中国海洋大学数字图像处理课程大纲理论课程
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中国海洋大学数字图像处理课程大纲(理论课程)
英文名称(参考国际国内通用名称)
【开课单位】信息科学与工程学院【课程模块】专业知识
【课程编号】【课程类别】选修
【学时数】64 (理论48 实践16 )【学分数】 3.5
一、课程描述
本课程大纲根据2011年本科人才培养方案进行修订或制定。
(一)教学对象
计算机应用技术,计算机软件与理论,计算机系统结构
(二)教学目标及修读要求
1、教学目标(课程结束后学生在知识、技能和态度三个层面达到的目标)
数字图像处理是近年来国内外的一个热门研究学科,要求学生能够通过计算机对数字图像信号的处理,强化理解人的视觉以及人对视觉信息的理解和加工能力。通过本课程的学习,要求学生能够掌握数字图像处理的基本理论和各种处理方法的基本原理、特点和实施途径,掌握图像的数学、视觉、光学以及二维空间与频率域变换等基本理论。对图像处理在工业中的应用有初步的认识,为今后在该领域中深入学习和研究奠定基础。
2、修读要求(简要说明课程的性质,与其他专业课程群的关系,学生应具备的基本专业素质和技能等)
本课程要求学生通过学习,掌握数字图像处理中的基本概念、基本方法和系统的知识,对图像的数学、视觉、光学以及二维空间与频率域变换等基本理论有一定的了解,并能使用经典的方法实现图像的增强、复原,对图像的压缩、分割、描述和理解都有较深的认识。(三)先修课程(参照2011版人才培养方案中的课程名称,课程名称要准确)数字信号处理、随机过程、高等数学、矩阵分析、信息论、控制论和最优化理论、信息论基础
二、教学内容
(一)总论(或绪论、概论等)
主要内容:
1.1 What is Digital Image Processing
1.2 Brief introduction of Origins of Image Processing
1.3 Examples of Image
1.4 Fundamental Steps
1.5 Components
2、教学要求:(按照掌握、理解、了解三个层次对学生学习提出要求)
掌握数字图像的概念和数字图像所涉及的领域,掌握matlab的基本语法和用法。了解数字图像的的背景知识和目前的研究领域。
重点、难点:
重点:数字图像的基本概念
难点:掌握matlab数字图像工具箱的使用
其它教学环节(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动):
无
(二)数字图像基础
1、主要内容:
了解人眼的结构及视觉模型,学习光度学、色度学的基本知识,了解数字图像的采样和量化原理。简单介绍图像存储格式。
2.1 Elements of Visual Perception
2.2 Image Sensing and Acquisition
2.3 Image Sampling and Quantizations
2.4Basic Relationships Between Pixels
2、教学要求:(按照掌握、理解、了解三个层次对课程内容提出要求)
掌握数字图像的获取,采样,量化的基本原理。理解数据类和图像类型的转换的基本原理。了解不同的图像类型的数据特点。
3、重点、难点:
重点:数字图像的获取,采样,量化,保存的基本原理和方法。
难点:不同的数字图像类型的数据特点。
4、其它教学环节:(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动):
实验课:Matlab软件基本内容讲解和练习。
(三)空间域的图像增强
1、主要内容:
学习灰度图像变换、直方图、空间域平滑及锐化滤波等内容。
3.1 Background
3.2 Basic grey-level transformation
3.3 Histogram
3.4 Enhansement using Aritematic/Logic Operations
3.5 Basic Spatial Filtering: Smoothing and Sharpening
2、教学要求:(按照掌握、理解、了解三个层次对课程内容提出要求)
掌握图像的均衡化方法,空域的线性和非线性滤波器的用法。理解图像亮度变换函数的原理。了解图像与处理的常用方法。
重点、难点:
重点:基本的灰度变换方法,图像的均衡化,线性和非线性滤波器的用法
难点:各种滤波函数的选择和用法。
4、其它教学环节:(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动):
实验课:空间域图像增强
(四)频率域的图像增强
1、主要内容:
包括傅立叶变换、频率域的平滑、锐化滤波。
4.1 Background
4.2 Introduction of the Fourier Transform and the Frequency Domain
4.3 Smoothing Filters
4.4 Sharpening Filters
2、教学要求:(按照掌握、理解、了解三个层次对课程内容提出要求)
掌握傅立叶变换的基本原理,频域低通滤波和锐化滤波的原理和用法。理解空间滤波器和频域滤波器的联系和区别。
3、重点、难点:
重点:傅立叶变换的基本原理,频域低通滤波和锐化滤波的原理和用法
难点:空间滤波器和频域滤波器的联系和区别
4、其它教学环节:(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动):
实验课:频率域的图像增强。讨论课:图像噪声处理
(五)图像复原
1、主要内容:
主要内容包括图像的噪声模型、噪声消除。
5.1 A Model of Image Degradation/Restoration Process
5.2 Noise Models
5.3 Restoration in the Presence of Noise Only-Spatial Filtering
5.4 Periodic Noise Reduction by Frequency Domain Filtering
2、教学要求:(按照掌握、理解、了解三个层次对课程内容提出要求)
掌握不同的噪声模型的特点和去除噪声的方法,逆滤波,维纳滤波的原理和用法。理解图像的退化和处理的模型。了解约束最小二乘法滤波,几何变换和图像配准。
3、重点、难点:
重点:不同的噪声模型的特点和去除噪声的方法,逆滤波,维纳滤波的原理和用法
难点:约束最小二乘法滤波,几何变换和图像配准。
4、其它教学环节:(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动):
实验课:图像恢复及滤波处理
(六)小波及对分辨率处理
1、主要内容:
主要内容包括图像金字塔、对分辨率扩展、小波函数、小波变换。
6.1 Image Pyramid
6.2 Multiresolution Expansion
6.3 Wavelet Transforms in One Dimension
6.4 The Fast Wavelet Transform
6.5 Wavelet Transforms in Two Dimensions
6.6 Wavelet Packets
2、教学要求:(按照掌握、理解、了解三个层次对课程内容提出要求)
掌握图像金子塔的形成原理,拉普拉斯金子塔的构成原理。掌握小波变换的原理和用法。理解小波包的原理和用法。了解不同类型的小波变换的方法和区别。
3、重点、难点:
重点:图像金子塔的形成原理,拉普拉斯金子塔的构成原理
难点:小波变换,小波包的原理和用法
4、其它教学环节:(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动):
实验课:小波变换和多分辨率处理实践课:图像小波特征提取
(七)图像压缩
1、主要内容:
主要内容包括图像压缩模型、信息理论基础、无损压缩、有损压缩、图像压缩标准。
7.1 Fundamentals
7.2 Image Compression Models
7.3 Elements of Information Theory
7.4 Error-Free Compression
7.5 Lossy Compression
7.6 Image Compression Standard
2、教学要求:(按照掌握、理解、了解三个层次对课程内容提出要求)
掌握图像图像有损压缩和无损压缩的原理,掌握霍夫曼编码的原理。了解JPEG压缩原理