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附件5-1
ADDINCNKISM.UserStyle《数字图像处理》课程教学大纲
(理论课程·2023版)
一、课程基本信息
课程号
2023S01201
开课单位
网络空间安全与计算机学院
课程名称
(中文)数字图像处理
(英文)DigitalImageProcessing
课程性质
选修
考核类型
考试
课程学分
2
课程学时
34
课程类别
专业发展课课程(专业拓展课)
先修课程
线性代数、程序设计基础、数据结构
适用专业(类)
计算机科学与技术
二、课程描述及目标
(一)课程简介
《数字图像处理》课程是本专业(类)的一门计算机科学与技术专业基础课程之一,是模式识别、机器学习、大数据计算等领域的应用领域之一。该课程有着广泛的发展前景。
《数字图像处理》起源于20世纪20年代,由于当时电子技术的发展的阻碍,该学科发展较慢。随着计算机的问世,数字图像处理才迅速发展并广泛应用。随着CT的发明、应用并且诺贝尔奖的获得,使得数字图像处理技术备受关注。目前《数字图像处理》成为了工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学等领域与学科研究的方向。
《数字图像处理》的载体是图像信息。图像拥有信息量大、处理困难、数据量大、各个学科都需要相应处理等特点。因此该课程对各个学科的渗透性较强,称为各学科研究的对象。图像处理又是一门应用性较强的学科,该学科已给科学研究、社会生产乃至人们生活带来巨大经济和社会效益,影响着科学发展和人们生活。图像处理的发展及应用与我国的现代化建设联系紧密、其影响不可估量。
通过本课程的学习,使学生理解数字图像处理的基本概念、基本原理和基本方法,掌握计算机图像处理的一般方法和步骤,掌握常用的计算机图像处理方法,如图像变换、图像分割、图像特征提取、图像复原等;培养学生应用所学知识处理具体问题的能力,努力为后续的模式识别、机器学习等课程奠定学科基础。
(二)教学目标
通过该课程的学习,使学生掌握图像处理的基本理论和技术,建立一个比较完整的图像处理和分析的理论体系,充分理解图像的生成模型和存储模型、掌握一系列图像的处理方法,包括空域处理方法和频域处理方法、图像的编码及压缩方法、图像增强方法。掌握常用的图像复原模型、图像分割方法及其理念。学会面向二值图像的形态学处理方法,彩色图像模型。理解彩色图像模型的应用等。为今后工作和进一步学习打下坚实的图像处理基础。
课程目标1:掌握数字图像处理基本概念、基本原理和技术。
课程目标2:能够理论联系实际,综合利用所学的数字图像处理技术,分析解决图像处理相关的实际问题,增强解决实际问题的能力。
课程目标3:了解数字图像处理发展趋势、热点问题,促进研究性学习。。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
毕业要求指标点
课程目标
权重
1-1能系统理解数学、自然科学、计算、工程科学理论基础并用于计算机科学技术领域复杂工程问题的表述
课程目标1
0.5
2-3能认识到解决问题有多种方案可选择,会通过文献研究寻求可替代的解决方案
课程目标2
课程目标3
0.3
12-2具有自主学习的能力,包括对技术问题的理解能力,归纳总结的能力、提出问题的能力,批判性思维和创造性能力
课程目标2
课程目标3
0.2
四、教学方式与方法
教学方式:课堂讲授、课堂讨论、实验等。
教学方法:理论与实践相结合的任务和目标驱动教学方式。在基本原理和基本方法的指导下,以实现数字图像处理的基本功能为教学任务和目标,用一个个阶段性的任务和目标来引导学习,使其贯穿整个教学过程。通过完成阶段性的任务,使学生逐步掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和基本方法,培养学生利用数字图像处理解决实际问题的能力。
五、教学重点与难点
(一)教学重点
本课程教学的重点为图像存储及表示模型、面向空域与频域的去噪方法、图像编码及压缩方法、图像复原模型及方法、图像分割方法以及面向二值图像形态学方法。
(二)教学难点
本课程教学的难点为噪声模型、复原模型及复原模型、图像编码及压缩方法。
六、教学内容、基本要求与学时分配
序号
教学内容
基本要求
学时
教学
方式
对应课程目标
1
第1章绪论及图像处理的基础:
图像处理的发展,数字图像、图像处理的基本概念,处理系统,图像的表达形式。数字图像的应用等。
图像颜色的三基色原理,光度学基本知识,图像的数学描述以及统计特征。
深入理解图像的基本知识,包括图像,数字图像,像素。理解数字图像处理的发展历史、基本思路,目的、任务、特点以及各学科与数字图像处理之间的联系。
2
讲授
课程目标1
2
第2章数像的数字化、显示、存储:
图像数字化的过程,取样与量化的概念、二维采样定理,图像的输入\输出设备。
理解图像数字化过程、显示模型、图像的量化方法。掌握二维采样定理以及其意
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