数字图像处理与Python实现 教学大纲 .docx

《数字图像处理》教学大纲

英文课程名称:DigitalImageProcessing

课程编号：B035003

总学时：40（其中理论课学时：24实验（或上机）学时：16）

总学分：2

先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、程序设计基础、Python程序设计

适用专业：计算机科学与技术

开课单位：计算机科学与技术学院

执笔人：审校人：

一、课程简介

数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。本课程是计算机科学与技术、电子信息工程、通信工程、信息工程、信号与信息处理、生物医学工程、控制科学与工程等专业的专业课程。本课程主要内容包括图像获取与数字化、图像基本运算、图像变换、图像增强、图像形态学操作、图像压缩编码、图像分割等的基本原理和技术方法，并结合常见行业应用案例加深理解数字图像处理技术的发展。通过本课程的学习，培养学生解决数字图像处理应用领域问题的能力，为后续从事数字媒体、视频媒体、图像处理和计算机视觉等领域的技术研究与系统开发打下坚实的理论与技术基础。

本课程采用案例法、讲授法、任务驱动法等多种教学方法与多媒体教学手段配合，培养学生初步掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本处理方法；以学生为中心，注重产出导向的课程设计，强化学生工程实践能力提升，注重社会主义核心价值观的引导，并提升科学精神和科学思维能力，建立学术自信。

二、课程教学内容

第1章绪论

1．1数字图像处理简介

1．2数字图像处理的表示方法

1．3计算机中的数字图像文件格式

1．4数字图像处理系统的组成

1．5常见的数字图像处理操作

第2章数字图像处理基础

2.1色度学基础

2.2图像的数字化技术

2.3像素的基本关系

2.4图像质量评价

第3章Python图像处理基础

3.1Python编程语言

3.2Python的图像处理库

3.3Python图形处理开发环境配置

3.4图像文件的基本操作

3.5图像类型转换

第4章图像变换

4.1图像几何变换

4.2离散傅里叶变换

4.3离散余弦变换

第5章图像增强技术

5.1图像增强技术分类

5.2直接灰度变换法

5.3直方图修正法

5.4空域增强

5.5频域增强

5.6图像退化及复原（自学）

第6章形态学图像处理

6.1预备知识

6.2二值图像的形态学操作

6.3灰度图像的形态学操作

6.4图像形态学处理应用

第7章图像分割

7.1图像分割基本概念

7.2基于边缘的图像分割

7.3基于区域的图像分割

第8章图像压缩

8.1基础知识

8.2常见的图像压缩方法

第9章数字水印技术

9.1数字作品的版权保护

9.2版权保护技术的发展

9.3数字水印技术

9.4典型的数字水印方案

第10章指纹识别

10.1指纹识别技术概述

10.2指纹识别关键技术

10.3指纹识别算法Python实现

第11章病例图像处理案例

11.1病理图像处理案例

12.2病理图像处理技术发展现状

11.3病理图像处理案例的实现

三、习题课、课堂讨论内容

1．数字图像处理系统的组成

2．数字图像处理的基本操作方法

3．数字图像像素间的关系

3．数字图像直方图计算

4．数字图像的腐蚀和膨胀原理

5．图像分割的基本原理

6．图像压缩的基本原理

7.数字图像处理的典型应用与实现

四、实验（或上机）内容

1．数字图像文件的基本操作

（1）在计算机的图画软件中创建一幅图像，分别存储为BMP、GIF、JPEG和TIFF格式的图像文件，并显示其大小。

（2）实现图像文件的读取，获取图像的尺寸信息，显示图像。

（3）实现不同格式的图像间转换：将RGB彩色图像转为灰度图像，并显示；将灰度图像转为二值图像，并显示；将数值矩阵转图像并显示，保存到指定目录中。

（4）图像指定位置区域的操作：读取一幅彩色256*256的lena彩色图像，获取其[85:120,100:140]位置区域的像素值，计算并显示该图像的像素值均值等。

2.数字图像的基本操作和变换

（1）Python环境下实现图像文件的基本几何操作方法（包括平移、镜像等）。

（2）对图像文件数据进行离散傅里叶变换，并分析其变换后图像特点。

（3）对图像文件数据进行离散余弦变换，并分析其变换后图像特点。

3.数字图像增强处理

（1）对数字图像进行线性拉伸算法的增强实现（线性拉伸变换函数自行拟定）。

（2）对数字图像进行指数拉伸算法的实现。

（3）对数字图像进行直方图均衡化算法的实现。

（4）对数字图像添加高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、speckle噪声等，并显示添加噪声前后对比