清华大学数字图像处理

《数字图像处理》课程实验教学大纲电子信息工程教研室编信息与电子工程学院2013 年 8 月课程名称：数字图像处理课程编号：056123英文名称： Digital Image Processing 课程负责人：马加庆课程性质：非独立设课课程属性：专业应开实验学期：第6学期学时学分：课程总学时---48 实验学时---16 课程总学分---3 实验学分---0实验者类别：本科生适用专业：电子信息工程、电子信息科学与技术先修课程：线性代数，信号与系统，数字信号处理，计算机仿真及应用一、课程简介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，本课程侧重于数字图像的基本处理理论和方法，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、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。

二、课程实验教学的目的、任务与要求通过实验使学生加深对课堂上所学专业知识的认识，通过理论与实践相结合提高学生的动手能力。

要求学生利用所学知识完成对图像的锐化、模糊、加噪声、读取、变换等处理。

三、实验方式与基本要求实验方式：学生一人一机，独立实验，注意记录实验数据与结果分析。

基本要求：实验前，学生要认真预习实验任务，了解实验目的和实验内容；实验时，要认真上机，做好观察分析和记录；实验后，按要求编写实验报告。

四、实验项目设置注：实验类型：1.演示/2.验证/3.综合/4.设计研究/5.其他；实验类别：1.基础/2.专业基础/3.专业/4.其它；实验要求：1.必修/2.选修/3.其它五、教材（讲义、指导书）：《数字图像处理》，冈萨雷斯著，阮秋琦等译，电子工业出版社，2007.8。

参考书：1．《图像处理》，章毓晋编，清华大学出版社，20052. Digital Image Processing，Castleman R K. 朱志刚等译，清华大学出版社1998六、实验报告要求每个实验均按统一格式编写实验报告。

信息学院本科指导性教学计划(公共课)第一学年秋季学期课号课程名学分周学时考试或考查说明及主要先修课10610022思想道德修养22考查10640433英语选修22考查10420874一元微积分44考试10420684几何与代数（1）44考试20240013离散数学（1）33考试20230093计算机语言与程序计33考试30250023计算机语言与程序计33考试30240233程序设计基础33考试四选一34100063程序设计基础33考试30210041信息科学技术概论11考查春季学期00501622毛泽东思想概论32考试10640443英语选修22考查10420884多元微积分44考试一元微积分10420692几何与代数(2)22考试几何与代数(1) 二选一10420913几何与代数(2)33考试几何与代数(1)10430484大学物理B(1)44考试一元微积分10430344大学物理(1)(英)44考试一元微积分三选一10430525大学物理A(1)55考试一元微积分20220214电路原理44考试20220221电路原理实验11考查第二学年秋季学期课号课程名学分周学考试或考查说明及主要先修课10420753高等微积分22考试一元微积分10420252复变函数引论22考试一元微积分二选一复变函数33考试一元微积分10430535大学物理A(2)55考试大学物理A(2)20250093电子技术基础33考试电路原理二选一30230563数字逻辑电路33考试电路原理电子技术基础实验22考查跨学期课，本学期完成1学分10420262数理方程引论22考查不修该课程20130342工程图学基础22考试春季学期10420243随机数学方法33考试二选一10420803概率论与数理统计33考试数字逻辑电路33考试电路原理电子技术基础电子技术系列实验22考查跨学期课，本学期完成1学分30230104信号与系统44考试微积分电路复二选一40250144信号与系统分析44考试变几何与代数40240013系统分析与控制33考试微积分电路复二选一40250074自动控制理论(1)44考试变几何与代数3025数据结构33考试四选一34100044数据结构与算法44考试微电子学导论33考试半导体器件与集成电路33考试三选一集成电路原理与设计33考试物理、生物类课程≥2220240023离散数学（2）（选）33考试夏季学期电子技术课程设计33考查电子技术基础Java语言（选）22考查计算机语言与程序设计二选一语言（选）22考查计算机语言与程序设计第三学年秋季学期课号课程名学分周学时考试或考查说明及主要先修课汇编语言程序设计33考试40240354计算机组成原理44考试汇编语言程序设计数字电子技术基础40240432形式语言与自动机22考试3024信号处理原理44考试微积分电路复变几何与代以下专业方向课选修不少于3学分30240262数据库系统原理22考试数据结构30240042人工智能导论22考试离散数学30240222VLSI设计导论22考查数字逻辑与数字电路网络编程与计算技术22考查40240642现代控制技术22考查自动控制理论(1)春季学期10610053马克思主义哲学原理32考试30240243操作系统33考试计算机组成原理40240144编译原理33考试数据结构、汇编语言程序设计40240433计算机系统结构33考试计算机组成原理20240433数值分析(选)或同组其它数学类课33考试微积分、线性代数体育专项(2)以下专业方向课选修不少于3学分40240412数字系统设计自动化22考查数字逻辑与数字电路40240392多媒体技术基础及应用22考查40240452模式识别22考查概率与统计初等数论及其应用22考试30240253微计算机技术33考试计算机组成原理、汇编语言程序设计40240422计算机图形学基础22考查数据结构30230313通信电路33考试电子技术基础数字逻辑电路30240163软件工程33考试数据结构第四学年秋季学期课号课程名学分周学时考试或考查说明及主要先修课40240243计算机网络33考试必修操作系统30210033通信原理33考试必修二选一30230343现代通信原理33考试必修通信电路计算机网络专题训练11B34：专业专题训练≥4≥4体育专项(3)人文选修课≥6≥6见全校性选修课选课手册以下专业方向课选修不少于4学分30240192高性能计算导论22考查22考查﹡模式识别基础40240062数字图像处理22考查22考查40240362电子商务平台及核心技术33考试40240472计算机实时图形和动画技术40240372信息检索22考查数据结构40240402虚拟现实22考查40240492数据挖掘22考试40240502软件开发方法22考试嵌入式系统33考试操作系统合计≥21≥21　春季学期综合论文训练1015周必修体育专项(4)选修注：带*者为院平台课,可在信息学院范围内选修不低于所列学分的同类课程计算机科学与技术专业核心课程6 门，17学分课号课程名学分先修要求40240433计算机系统结构3(春)操作系统30240243操作系统3(春)计算机组成原理,数据结构40240144编译原理4(春)数据结构40240243计算机网络3(秋)操作系统40240432形式语言与自动机2(秋)离散数学（1）20240103汇编语言程序设计3(秋)计算机科学与技术专业限选课不少于11学分,其中：计算机系统结构-----计算机科学与技术专业选修不少于2学分课号课程名学分先修要求30240253微计算机技术3汇编语言程序设计嵌入式系统3计算机组成原理操作系统40240412数字系统设计自动化2数字逻辑电路30240222VLSI设计导论2数字逻辑电路计算机软件与理论---计算机科学与技术专业选修不少于2学分课号课程名学分先修要求初等数论及其应用2离散数学30240192高性能计算导论2（英语讲课）计算机系统结构30240262数据库系统原理2数据结构网络编程与计算技术2计算机组成原理软件开发方法2C++ 数据结构软件工程30240134软件工程3C++数据结构计算机应用技术-----计算机科学与技术专业选修不少于2学分课号课程名学分先修要求30240042人工智能导论2离散数学40240452模式识别2几何与代数概率与统计人工智能导论40240062数字图象处理2概率与统计程序设计基础40240392多媒体技术基础及应用2信号处理原理40240422计算机图形学基础2数据结构40240472计算机实时图形和动画2几何与代数技术40240402虚拟现实2计算机组成原理40240462现代控制技术2系统分析与控制40240372信息检索2数据结构40240362电子商务平台及核心技术2数据结构JAVA程序设计数据库系统原理40240492数据挖掘2数据库系统原理计算机科学与技术专业专题训练不少于5学分,其中计算机网络专题训练为必选课号课程名学分先修要求计算机网络专题训练1(秋)操作系统专题训练2(秋)编译原理专题训练2(秋)数据库专题训练2(秋)计算机科学与技术专业的任选课程课号课程名学分先修要求30240253微计算机技术3汇编语言程序设计初等数论及其应用2离散数学网络编程与计算技术2计算机组成原理30240134软件工程3C++数据结构30240042人工智能导论2离散数学40240452模式识别2几何与代数概率与统计人工智能导论40240062数字图象处理2概率与统计程序设计基础40240392多媒体技术基础及应用2信号处理原理40240422计算机图形学基础2数据结构40240472计算机实时图形和动画技术2几何与代数40240402虚拟现实2计算机组成原理40240462现代控制技术2系统分析与控制40240372信息检索2数据结构40240362电子商务平台及核心技术2数据结构JAVA程序设计数据库系统原理40240492数据挖掘2数据库系统原理计算机科学与技术专业 业务培养目标：本专业培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级专门科学技术人才。

面向应用型人才培养--开展信号与信息处理课程群改革与实践《数字图像处理》课程简介中文课程名称数字图像处理C课程编号00005596英文课程名称Digital Image Processing开课系所号25学时40学分 2.5课内总学时32实验总学时0上机总学时8开课学期6课程属性专业选修基本面向应用物理学专业光信息科学与技术专业先修课程信号与系统、数字信号处理、线性代数课程负责人张丽课程团队邓霄、赵彤教材姚敏《数字图像处理》（第二版）．机械工业出版社．2012参考书Rafael C.Gonzalez,Richard E.Woods著，阮秋琦、阮宇智等译.《数字图像处理数字图像处理》（第二版）.北京：电子工业出版社.2005；章毓晋《图象工程（上册）》—图像分析和处理图像分析和处理.北京：清华大学出版社.1999。

主要内容（300字内）一、课程目的：数字图像处理是应用物理专业、光信息科学与技术、自动化专业、计算机科学与技术等电子与信息类本科专业的选修课程。

本课程通过学生系统掌握数字图像处理的基本概念、原理和实现方法，学习图像分析的基本理论、典型方法和实用技术，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础，为在工程实践、计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的基础。

二、章节简介：1、绪论2、图像获取3、图像变换4、图像增强5、图像复原6、彩色图像处理三、教学重点：1、图像变换；2、图像增强；3、图像复原。

四、教学难点：1、图像增强的频域与空域处理方法；2、图像复原方法。

备注撰稿人：课程群教学团队。

二、课程章节主要内容及学时分配第一章、数字图像处理方法概述讲课3课时了解本课程研究的对象、内容及其在培养软件编程高级人才中的地位、作用和任务；了解数字图像处理的应用；了解数字图像的基本概念、与设备相关的位图(DDB)、与设备无关的位图(DIB)；了解调色板的基本概念和应用；了解CDIB类与程序框架结构介绍；了解位图图像处理技术。

重点：CDIB类与程序框架结构介绍。

难点：调色板的基本概念和应用。

第二章、图像的特效显示讲课3课时、实验2学时了解扫描、移动、百叶窗、栅条、马赛克、渐显与渐隐、浮雕化特效显示。

重点：渐显与渐隐。

难点：马赛克。

第三章、图像的几何变换讲课2课时了解图像的缩放、平移、镜像变换、转置、旋转。

重点：镜像变换。

难点：旋转。

第四章、图像灰度变换讲课3课时、实验2学时了解非0元素取1法、固定阈值法、双固定阈值法的图像灰度变换；了解灰度的线性变换、窗口灰度变换处理、灰度拉伸、灰度直方图、灰度分布均衡化。

重点：灰度直方图。

难点：灰度分布均衡化。

第五章、图像的平滑处理讲课3课时了解二值图像的黑白点噪声滤波、消除孤立黑像素点、3*3均值滤波、N*N 均值滤波器、有选择的局部平均化、N*N中值滤波器、十字型中值滤波器、N*N最大值滤波器、产生噪声。

重点：消除孤立黑像素点、中值滤波器。

难点：有选择的局部平均化。

第六章、图像锐化处理及边缘检测讲课3课时、实验2学时了解梯度锐化、纵向微分运算、横向微分运算、双方向一次微分运算、二次微分运算、Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Krisch边缘检测、高斯-拉普拉斯算子。

重点：Roberts边缘检测算子、高斯-拉普拉斯算子。

难点：梯度锐化。

第七章、图像分割及测量讲课4课时了解图像域值分割、轮廓提取、轮廓跟踪、图像的测量。

重点：轮廓提取、轮廓跟踪。

难点：图像的测量。

包括：图像的区域标记、图像的面积测量及图像的周长测量。

第八章、图像的形态学处理讲课3课时了解图像腐蚀、图像的膨胀、图像开启与闭合、图像的细化、图像的粗化、中轴变化。

《数字图像处理》课程教学大纲Digital Image Processing一、课程说明课程编码：045236001 课程总学时（理论总学时/实践总学时）：51（42/9），周学时：3，学分：3，开课学期：第6学期。

1．课程性质：专业选修课2．适用专业：电子信息与技术专业3．课程教学目的和要求《数字图像处理》是信号处理类的一门重要的专业选修课，通过本课程的学习，应在理论知识方面了解和掌握数字图像的概念、类型，掌握数字图像处理的基本原理和基本方法：图像变换、图像增强、图像编码、图像的复原和重建。

并通过实验加深理解数字图像处理的基本原理。

4．本门课程与其他课程关系本课程的先修课程为：数字信号处理和应用5．推荐教材及参考书推荐教材：阮秋琦，《数字图像处理学》（第二版），电子工业出版社，2007年参考书（1）姚敏等，《数字图像处理》，机械工业出版社，2006年（2）何东健，《数字图像处理》（第二版），西安电子工业出版社，2008年（3）阮秋琦，《数字图像处理基础》，清华大学出版社，2009年（4） (美)Rafael C. Gonzalez著，阮秋琦译，《数字图像处理》（第二版），电子工业出版社，2007年6．课程教学方法与手段主要采用课堂教学的方式，通过多媒体课件进行讲解，课外作业，答疑辅导。

并辅以适当的实验加深对数字图像处理的理解。

7．课程考核方法与要求本课程为考查课课程的实验成绩占学期总成绩的50%，期末理论考查占50%；考查方式为笔试。

8．实践教学内容安排实验一：图像处理中的正交变换实验二：图像增强实验三：图像复原详见实验大纲。

二、教学内容纲要与学时分配（一）数字图像处理基础(3课时)1．主要内容：图像处理技术的分类，数字图像处理的特点，数字图像处理的主要方法及主要内容，数字图像处理的硬件设备，数字图像处理的应用，数字图像处理领域的发展动向2．基本要求：了解图像处理技术的分类和特点，数字图像处理的主要方法及主要内容，熟悉数字图像处理的硬件设备。

数字图像处理课程教学大纲（理论课程）◆课程编号：130128◆课程英文名称：Digital Image Processing◆课程类型：☐通识通修☐通识通选☐学科必修√学科选修☐跨学科选修☐专业核心√专业选修（学术研究）☐专业选修（就业创业）◆适用年级专业（学科类）：四年级电子信息工程专业、通信工程（专业电气信息类）◆先修课程：信号与系统、数字信号处理、线性代数、概率统计◆总学分：2◆总学时：34一、课程简介与教学目标数字图像处理时模式识别，计算机视觉，图像通信，多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。

通过本课程的学习，使学习者系统地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，了解与各种处理技术相关的应用领域。

为学生今后从事数字图像信息处理工作奠定坚实的理论基础。

二、教学方式与方法教学方式：课堂讲授（以多媒体课件为主导）和课下上机实践相结合；教学方法：采用以BTEC（Business Technology Education Council）模式为主，以TBL（task-based learning）任务型模式为辅的两种教学模式相结合的教学方法。

用任务引导学习，更注重学生个性的发展和个人潜能的开发，考核以平时的课业、表现、出勤、学习态度和最后的考试共同衡量学生的学习水平，达到教学目的。

三、教学重点与难点（一）教学重点重点是第4章图像增强、第6章图像复原、第7章图像分割；（二）教学难点难点是第3章图像变换和第6章图像复原。

四、学时分配计划五、教材与教学参考书（一）教材1.《数字图像处理与分析》，刘直芳、王运琼、朱敏，清华大学出版社，2006；2.《数字图像处理（第二版》，R. C. Gonzalez和R. E. Woods（美国），电子工业出版社，2006；（二）教学参考书1.《图像工程（上册）：图像处理》，章毓晋，清华大学出版社，2006；2.《图像工程（中册）：图像分析》，章毓晋，清华大学出版社，2005；3.《数字图像处理学》，阮秋琦，电子工业出版社，2003；4.《数字图像处理》，陈天华，清华大学出版社，2007；5.《数字图像处理》，姚敏，机械工业出版社，2006；六、课程考核与成绩评定【考核类型】√考试☐考查【考核方式】☐开卷（Open-Book）√闭卷（Close-Book）☐项目报告/论文☐其它：（填写具体考核方式）【成绩评定】平时成绩占(30－40)％，考试成绩占(70-60)％七、课程内容概述第一章绪论（一）教学要求了解数字图像处理的基本概念和特点，研究的目的和意义，数字图像图像处理的主要研究内容，国内外研究现状与发展趋势，主要应用领域。

& 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。

** 图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。

二值图像的像素值为0或1& 数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化所谓“均匀”，指的是采样、量化为等间隔方式。

图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式& 灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。

以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。

它是图像的一个重要特征，反映了图像灰度分布的情况。

下图是一幅图像的灰度直方图。

频率的计算式为···直方图的性质：①灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像素的位置信息②一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。

不同的图像可对应相同的直方图。

③一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。

**均值滤波器：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。

将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。

** 中值滤波器：⏹对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。

⏹对于高斯噪声，均值滤波效果比均值滤波效果好。

⏹对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。

对比度通常表现了图像画质的清晰程度** 直方图均衡化方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。

从而达到清晰图像的目的。

⏹图像锐化的目的是加强图像中景物的细节边缘和轮廓。

锐化的作用是使灰度反差增强。

单方向的一阶锐化是指对某个特定方向上的边缘信息进行增强⏹因为数字图像信号是二维的数字信号，所以必须采用二维傅立叶变换才能够实现对图像的频域变换。

⏹往往许多问题在频域中讨论时，有其非常方便分析的一面⏹首先，提出的变换必须是有好处的，换句话说，可以解决时域中解决不了的问题。

因为数字图像信号是二维的数字信号，所以必须采用二维傅立叶变换才能够实现对图像的频域变换。

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。

数字图像处理参考教材（Digital Image Processing ，Computer Image Processing）I.通用教材I.1 容观澳，计算机图像处理， 清华大学版，2000， Pages 351清华较早教材，基本概念和方法详细，知识系统。

特点： 1） 着重本领域的基本概念、基本方法和系统知识。

2） 理论结合实验，避开过多数学推导，3） 重点算法，免编程。

内容：1） 有关图像的数学、视觉、光学以及二维变换的基本理论2） 图像改善：重点图像增强，图像复原，图像重建3） 图像的上网、传输、压缩；4） 图像的理解、分割、描述5） 图像的硬件系统设计。

I.2 李介谷等，数字图像处理，上海交大版，1988， Pages 278图像处理的一些模型和算法，主要内容；数字图像的特征、品质及视觉；图像的增强处理；图像复原；图像重建；图像分析和理解；图像信息的编码和压缩。

特点：基本理论和技术介绍详细、全面。

I.3 阮秋琦，数字图像处理学，电子工业版，2001， Pages 562北方交大教材，主要内容：图像处理中的正交变换；图像增强和图像编码；图像复原和图像重建；图像分析和模式识别。

偏重于基本理论和方法，强调“编码”，有较多习题，附一套实验演示软件。

I.4 黄贤武等，数字图像处理与压缩编码技术，电子科大版，2000，Pages 538主要加重了图像数据压缩技术的份量-这是多媒体处理技术的关键技术之一。

对图形模式识别技术、无损压缩编码技术、预测编码、图像的变换编码、神经网络压缩编码技术、分形图像压缩编码等都有相当有深度的介绍。

是苏州大学的教材。

I.5 章毓晋，图像工程（上、下册），清华版，1999， Pages 563上册是图像处理和分析（本科），下册是图像理解与计算机视觉（研究生）。

上册介绍图像处理和分析的基本原理、典型方法和使用技术。

第一部分：图像基础，描述了图像工程的定义（一种系统研究各种图像理论、技术及其应用的交叉学科），图像技术的整体概况，数字图像的采集、表达和象素的关系；图像的各种变换技术；第二部分：图像处理：图像增强、图像复原、由投影重建图像；图像压缩编码；第三部分：图像分析的基本原理和技术：图像分割、目标表达和描述、特征测量、形态学方法等。