖率达85%以上。
二、题型、分值及考试时间：1、题型包括：填空题、计算题、选择题、简答题、论述题2、考试时间：180分钟3、满分：150分三、考试内容与要求（一）数字图像基础1、掌握图像感知和获取、图像的采样和量化，熟练掌握数字图像的表示、空间和灰度分辨率。
2、熟练掌握像素，以及其连通性、区域、边界、距离等概念。
（二）空间域图像增强1、掌握基本灰度变换，包括图像反转、对数变换、分段线性变换。
2、熟练掌握直方图的概念，掌握直方图处理的基本方法。
3、熟练掌握平滑空间滤波方法，重点掌握平滑线性滤波器、统计排序滤波器、中值滤波器的概念和方法。
4、熟练掌握锐化空间滤波方法，以及拉普拉斯算子和梯度法增强的概念和方法。
（三）频率域图像增强1、掌握二维傅立叶变换及反变换的概念，掌握频率域滤波的概念和原理，以及与空间域滤波的关系。
2、掌握平滑的频率域滤波器的概念，重点掌握理想低通滤波器、高斯低通滤波器。
3、掌握频率域锐化滤波器，重点掌握理想高通滤波器、高斯高通滤波器、频率域拉普拉斯算子。
（四）图像复原1、掌握图像退化/复原过程的模型，掌握图像噪声以及噪声类型的概念，掌握噪声的添加方法。
2、掌握空间滤波复原的概念，重点掌握均值滤波器、顺序统计滤波器、中值滤波器。
3、掌握最小均方误差滤波、逆滤波等概念。
（五）彩色图像处理1、掌握彩色图像的表示方法，掌握RGB彩色模型和HIS彩色模型，及其相互转换方式。
2、掌握图像伪彩色处理的概念和方法。
3、掌握灰度图像与彩色图像的转换。
数字图像处理提纲
•1、图像：是物理场景或另外一个图像的表示似性的、生动性的描述或写真。
）像素：图像元素•空间分辨率：图像中可辨别的最小细节•由采样率(单位距离采样点数, ex: dpi)决定，相当于使用像素的物理尺寸来决定•灰度级分辨率：所能辨别的最小灰度级变化•用于确定表示图像的灰度级个数邻域：在给定像素附近的一像素集合•邻接：是满足相似性准则的邻域•集合S中任意像素p, 所有连接到p的像素称为S的连通组分区域R的边界是区域中像素的集合，这些像素的邻域像素有一个或多个不再R中.边缘：是由具有某些导数值（超过预先设定的阈值）的像素形成的对比度：对象的平均亮度与其周围背景的差异量.直方图：是灰度级的函数，用于统计图像中每个灰度级像素出现的个数高频提升滤波器：将一定比例的原始图像加到高通滤波器过滤后的图像的一种滤波器锐化空间滤波器：突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节的滤波器。
直方图均衡：使原直方图变换为具有均匀密度分布的直方图，然后按该直方图调整原图像的一种图像处理技术对比度拉伸Contrast stretching: 对比度拉伸 (也加正则化normalization) 是一种通过拉伸亮度的跨度范围的图像增强技术。
图像复原:即利用退化过程的先验知识，去恢复已被退化图像的本来面目(理想图像)。
图像复原的基本任务:消除模糊。
•图像复原的基本思路：先建立退化的数学模型，然后根据该模型对退化图像进行拟合。
改变像素之间的空间关系的两要素：几何变换；插值（内插）向前映射和向后映射比较：向前映射：输入像素可能映射到输出图像边界外而出现浪费多次运算漏掉像素向后映射：逐像素、逐行地产生输出图像。
因此选择向后映射实现插值算法。
•最近临域插值：也叫零阶插值：输出像素的灰度值等于离它所映射到的位置最近的输入像素的灰度值图像配准：对一幅图像F(浮动图像)寻找一个或一系列的空间变换,使其与另一幅图像R(参考图像)上对应点达到空间上的一致膨胀：使集合扩大B的反射进行平移与A的交集不为空（将结构元素中点与集合A中对应点相与,再将与的结果相或，得到对集合中一点的膨胀运算结果）；♦膨胀在数学形态学运算中的作用是增加物体边界点。
数字图像处理复习提纲
4. 图像分辨率的单位dpi表示单位长度（ ）上包含的像素数目。 A．米 B.厘米 C. 寸 D.英寸
5.一幅大小为16*16，灰度级为2的图像，像素点有（）个 A．256 B. 512 C. 1024
第2章 matlab软件 • 熟悉matlab界面：命令窗口、工作间、命令历史窗口、路
素少的灰度级，使灰度直方图均衡分布。
histeq,adapthisteq 2.直方图规定化：将直方图按照参考图像的直 方图进行均衡化
[hgram,x]=imhist(I1);
J=histeq(I,hgram) ; • 图像增强：突出有用的特征，便于分析和处理。
方法：直方图均衡化、图像平滑、图像锐化和伪彩色处理
• hold on/off
• grid on/off • 格式化：title，text, legend, label • 特殊字符：: \pi, \omega, \Theta, ^2
第4章 matlab工具箱 • 浏览工具箱：菜单栏-主页-？-image processing toolbox • 图像类型：RGB图像，索引图像，灰度图像，二值图像 • 各种图像的数据结构 • 图像的数据类型：uint8,uint16,double,im2double • 图像类型转换：rgb2gray; ind2rgb, rgb2ind; ind2gray,
• Fourier, DFT，FFT
• fft2, ifft2 • fftshift的作用 • 傅里叶变换的幅度谱和相位谱 • fft高频和低频滤波，字符识别 • 为什么引入DCT?保持傅里叶变换的功能有减少数据量。 • DCT主要用于图像压缩。
数字图像处理复习提纲
数字图像处理复习提纲⼀、填空题1、图像是三维场景在⼆维平⾯上的影像。
作为多媒体元素之⼀的图像，具有以下、、和⼀览性4个特点。
2、图像的数字化包括和两个过程，数字图像常⽤来描述。
3、数字图像可根据特性分为不同的类型。
静态图像可分为和。
也称为栅格图像。
其中，是由许多象素点表⽰的⼀副图像，每个象素具有颜⾊属性和位置属性。
4、位图可以分为以下、、和四种类型。
5、如果输出图像的像素值由对应的输⼊图像的像素值及邻域象像素决定，则称其为（区处理）。
若操作是在单个象素上进⾏，即输出图像的每个像素仅由相应的输⼊图像的像素值决定，则称其为点操作（点处理），或称为灰度变换。
6、灰度变换就是把原图像的像素灰度经过某个变换函数变成新的图像灰度。
7、常见的灰度变换⽅法有和。
8、直接灰度变换法法可以分为、、和。
9、直⽅图修正法可以分为和。
10、是指通过修改直⽅图的形状来达到图像增强的⽬的。
11、是灰度级的函数，反映了图像中每⼀灰度级出现的次数或频率。
12、的⽬的是消除噪声和模糊图像，在提取⼤⽬标之前去除⼩的细节或弥合⽬标间的缝隙。
可以在频域和空间域进⾏。
13、中值滤波可以实现图像平滑。
图像锐化可以在空间域和频率域通过⾼通滤波实现，即减弱或消除低频分量⽽不影响⾼频分量。
14、技术是通过将每⼀灰度级匹配到彩⾊空间上的⼀点，将单彩⾊图像映射为⼀幅彩⾊图像。
15、常⽤的伪彩⾊处理⽅法有：、和。
16、图像分割⼀般可基于象素灰度值的两个性质：不连续性和相似性。
17、图像分割算法可分为两类：利⽤灰度的基于边界的分割和利⽤灰度的基于区域的分割。
18、确定阈值的⽅法有：、和。
19、边缘检测可以借助微分算⼦在空间域通过来实现。
20、分⽔岭分割算法的主要⽬的就是找出集⽔盆地之间的分⽔线。
有两种基本算法：和。
21、图像的代数运算中，图像相加⼀般⽤于对同⼀场景的多幅图像求平均，以便有效降低加性噪声。
图像相减运算⼜称为图像差分运算，常⽤于检测图像中的变化及运动物体。
武汉工程大学2024年硕士研究生招生考试 846《数字图像处理》考试大纲
武汉工程大学2024年硕士研究生入学考试
《数字图像处理》考试大纲
一、 参考教材：
1.洪汉玉著. 现代图像图形处理与分析. 中国地质大学出版社.
2.冈萨雷斯. 数字图像处理（第三版、第四版）. 电子工业出版社.
二、 考试方法、考试时间
闭卷考试，试卷满分150分。
考试时间180分钟
三、 试题形式
基本概念约占20%、简答题约占40%、分析与计算题约占 40% 四、 考试内容及要求
为了组织好该门课程的研究生入学考试，以便能真正选拔出优秀人才，故试题的难度系数在原本科生该门课程结业考试试题难度系数的基础上，适当加大。
因此参加该门课程考试的考生须掌握如下内容。
1.图像处理与分析实用基础算法
1)数字图像的基本概念
2)图像插值：双线性插值
3)离散图像变换
4)图像增强
5)图像分割
6)边缘检测及边缘检测算子
1
2.动目标运动去模糊方法研究
1)线性运动模糊图像退化模型与分析
2)基于自适应的各向异性正则化的模糊核估计
3)采用基于保边缘的最大似然估计去模糊
3.复杂背景图像的复原算法研究
1)卷积与反卷积理论
2)基于卷积理论的复杂背景退化模型及求解原理
4.图像识别理论
1)光学字符的检测与识别方法
2)基于多级滤波的OTSU递归分割方法
3)字符图像模板匹配识别方法
5.图像检测
1)路面及桥梁病害图像的检测方法
2)特征提取及分析
3)图像检测方法
2。
04586 数字图像处理 自考考试大纲
湖北省高等教育自学考试实践（技能）课程大纲课程名称：数字图像处理课程代码：04586一、实践能力的培养目标本课程理论和实践相结合，其任务重点在于培养学生使用PhotoShop处理图像的能力，该技术被广泛应用于艺术设计、平面出版、广告宣传、数码照片后期处理、插画、网页设计、三维特效制作、影视制作以及印前出版等各个领域。
通过对软件技能和前沿设计风格的综合介绍，来提高学生的图像设计能力，拓宽设计思维，是一门理论与实践紧密结合的软件课程。
二、技能课程教学基本要求学分：6 学时：108课程的主要内容为Photoshop的软件简介，软件的基本操作，图像的选择和编辑，颜色的调整和应用，图像的绘制及修饰，文本的编辑和文字变形效果的设置，图层、通道和蒙版的概念、分类和应用，滤镜的应用，3D图像的查看和编辑以及动画的制作。
教学基本内容包括：（1）数字图像处理基本概念基本要求：理解位图与矢量图的概念、特点及应用；理解图像分辨率的概念；能根据后端输出的需要正确地设置图像分辨率；了解Photoshop中常用的图像存储格式。
（2）Photoshop的基本操作基本要求：掌握Photoshop工作界面的构造；掌握文件的新建、打开、保存、关闭等基本操作；掌握图像的各种显示效果，以及各种辅助工具的使用；掌握图像和画布尺寸的调整方法，以及使用多种方法设置绘图的颜色；了解图层的含义，掌握恢复操作的多种方法（3）图像的选取移动与变形基本要求：掌握创建选区的基本方法；熟悉选区加减、移动、修改、变换等选区的编辑操作；掌握选区的移动与图像的移动；掌握如何对图层、图像、路径、选区及Alpha通道等进行缩放、旋转、斜切和透视操作。
（4）图像的绘制与修复基本要求：熟练掌握各种基本绘图工具的用法以及属性栏内的参数设置；掌握在画笔面板中进行画笔设置；掌握应用图像修复工具来修复图像中的污点、划痕、破损以及多余的部分；掌握应用图像修饰工具来调整图像局部的亮度、暗度、色彩饱和度及清晰模糊程度等；熟练掌握颜色的填充与描边；掌握文字的输入与编辑；掌握字符面板与段落面板的用法。
数字图像处理复习大纲 中山学院
pr (rk
)
nk n
0 rk 1 k 0,1,2,, L 1
nk 为图像中具有灰度级 rk 的像素数，n 是图像总像素数，共有 L 级灰度。
直方图绘制与直方图均衡化函数的用法
均值滤波原理与 MATLAB 实现 1. 外部噪声,内部噪声.邻域平均法运算,模版, 2. 邻域平均法: 通过邻域内像素点求平均来去除突变的像素值，滤掉一定噪声,但变整体模糊.平
当 前 图像
固 定 背景 图 像 或 背 景模 型 图 像 或 前 一幅 图 像
差 影 运算 及 阈 值化 处 理
阈 值 化差 影 运 算结 果 图 像
分 割 、 匹 配 、 投 影 等处 理
8.
获 取 目标
第 6 章 图像的几何变换
比例缩放的 MATLAB 实现
A=imread(‘A.jpg’); %读入图像
量化后用一个字节(8bit)来表示。即 0～255 共 256 级灰度值，对应的颜色为从黑到白. 3. 量化:均匀量化和非均匀量化.一般用均匀量化.
采样列 像素
采样行
行间隔
采 样 间隔
采样、量化与图像质量的关系 当量化级数 L=2Q 一定时，采样点数 M×N 对图像质量有着显著影响采样点数越多，图像质量越
MATLAB 图像数据类型有三种： double： 实型， 64 位浮点, 占 8 个字节。 uint8： 8 位无符号整型, 占 1 个字节。 uint16： 16 位无符号整型, 占 2 个字节。
矩阵元素的引用
A(:,3)=0;
%将 A 矩阵的第 3 列元素清 0;
A(5,:)=1;
%将 A 矩阵的第 5 行元素置 1;
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数字图像处理考试大纲
一、课程名称：数字图像处理
二、课程代码：16009940
三、课程性质：专业必修课程
四、考核内容：
1、数字图象的基本特点，图象处理系统的基本组成和基本原理。
2、图像的表示方法，图像数字化的过程和香农取样定理，像素间的一些基本关系。
3、灰度变换和空域滤波的概念，灰度变换增强、平滑增强、锐化增强的基本原理和基本
技术，直方图和直方图处理技术。
4、图象变换的一般表达式, 二维付里叶变换及其基本性质,图像频谱的特点。
5、常用平滑频域滤波器、锐化频域滤波器、带阻和带通滤波器、陷波器，掌握同态滤波
方法，伪彩色增强和假彩色增强的概念。
6、图象退化的因素和退化模型,退化函数的估计方法，逆滤波和维纳滤波复原方法，几何
变换方法。
7、图象压缩编码的基本概念,保真度准则和编码器的基本概念， Huffman编码、算术编
码和预测编码方法，变换域编码方法和特点，位平面编码方法。
8、常用点、线、边缘检测方法和门限处理方法， Hough变换的基本原理，区域生长和
区域分裂与合并分割方法的基本原理。
9、图像的链码描述方法和傅里叶描述子方法
五、试卷结构：
满分：100分
1）题型结构
a. 概念（填空或选择题）及简答题（40%）
b. 计算题（60%）
2）内容结构
a. 数字图像基础（15%）
b. 图像变换与图像增强（30%）
c. 图像复原与图像编码（35%）
d. 图象分割与描述（20%）
六、参考书目：R.C.Gonzalez, R.E. Woods编，Digital Image Processing (Second Edition). Publishing House of Electronics Industry, 2002
章毓晋编. 图像分析和处理基础. 高等教育出版社，2002
赵荣椿编，数字图象处理导论. 西北工业大学出版社，2000
姚敏编，数字图像处理.机械工业出版社，2006
考试大纲制定者：印勇
考试大纲审定者：田逢春
2010年1月。