数字图像处理教学大纲（范文模版）
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。
课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。
二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。
具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。
《数字图像处理》课程教学大纲
数字图像处理课程教学大纲课程简介数字图像处理是计算机科学与技术领域的一门重要课程，它研究如何使用计算机和算法来处理和分析数字图像。
本课程旨在介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用，并培养学生的图像处理能力和技巧。
课程目标本课程的主要目标是让学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备图像处理算法设计、图像增强、图像分割、图像压缩等技术的基本能力。
同时，通过实践项目的实施，培养学生的问题解决能力和团队合作能力。
课程安排第一周：课程介绍与基本概念•课程介绍•数字图像的基本概念与特点•数字图像处理的基本步骤第二周：图像预处理•图像采集与获取•图像灰度变换•图像噪声模型与去噪方法第三周：图像增强•直方图均衡化•空域滤波与频域滤波•边缘增强与锐化第四周：图像压缩•图像压缩的基本概念与方法•离散余弦变换（DCT）与JPEG压缩算法•小波变换与JPEG2000压缩算法第五周：图像分割与边缘检测•阈值分割•基于边缘的图像分割•基于区域的图像分割第六周：实践项目1 - 图像识别•项目需求分析与设计•图像特征提取与选择•分类器的训练与测试第七周：实践项目2 - 图像恢复•项目需求分析与设计•图像模型与图像去模糊•图像去噪与图像修复第八周：实践项目3 - 图像处理工具开发•项目需求分析与设计•图像处理算法的实现•图形界面设计与用户交互评估方式•平时成绩：30%•作业与实验报告：30%•期末考试：40%参考教材•Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. 数字图像处理（第三版）. 清华大学出版社，2018.•Richard Szeliski. 计算机视觉：算法与应用. 电子工业出版社，2014.参考资源•MATLAB图像处理工具箱文档•OpenCV计算机视觉库官方文档以上是《数字图像处理》课程的教学大纲，希望通过本门课程的学习，能够让学生对数字图像处理有一个全面的了解，并具备实践应用的能力。
《数字图像处理》课堂教学大纲
《数字图像处理》课堂教学大纲一、课程的性质和目的数字图像处理是电子信息工程等专业的一门专业基础课，是一门多学科交叉的边缘学科。
学生通过数字图像处理的学习，能掌握图像处理的基本理论、概念、方法和技术，了解本领域最新的成果和发展动态；了解交叉学科的特点，培养严谨的治学态度，启迪创新思路和意识，通过实验锻炼动手实践能力；通过本课程学习，使学生打下一个较坚实的基础，为后续课程的学习作好铺垫，为以后从事本领域或相关领域工作、深造、研究作好准备。
二、课程的基本要求通过本课程的教学，要求学生掌握图像处理的基本理论、概念、方法和技术，包括图像的数学表征、变换、增强、复原、压缩编码、分割、描述等内容。
配合实验，使学生能用高级语言以及基于图像处理实验箱，实现一些基本算法和思路的图像处理，进一步巩固所学知识；了解本领域最新的成果和发展动态，了解交叉学科的特点，培养严谨的治学态度，启迪创新思路和意识。
三、课程内容与要求第1章数字图像处理的基本知识（4学时）1、学习目的和要求通过本章学习，了解图像处理及相关学科和领域、数字图像处理系统；掌握一些基本概念、数字图像及其表示，像素间的基本关系。
2、课程内容（1）图像及图像处理的概念；（2）数字图像的存储与读写；（3）数字图像处理系统；（4）数字图像处理应用；（5）图像技术及相关学科简介3、考核知识点和考核要求（1）识记：相关基本概念、图像处理的应用；（2）了解：数字图像处理系统构成；（3）掌握：数字图像及其表示，像素间的基本关系第2章图像处理中的常用数学变换（6学时）1、学习目的和要求通过本章学习，掌握空域变换、傅里叶变换和性质，学习快速傅里叶变换的原理和方法，离散Gabor变换，以及PCA变换的原理和方法；熟悉离散余弦变换及其快速算法，了解小波变换以及图像变换的应用。
2、课程内容（1）空域变换，包括代数运算和几何运算；（2）傅里叶变换的概念和性质、快速傅里叶变换；（3）离散Gabor变换的原理和方法；（4）小波变换的原理和方法；（5）PCA变换的原理和应用；（6）离散余弦变换等其他几种可分离变换，以及应用3、考核知识点和考核要求（1）了解、识记：小波变换、其他的几种可分离变换。
数字图像处理教学大纲
数字图像处理教学大纲一、课程基本信息课程名称：数字图像处理课程类别：专业必修课学分：X总学时：X授课对象：具体专业二、课程教学目标通过本课程的学习，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，具备运用相关知识和技术解决实际问题的能力。
具体包括：1、理解数字图像的获取、表示和存储方式。
2、掌握数字图像增强、复原、压缩、分割等基本处理技术。
3、能够运用编程工具实现简单的数字图像处理算法。
4、培养学生的创新思维和实践能力，为进一步学习和从事相关领域的工作打下坚实的基础。
三、课程教学内容（一）数字图像基础1、图像的感知和获取视觉系统的特性图像的形成与数字化图像的采样和量化2、数字图像的表示灰度图像彩色图像图像的矩阵表示3、数字图像的存储图像文件格式图像数据库（二）图像增强1、空域增强灰度变换直方图均衡化空域滤波2、频域增强傅里叶变换频域滤波（三）图像复原1、图像退化模型常见的退化原因退化函数的建立2、逆滤波原理与实现局限性3、维纳滤波基本原理算法实现（四）图像压缩1、图像压缩的基本原理信息论基础冗余度2、无损压缩霍夫曼编码算术编码3、有损压缩预测编码变换编码（五）图像分割1、阈值分割全局阈值局部阈值2、边缘检测梯度算子拉普拉斯算子Canny 算子3、区域分割区域生长区域分裂与合并（六）图像特征提取与描述1、颜色特征颜色直方图颜色矩2、纹理特征统计方法结构方法3、形状特征边界描述区域描述（七）图像识别1、模式识别基础分类器设计特征选择与提取2、图像分类与识别应用人脸识别车牌识别四、课程教学方法1、课堂讲授通过讲解理论知识，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
2、实验教学安排一定数量的实验课程，让学生通过实践加深对理论知识的理解，提高编程和解决实际问题的能力。
3、案例分析结合实际应用案例，引导学生分析问题、解决问题，培养学生的创新思维和实践能力。
4、小组讨论组织学生进行小组讨论，促进学生之间的交流与合作，激发学生的学习兴趣和主动性。
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数字图像处理教学大纲（范文模版）第一篇：数字图像处理教学大纲（范文模版）《数字图像处理》课程教学大纲课程英文名Digital Image Processing执笔人：周山编写日期：2010.7.9一、课程基本信息1.课程编号：070101162.课程性质/类别：选修课 /专业课 3.学时/学分： 32+16学时 / 2学分 4.适用专业：信息与计算科学专业二、课程教学目标及学生应达到的能力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。
本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。
三、课程教学内容与基本要求（一）绪论（4学时）1．主要内容：图像处理的概述，基本物理假设硬件设备，处理软件,光度学及色度学原理 2．基本要求1、了解数字图像处理概述;2、了解图像输入输出设备;3、掌握图像的亮度函数等;4、了解色彩的基本属性;3．自学内容：数学实验 4．课外实践：无（二）信号分析基础（8学时）1．主要内容：图像的数学信号表示,图像的取样和量化、像素间的一些基本关系、线性和非线性操作2．基本要求1、掌握信号的采样及量化2、理解图像的点运算,代数运算及几何运算；3、理解线性系统的性质及线性移不变系统的频率响应；4、掌握图像的卷积运算 3．自学内容：信号与系统4．课外实践：无（三）图像变换（8学时）1．主要内容：积分变换,连续及离散傅立叶变换,快速傅立叶变换,正交变换的一般表现形式 2．基本要求1、了解积分变换；2、掌握离散傅里叶变换、连续傅里叶变换、快速傅里叶变换；3、理解沃尔什变换,哈达吗变换等 3．自学内容：数字信号处理4．课外实践：无（四）图像的增强与复原（10学时）1．主要内容：图像增强原理、直方图处理、图像平滑化,图像的锐化,图像的复原2．基本要求1、掌握灰度级变换增强及频域增强原理;2、深刻理解直方图均衡化；3、了解邻域平均法;；4、掌握低通滤波法,高通滤波法；5、掌握图像复原的一般方法；3．自学内容：数字信号处理概率论4．课外实践：无（五）图像的分析与识别基础（10学时）1．主要内容：视觉再认模式,间断检测、边缘连接和边界检测、门限处理及基于区域的分割 , 2．基本要求1、了解模式匹配模式,傅立叶模式；2、掌握阈值分割法；3、掌握边缘检测法；1、了解区域增长法；2、掌握二值图像分割法；3、了解图像分割质量的评价;3．自学内容：概率论 4．课外实践：无（六）图像的压缩与编码（10学时）1．主要内容：图像压缩理论及模型，无损压缩、有损压缩，图像编码常用方法，图像编码评价方法，图像编码的国际标准 2．基本要求1、了解哈夫曼编码；2、掌握离散余弦变换；3、理解dct编码与解码；4、了解压缩编码的新进展； 3．自学内容：数据编码 4．课外实践：无四、教学安排建议1.作业练习每章课后布置2-3题作业。
2.案例分析无3.专题研讨无4.实验安排[1]傅立叶变换、MATLAB环境下的Fourier 变换(2学时)[2]MATLAB下图像的直方图及均衡化处理(2学时)[3]MATLAB下的邻域、平均法、中值滤波法等方法处理图像(2学时)[4]图像的几何变换、图像的旋转,平移等变换(2学时)[5]图像的分割、区域的分割、边缘检测等处理(2学时)[6]图像的增强与复原(2学时)五、课程考核1.考核形式及成绩评定办法考核形式为考查2.本课程考核的基本要求使学生了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，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。
六、本课程与其它课程的先行后续关系本课程应先修完信号与系统，数字信号处理,MATLAB语言等课程七、建议教材及教学参考书1.教材：数字图像处理（第二版），陈传波编著，机械工业出版社，2007.1 2.参考书：[1] 《数字图像处理(第二版)》, 阮秋琦等译, 电子工业出版社，2002 [2] 《数字图像处理教程学》, 朗锐编, 北京希望电子出版社，2003 [3] 《MATLAB图像处理应用教程》, 郝文化编, 中国水利水电出版社，2004第二篇：《数字图像处理》教学大纲《数字图像处理》教学大纲课程英文译名：Digital Image Processing 适用专业：空间信息工程、摄影测量与遥感全日制本科一、一、课程性质、目的和任务：本课程是空间信息工程系、摄影测量与遥感系开设的必修的专业基础课之一。
通过本课程的学习，要求学生掌握有关数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用，培养和增强学生数字图像处理技能的创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程奠定基础。
二、二、课程教学的基本要求：1.牢固掌握图像数字化理论、图像直方图及其应用、傅立叶变换、图像增强的基本算法、图像分割、影像纹理的基本分析法、二值图像处理等内容；2.掌握空间滤波的卷积算法、几何校正和灰度内插法等；3.了解图像复原与重建、数据压缩、模板匹配、分类、图像处理与分析的发展趋势。
三、三、课程内容的重点和难点1.重点内容：主要是数字图像处理的基本概念和算法。
具体包括：数字图像与图像数字化的概念；灰度直方图；图像处理算法形式；傅立叶变换、图像空间域、频率域增强；图像分割的边缘检测；纹理分析；二值图像处理与分析等。
2.难点傅立叶变换、频率域图像增强与恢复、边缘跟踪、纹理的灰度共生矩阵分析法等。
四、四、本课程与其他课程之间的联系与分工本课程的数学基础是建立在高等数学、离散数学、线性代数、概率论与数理统计等课程之上；光学、摄影学与计算机应用是学习和掌握该课程的重要基础知识；该课程是为数字摄影测量、遥感、地理信息系统、计算机视觉等课程服务；模式识别、图像理解是该课程内容的深入发展；与计算机图形学相互渗透、补充。
在学习数字摄影测量、遥感、模式识别、图像理解和计算机视觉等课程之前，应先修该基础课程。
五、五、各教学实践环节的主要内容本课程教学时数为52学时，课堂教学52学时，课外实习3次共6学时。
实习内容如下：实习一编写统计影像灰度直方图的程序实习二应用图像处理软件Photoshop进行图像及其直方图显示、灰度变换与直方图均衡、几何变换和裁剪、图像平滑和锐化、彩色增强处理实习三应用Photoshop进行边缘检测、图像二值化、边缘跟踪等六、六、使用教材及参考书教材：贾永红编著《计算机图像处理与分析》武汉大学出版社参考书：1.荆仁杰等《计算机图像处理技术》浙江大学出版社2.容观澳《计算机图像处理》清华大学出版社七、七、课程内容及安排第一章绪论（2学时）1.1数字图像处理的概念1.2数字图像处理的内容和特点 1.3数字图像处理的应用第二章基本概念（5学时）2.1图像数字化2.2图像灰度直方图2.3图像处理算法的形式 2.4图像的数据结构与特征第三章图像变换（4学时）3.1图像变换的预备知识3.2付立叶变换及其性质第四章图像增强（10学时）4.1 图像增强的点运算 4.2图像的空间域平滑 4.3图像的空间域锐化 4.4频率域增强 4.5彩色增强技术 4.6多图像运算第五章图像复原与重建（4学时）5.1图像退化模型 5.2图像复原的方法 5.3图像重建第六章图像压缩（3学时）6.1概述6.2图像保真度准则 6.3统计编码方法 6.4图像压缩的标准第七章图像分割（10学时）7.1边缘检测 7.2 边缘跟踪7.3 Hough变换检测直线 7.4区域分割 7.5区域增长第八章二值图像处理（7学时）8.1二值图像的连接性和距离8.2连接成分的变形操作 8.3图形的形状分析第九章纹理分析（6学时）9.1概述9.2影像纹理的直方图分析法9.3 Laws纹理能量测量法9.4纹理分析的自相关函数法 9.5灰度共生矩阵分析法第十章模板匹配（1学时）第三篇：《数字图像处理》教学大纲《数字图像处理》教学大纲电子信息工程专业（本科）课程编号：（）课程名称：数字图像处理参考学时：42 其中实验或上机学时：10 说明部分1．课程的地位、性质和任务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。
所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。
本课程是电子信息工程专业的专业课。
本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。
2．课程教学的目的及意义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。
3．教学内容及教学要求教学内容：数字图像处理是计算机和电子学科的重要组成部分，是模式识别和人工智能理论的的中心研究内容。
主要教学内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。
（2）介绍二维富氏变换离散余弦变换，离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。
（3）重点介绍图像的增强方法，包括空间域方法和变换域方法。
（4）图像恢复和重建基本原理与方法。
（5）图像压缩编码的基本原理与方法以及一些国际标准。
（6）图像的分析和模式识别基本原理。
教学要求：本课程的目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念，熟练使用分析数字图像处理编程的基本工具，了解数字图像处理的发展和应用以及当前国际国内研究的热点和重要成果及其工程应用前景。
1、了解图像处理的概念及图像处理系统组成。
2、理解视觉成像原理、视觉特性及彩色模型。