數(shù)字圖像處理是論述圖像處理基本理論,、方法及其在自動化領域中的應用的學科,,是實現(xiàn)機器視覺的有效工具,,是計算機科學與技術(shù)本科專業(yè)的專業(yè)選修課,。學習本門課程的主要目的是使學生掌握數(shù)字圖像處理的基本概念,、原理,、和方法,,并能解決在智能化檢測與控制中的應用問題,。通過本課程的學習,,要求學生能夠根據(jù)需要選擇合理的數(shù)字圖像處理技術(shù)和方法,從事圖像處理系統(tǒng)設計,、基于視覺的智能化檢測方面的研究開發(fā)工作,。
考核方式:考查
成績分布:
平時成績 60%(平時表現(xiàn)、論文閱讀,、平時實驗)
期終考查 40%(課程大作業(yè))
說明:
平時成績,、期終考查評分標準如下表:
各項成績構(gòu)成 | 評分說明 |
平時成績 = 平時表現(xiàn)*20% + 論文閱讀*20% + 平時實驗*60% | 平時表現(xiàn) = 到課率*40% + 學習主動性*60% 滿分100,,其中, 到課率:基準分100分,,缺課1次扣20分,,缺課3次為0分; 特別注意:缺課4次,,取消本門課程成績,; 學習主動性:根據(jù)學生課堂表現(xiàn)評分,滿分100,; |
論文閱讀,,滿分100: 1)通讀2篇教師指定,或教師同意的論文,,其中至少1篇為英文,,并寫出讀書報告,得基準分:60*d,。 2)若能實現(xiàn)論文中算法,,或成功應用到其它方面,可額外得10-40分*d,。 3)d為難度系數(shù),,d=0.8-1.5 | |
平時實驗:由4-6個系列實驗組成,滿分100,; 1)實驗效果基本達到要求,,可以得基準分:80. 2)若效果良好,可額外得10-20分 | |
期終考查 = 期末大作業(yè)程序*50% +期末大作業(yè)報告*50% | 報告分:報告 格式符合要求,、語句通順,、結(jié)構(gòu)合理、內(nèi)容完整,、實驗數(shù)據(jù)合理,,得基準分80分 程序分:功能基本達到要求,演示流暢,、講解清晰,,得基準分85% |
(2017版教學大綱正在修訂中,以下內(nèi)容為2015年版大綱,,僅供參考)
課程編碼:XX31310
課程性質(zhì):專業(yè)選修
教學時數(shù):周學時3,,總學時48
學 分:3學分
先修課程:
高等數(shù)學,線性代數(shù),,概率論與數(shù)理統(tǒng)計,,C++語言程序設計,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),算法分析與設計
教學目的與要求:
數(shù)字圖像處理是論述圖像處理基本理論,、方法及其在自動化領域中的應用的學科,,是實現(xiàn)機器視覺的有效工具,是計算機科學與技術(shù)本科專業(yè)的專業(yè)選修課,。學習本門課程的主要目的是使學生掌握數(shù)字圖像處理的基本概念,、原理、和方法,,并能解決在智能化檢測與控制中的應用問題,。通過本課程的學習,要求學生能夠根據(jù)需要選擇合理的數(shù)字圖像處理技術(shù)和方法,,從事圖像處理系統(tǒng)設計,、基于視覺的智能化檢測方面的研究開發(fā)工作。
參考教材:
Gonzalez R. C.,Woods R. E. Digital Image Processing(Second Edition). 北京:電子工業(yè)出版社,,2002
說明:
(1) 教材請自行購買,,可購買最新版;
(2) 授課內(nèi)容講解順序主題遵循教材章節(jié)順序,,但不局限于教材,;
參考書目:
(1)王潤生主編. 圖像理解.長沙:國防科技大學出版社,1995
(2)崔屹. 數(shù)字圖像處理技術(shù)與應用. 北京:電子工業(yè)出版社,,1997
(3)呂鳳軍. 數(shù)字圖像處理編程入門. 北京:清華大學出版社,,1999
(4)何斌,馬天予. VC++數(shù)字圖像處理. 北京:人民郵電出版社,,2001
(5)章毓晉. 圖像工程(上冊)圖像處理. 北京:清華出版社,,2006
授課內(nèi)容:
數(shù)字圖像處理描述了數(shù)字圖像處理的基本理論、方法及其部分應用,。本課程介紹的內(nèi)容包括:數(shù)字圖像處理的基本概念與特點,,數(shù)字圖像處理基礎和圖像編程基礎,空間域圖像增強,,頻域圖像增強,,圖像復原,,圖像的幾何變換,,圖像編碼,數(shù)學形態(tài)學及其應用,,圖像分割與邊緣檢測,,圖像特征與理解等。本課程主要采用課堂教學和課后實驗相結(jié)合的方法,,建議學生課后完成下列實驗,,鞏固課堂知識。所有的內(nèi)容圍繞具體案例講解,。詳細內(nèi)容如下,,
第一講 緒論 (3節(jié),,第1周)
主要講述:數(shù)字圖像處理的基本概念與特點,數(shù)字圖像處理硬件系統(tǒng),,數(shù)字圖像處理的應用及發(fā)展趨勢,。
重點:數(shù)字圖像處理的特點及其應用。
第二講 數(shù)字圖像處理基礎 (6節(jié),,第2,,3周)(含小實驗)
主要講述:圖像的采樣與量化技術(shù)、圖像數(shù)字化設備,、數(shù)字圖像的類型,、常見圖像文件格式、色度學基礎與顏色模型,、圖像特征基礎,。
重點:BMP文件格式、RGB模型,、HSI模型以及顏色模型之間的相互轉(zhuǎn)換,,圖像特征基礎。
難點:位圖調(diào)色板及其在編程中的實現(xiàn),。
第三講 Matlab和VC++圖像編程基礎 (3節(jié),,第4周)(選講)(含小實驗)
主要講述:Matlab編程,VC++可視化編程基礎,。
重點:Matlab編程,,DibObject類的設計,圖像文件的讀寫與顯示,。
難點:利用Visual C++進行面向?qū)ο蟮某绦蛟O計,,文檔視圖結(jié)構(gòu),圖像的顯示,。
第四講 空間域圖像增強 (3節(jié),,第5,6周)
主要講述:直方圖的基本概念,、性質(zhì),、拉伸與均衡,灰度線性變換,,圖像噪聲的分類與特點,,模板與卷積運算,圖像平滑,,圖像銳化,,圖像的偽彩色處理。
重點:直方圖的拉伸與均衡,雙邊濾波,。
難點:直方圖均衡,,雙邊濾波。
第五講 頻域圖像增強(選講)(3節(jié),,第6,,7周)(含實驗1:圖像編輯、圖像縮放,、圖像量化)
主要講述:頻域處理的作用,,離散傅立葉變換的概念與性質(zhì)及其快速實現(xiàn)算法,離散余弦變換的特點及其快速實現(xiàn)算法等,,小波變換等,。
重點:離散傅立葉變換的性質(zhì),快速離散傅立葉變換,,快速離散余弦變換,,小波變換的應用。
難點:離散傅立葉變換的蝶形算法,,小波變換,。
第六講 圖像復原與圖像重建 (6節(jié),第8,,9周)(含實驗2:圖像增強(空間域))
主要講述:圖像的退化與復原的基本概念與數(shù)學模型,,非約束復原、最小二乘法約束復原,、非線性復原方法,。主要涉及:低劑量圖像重建、圖像上采樣,、圖像去模糊
重點:低劑量圖像重建(低秩表示),、圖像上采樣、圖像去模糊
難點:圖像退化的數(shù)學模型,,圖像復原的實現(xiàn),。
第七講 圖像的幾何變換(圍繞圖像配準、核函數(shù))(3節(jié),,第10周)
主要講述:齊次坐標,、幾何變換矩陣,圖像的比例縮放,、平移,、鏡像、旋轉(zhuǎn),、透視變換與復合變換、幾何變換在圖像配準中的應用
重點:幾何變換在圖像配準中的應用
難點:圖像的復合變換與透視變換。
第八講 圖像編碼(可選內(nèi)容)(JPEG壓縮編碼)(6節(jié),,第11,,12周)(含實驗3:圖像增強(頻率域))
主要講述 :圖像編碼的目的與意義,編碼的基本原理,、方法與評價,,哈夫曼編碼、香農(nóng)范諾編碼,、行程長度編碼,、LZW編碼、算術(shù)編碼,、JPEG編碼,。
重點: LZW編碼、JPEG編碼的算法與實現(xiàn),。
難點: JPEG編碼的算法與實現(xiàn),。
第九講 數(shù)學形態(tài)學及其應用(選講)(3節(jié),第13周)
主要講述:數(shù)學形態(tài)學的基本概念,,二值形態(tài)學腐蝕,、膨脹、開,、閉運算,,擊中擊不中變換,灰值腐蝕,、膨脹,、開、閉運算,,形態(tài)學濾波,,骨架抽取,細化算法,。
重點:二值形態(tài)學腐蝕,、膨脹、開,、閉運算,,細化算法。
難點:擊中擊不中變換,,骨架抽取,。
第十講 圖像分割與邊緣檢測(圍繞Graph Cut)(3節(jié),第14周)(含實驗4:圖像圖像恢復)
主要講述:圖像分割的概念,、原理及方法,,閾值分割技術(shù),,區(qū)域增長與聚合,邊緣檢測與微分運算,,輪廓跟蹤與提取,。
重點:Graph Cut。
難點:模板匹配與直方圖匹配,,區(qū)域生長與區(qū)域聚合,,Graph Cut。
第十一講 圖像特征與理解(可選內(nèi)容)(SIFT)(本講SIFT部分與第二講合并)(3節(jié),,第15周)
主要講述:特征分析的基本方法,,圖像的幾何特征、形狀特征,、紋理特征及其他特征的定義及其在圖像分析中的應用,,中軸變換,曲線與表面的擬合,。
重點:SIFT,、圖像幾何特征、形狀特征,,邊界鏈碼,,歐拉數(shù)與孔洞數(shù)。
難點:SIFT,、紋理分析,,中軸變換,曲線與表面的擬合,。
第十二講 課程大作業(yè)展示(3節(jié),,第16周)