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《數(shù)字圖像處理》教學大綱課程信息課程名稱:數(shù)字圖像處理課程類別:素質(zhì)選修課/專業(yè)基礎(chǔ)課課程性質(zhì):選修/必修計劃學時:64計劃學分:4先修課程:無選用教材:數(shù)字圖像處理:第四版/(美)拉斐爾·C.岡薩雷斯(RafaelC.Gonzalez),(美)理查德·E.伍茲(RichardE.Woods)著;阮秋琦等譯.—北京:電子工業(yè)出版社,2020.5適用專業(yè):本課程面向從事信號與信息處理、通信工程、電子科學與技術(shù)、信息工程、自動化、計算機科學與技術(shù)、地球物理、生物工程、生物醫(yī)學工程、物理、化學、醫(yī)學、遙感等領(lǐng)域的大學教師和科技工作者、研究生、大學本科高年級學生及工程技術(shù)人員。課程負責人:二、課程簡介本課程介紹數(shù)字圖像處理的基本概念和方法,為學生在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域進一步學習和研究奠定基礎(chǔ)。把重點放在應(yīng)用范圍不限于求解具體問題的基礎(chǔ)知識方面。課程的數(shù)學復(fù)雜性處于大學高年級本科生和一年級碩士研究生的水平,應(yīng)先修了數(shù)學分析、向量、矩陣、概率、統(tǒng)計、線性系統(tǒng)和計算機編程等課程。三、課程教學要求序號專業(yè)畢業(yè)要求課程教學要求關(guān)聯(lián)程度1工程知識緒論、數(shù)字圖像基礎(chǔ)、灰度變換與空間濾波、頻率域濾波、圖像復(fù)原與重建、小波變換和其他圖像變換、彩色圖像處理、圖像壓縮和水印、形態(tài)學圖像處理、圖像分割、特征提取、圖像模式分類。L2問題分析圖像處理科學還是一門與國計民生緊密相聯(lián)的應(yīng)用科學,它已給人類帶來了巨大的經(jīng)濟和社會效益,不久的將來它不僅在理論上會有更深人的發(fā)展,而且在應(yīng)用上也是科學研究、社會生產(chǎn)乃至人類生活中不可缺少的強大工具。圖像處理科學的發(fā)展及應(yīng)用與我國的現(xiàn)代化建設(shè)聯(lián)系之密切、影響之深遠是不可估量的。在信息社會中,圖像處理科學無論是在理論上還是在實踐上都存在著巨大的潛力。H3設(shè)計/開發(fā)解決方案L4研究L5使用現(xiàn)代工具對于學生或自學者,網(wǎng)站包含:關(guān)于概率、統(tǒng)計、向量和矩陣等內(nèi)容的回顧。使用說明書,包含與本書內(nèi)容相關(guān)的十幾個主題的使用說明書。包含書中所有圖像的一個圖像數(shù)據(jù)庫,以及許多其他的圖像數(shù)據(jù)庫。對于教師,網(wǎng)站包含:教師手冊,包含書中所有習題的完整答案。可修改PowerPoint格式的課堂演示材料。從前幾版中刪除的內(nèi)容,可方便地以PDF格式下載。至其他教育資源的眾多鏈接。對于從業(yè)者,網(wǎng)站包含如下專題:至商業(yè)網(wǎng)站的鏈接。部分新參考文獻。至商業(yè)圖像數(shù)據(jù)庫的鏈接。M6工程與社會學會將相應(yīng)的技術(shù)應(yīng)用于實際生產(chǎn)和社會服務(wù)中,為社會做出貢獻。L7環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展L8職業(yè)規(guī)范L9個人和團隊1.學會個人發(fā)展和團隊合作,提高個人和團隊的綜合素質(zhì)。2.學會與他人合作和溝通,建立良好的人際關(guān)系和團隊合作氛圍。H10溝通1.學會進行有效的溝通和表達,與客戶、同事和上級保持良好的溝通和協(xié)作。2.學會進行跨文化溝通和合作,提高國際化視野和跨文化交流能力。M11項目管理L12終身學習1.學會進行自我學習和自我提升,不斷提高自身的專業(yè)水平和創(chuàng)新能力。2.學會進行終身學習和職業(yè)發(fā)展規(guī)劃,不斷拓展職業(yè)領(lǐng)域和發(fā)展空間。H注:“課程教學要求”欄中內(nèi)容為針對該課程適用專業(yè)的專業(yè)畢業(yè)要求與相關(guān)教學要求的具體描述。“關(guān)聯(lián)程度”欄中字母表示二者關(guān)聯(lián)程度。關(guān)聯(lián)程度按高關(guān)聯(lián)、中關(guān)聯(lián)、低關(guān)聯(lián)三檔分別表示為“H”“M”或“L”?!罢n程教學要求”及“關(guān)聯(lián)程度”中的空白欄表示該課程與所對應(yīng)的專業(yè)畢業(yè)要求條目不相關(guān)。四、課程教學內(nèi)容章節(jié)名稱主要內(nèi)容重難點關(guān)鍵詞學時類型1緒論什么是數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理的起源數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)嵗龜?shù)字圖像處理的基本步驟圖像處理系統(tǒng)的組成了解數(shù)字圖像的概念。大致了解數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的歷史。了解數(shù)字圖像處理的定義和范圍。了解電磁波譜與圖像產(chǎn)生關(guān)系的基本知識。了解應(yīng)用數(shù)字圖像處理方法的不同領(lǐng)域。熟悉圖像處理的基本過程。熟悉通用數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的組成。熟悉圖像處理領(lǐng)域的文獻范圍。2理論+實操2數(shù)字圖像基礎(chǔ)視覺感知要素光和電磁波譜圖像感知與獲取圖像取樣和量化像素間的一些基本關(guān)系數(shù)字圖像處理所用的基本數(shù)學工具介紹了解人類視覺的一些重要功能和限制。熟悉電磁能譜,包括光的基本性質(zhì)。了解如何產(chǎn)生和表示數(shù)字圖像。理解圖像取樣與量化的基本知識。熟悉空間和灰度分辨率及它們對圖像外觀的影響。了解圖像像素間的基本幾何關(guān)系。熟悉數(shù)字圖像處理所用的主要數(shù)學工具。能夠應(yīng)用多種人門的數(shù)字圖像處理技術(shù)。6理論+實操3灰度變換與空間濾波背景一些基本的灰度變換函數(shù)直方圖處空間濾波基平滑(低通)空間濾波器銳化(高通)空間濾波器低通、高通、帶阻和帶通濾波器組合使用空間增強方法了解空間域圖像處理的意義,以及它與變換域圖像處理的區(qū)別。熟悉灰度變換所用的主要技術(shù)。了解圖像直方圖的物理意義,以及如何操作直方圖來增強圖像。了解空間濾波的原理,以及如何形成空間濾波器。了解空間卷積和相關(guān)的原理。熟悉空間濾波器的主要類型,以及如何應(yīng)用它們。了解空間濾波器之間的關(guān)系,以及低通濾波器的基本作用。了解如何在單種增強方法無效的情況下組合使用多種增強方法。6理論+實操4頻率域濾波背景基本概念取樣和取樣函數(shù)的傅里葉變換單變量的離散傅里葉變換二變量函數(shù)的傅里葉變換二維DFT和IDFT的一些性質(zhì)頻率域濾波基礎(chǔ)使用低通頻率域濾波器平滑圖像使用高通濾波器銳化圖像選擇性濾波快速傅里葉變換了解頻率域濾波的含義及其與空間域濾波的區(qū)別。熟悉取樣、函數(shù)重建和混疊等概念。了解頻率域卷積及其與濾波的關(guān)系。知道如何由空間核獲得頻率域濾波器函數(shù),反之亦然。能夠在頻率域中直接構(gòu)造濾波器傳遞函數(shù)。理解圖像填充重要的原因。知道在頻率域中執(zhí)行濾波所需的步驟。了解何時頻率域濾波優(yōu)于空間域濾波。熟悉頻率域中的其他濾波技術(shù),如鈍化掩蔽和同態(tài)濾波。了解快速傅里葉變換的起源和原理,以及如何在圖像處理中有效地利用它。6理論+實操5圖像復(fù)原與重建圖像退化/復(fù)原處理的一個模型噪聲模型只存在噪聲的復(fù)原——空間濾波使用頻率域濾波降低周期噪聲線性位置不變退化估計退化函數(shù)逆濾波最小均方誤差(維納)濾波約束最小二乘方濾波幾何均值濾波由投影重建圖像熟悉圖像處理過程中所用的各種噪聲模型的特點,以及由圖像數(shù)據(jù)來估計定義這些模型的參數(shù)的方式。熟悉用于復(fù)原(去噪)僅被噪聲退化的圖像的線性、非線性和自適應(yīng)空間濾波。知道如何在頻率域中應(yīng)用陷波濾波去除圖像中的周期性噪聲。了解線性空間不變系統(tǒng)概念的基本知識,以及在頻率域中使用它們求解圖像復(fù)原問題的方式。熟悉正、逆濾波及它們的局限性。了解最小均方誤差(維納)濾波及其相對于正、逆濾波的優(yōu)點。了解約束最小二乘方濾波。熟悉由投影重建圖像的基本知識及其在計算機斷層成像中的應(yīng)用。6理論+實操6彩色圖像處理彩色基礎(chǔ)彩色模型假彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換彩色圖像平滑和銳化使用彩色分割圖像彩色圖像中的噪聲彩色圖像壓縮了解顏色和色譜的基本知識。熟悉數(shù)字圖像處理中使用的幾種彩色模型。了解如何在假彩色圖像處理中應(yīng)用基本技術(shù),包括灰度分層和灰度到顏色的變換。熟悉將灰度方法擴展到彩色圖像的方法。了解全彩色圖像處理的基本知識,包括彩色變換、補色和色調(diào)/彩色校正。熟悉噪聲在彩色圖像處理中的作用。了解如何對彩色圖像進行空間濾波。了解彩色在圖像分割中的優(yōu)勢。6理論+實操7小波變換和其他圖像變換背景基于矩陣的變換相關(guān)時間-頻率平面的基函數(shù)基圖像傅里葉相關(guān)的變換沃爾什-哈達瑪變換斜變換哈爾變換小波變換了解級數(shù)展開背景下的圖像變換。熟悉各種重要的圖像變換和變換基函數(shù)。了解正交基和雙正交基函數(shù)的差別。能夠構(gòu)建離散傅里葉變換、哈特利變換、正弦變換、余弦變換、沃爾什-哈達瑪變換、斜變換、哈爾變換的變換矩陣?!つ軌蚶没揪仃囘\算來計算傳統(tǒng)的圖像變換,如傅里葉變換和哈爾變換。了解時間-頻率平面及其與小波變換的關(guān)系。能夠利用濾波器組計算一維和二維快速小波變換(FWT)。了解小波包表示。熟悉圖像處理中離散正交變換的使用。6理論+實操8圖像壓縮和水印基礎(chǔ)霍夫曼編碼Golomb編碼算術(shù)編碼LZW編碼行程編碼基于符號的編碼比特平面編碼塊變換編碼預(yù)測編碼小波編碼數(shù)字圖像水印能夠度量數(shù)字圖像中的信息量。了解數(shù)字圖像中數(shù)據(jù)冗余的主要來源。了解有損壓縮和無誤差壓縮之間的區(qū)別,以及每種壓縮可能實現(xiàn)的壓縮量。熟悉當今流行的圖像壓縮標準,如JPEG和JPEG-2000。了解主要的圖像壓縮方法及它們的工作原理。能夠壓縮和解壓縮灰度、彩色和視頻圖像。了解可見、不可見、魯棒、脆弱、公有、私有、受限密鑰和不受限密鑰水印之間的區(qū)別。了解在空間域和變換域中插人與提取水印的基本知識。6理論+實操9形態(tài)學圖像處理預(yù)備知識腐蝕和膨脹開運算與閉運算擊中-擊不中變換一些基本的形態(tài)學算法形態(tài)學重建二值圖像形態(tài)學運算小結(jié)灰度級形態(tài)學了解數(shù)學形態(tài)學的基本概念,知道如何用它們進行數(shù)字圖像處理。熟悉二值圖像形態(tài)學處理所用的工具(如腐蝕、膨脹、開運算、閉運算),知道如何將它們組合為更復(fù)雜的工具。能夠根據(jù)二值圖像形態(tài)學處理開發(fā)算法,執(zhí)行形態(tài)學平滑、邊緣檢測、提取連通分量和骨架化等任務(wù)。熟悉如何將二值圖像形態(tài)學處理擴展到灰度圖像。能夠為紋理分割、粒度測量、灰度圖像梯度計算等任務(wù)開發(fā)處理灰度圖像的算法。6理論+實操10圖像分割基礎(chǔ)知識點、線和邊緣檢測閾值處理使用區(qū)域生長、區(qū)域分離與聚合進行分割使用聚類和超像素的區(qū)域分割使用圖割分割區(qū)域使用形態(tài)學分水嶺分割圖像分割中運動的使用了解實踐中發(fā)現(xiàn)的各類邊緣的特點。了解如何使用空間濾波進行邊緣檢測。熟悉超越空間濾波范疇的其他邊緣檢測方法。了解幾種不同的圖像閾值處理方法。知道如何結(jié)合閾值處理和空間濾波來改進分割。熟悉基于區(qū)域的分割,包括聚類和超像素分割。了解如何使用圖割和形態(tài)學分水嶺進行分割。熟悉在圖像分割中使用運動的幾種基本技術(shù)。6理論+實操11特征提取背景邊界預(yù)處理邊界特征描述子區(qū)域特征描述子作為特征描述子的主分量整體圖像特征尺度不變特征變換(SIFT)了解適合于圖像處理的各類特征的含義和適用性。了解特征向量和特征空間的概念,并了解如何將它們與本章開發(fā)的各種描述子關(guān)聯(lián)起來。熟悉特征提取算法中所用的數(shù)學工具。熟悉各種特征提取方法的局限性。了解求解特征提取問題的主要步驟。能夠表述特征提取算法。了解具體應(yīng)用中能夠成功提取的特征。4理論+實操12圖像模式分類背景模式與模式類原型匹配模式分類最優(yōu)(貝葉斯)統(tǒng)計分類器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的一些附加細節(jié)了解模式和模式類(別)的含義及它們與數(shù)字圖像處理的關(guān)系。熟悉最小距離分類的基礎(chǔ)知識。了解如何應(yīng)用圖像相關(guān)技術(shù)進行模板匹配。了解串匹配的概念。熟悉貝葉斯分類器。了解感知器及其歷史。熟悉如何由訓練樣本進行學習。了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。熟悉全連接深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的深度學習概念,尤其是后者在數(shù)字圖像處理中的重要性。4理論+實操五、考核要求及成績評定序號成績類別考核方式考核要求權(quán)重(%)備注1期末成績期末考試考試50百分制,60分為及格2平時成績課后作業(yè)1040優(yōu)、良、中、及格、不及格3平時表現(xiàn)出勤情況10兩次未參加課程則無法獲得學分注:此表中內(nèi)容為該課程的全部考核方式及其相關(guān)信息。六、學生學習建議學習方法建議進行練習和實踐,提高自己的技能和應(yīng)用能力,加深對知識的理解和記憶。通過開展課堂討論、實踐活動,增強的團隊協(xié)作能力,學會如何與他人合作、溝通、協(xié)調(diào)等等。依據(jù)專業(yè)教學標準,結(jié)合崗位技能職業(yè)標準,通過案例展開學習,將每個項目分成多個任務(wù),系統(tǒng)化地學習。學生課外閱讀參考資料數(shù)字圖像處理:第四版/(美)拉斐爾·C.岡薩雷斯(RafaelC.Gonzalez),(美)理查德·E.伍茲(RichardE.Woods)著;阮秋琦等譯.—北京:電子工業(yè)出版社,2020.5七、課程改革與建設(shè)本課程擴

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