《数字图像处理技术基础》课程教学大纲.pdf

《数字图像处理技术基础》是一门融合了信息技术、数学与人工智能的课程，旨在培养学生理解和应用数字图像处理技术的能力。这门课程涵盖了从图像基础知识到高级处理技术的广泛内容，不仅包含理论教学，还设有实验实践环节，以提高学生的实践技能。 在课程中，学生将学习以下关键知识点： 1. **图像处理基础**：学生将了解图像处理的基本概念，包括图像的分类（如一维、二维和多维信息），以及图像处理系统的基本组成，这是理解后续内容的基础。 2. **数字图像处理技术**：课程将深入探讨灰度变换和空间滤波方法，这是图像预处理的关键步骤，用于改善图像质量和提取有用信息。 3. **图像变换**：学生会接触到离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT），它们在频域处理中起到重要作用，可用于图像的频谱分析和滤波。 4. **图像复原与重建**：这部分内容涉及空间域和频域滤波技术，用于修复图像噪声和失真，恢复原始图像质量。 5. **彩色图像处理**：课程将介绍彩色图像的基础概念，如RGB、CMYK等颜色模型，以及如何对彩色图像进行处理。 6. **形态学图像处理**：这是一类基于形状和结构的图像处理方法，常用于图像分割和边缘检测。 7. **图像分割与特征分析**：学生将学习如何划分图像的不同区域，提取特征，这对于图像识别和分析至关重要。 课程教学采用讲授和实验相结合的方式，理论学时包括讨论和习题课，确保学生能够将所学知识付诸实践。实验部分设计了一系列基于MATLAB的图像处理任务，旨在让学生熟练掌握MATLAB图像处理工具箱的使用，包括图像读取、保存、显示，以及灰度变换、平滑处理、锐化处理和图像分割等操作。 教学内容和要求按照章节逐项展开，每个章节都有明确的学习目标、重点和难点，通过习题和实验巩固理论知识，提升实践能力。例如，第一章介绍了数字图像处理的历史、目的和相关领域，第二章则深入讲解图像的基本特性，包括获取、数字化和彩色空间模型等。 这门课程的全面性和实用性，使其成为计算机科学和信息安全领域的基础课程，为学生进一步探索人工智能、机器视觉等领域打下坚实基础。通过学习，学生不仅能掌握图像处理的理论知识，还能具备解决实际问题的能力，为未来在相关领域的工作或研究做好准备。