本課程系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理中的中高級層次的內(nèi)容。主要任務(wù)是培養(yǎng)學(xué)生的動手實(shí)踐操作能力，能夠在本課程的學(xué)習(xí)過程中掌握數(shù)字圖像處理常用技術(shù)，并且能進(jìn)一步學(xué)習(xí)數(shù)字圖像解譯的前沿方法和技術(shù)，以及具備設(shè)計(jì)數(shù)字圖像處理應(yīng)用系統(tǒng)的能力。本課程的主要內(nèi)容包括：小波變換、圖像分割、特征表述、目標(biāo)識別等。通過對本課程中基本方法的操作研究，培養(yǎng)研究生解決智能化檢測與控制中應(yīng)用問題的初步能力，為在計(jì)算機(jī)視覺、模式識別等領(lǐng)域從事研究與開發(fā)打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。本課程的主要要求是學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理的基本概念、基本原理、實(shí)現(xiàn)方法和實(shí)用技術(shù)，并能應(yīng)用這些方法開發(fā)數(shù)字圖像處理系統(tǒng)中，為學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理新方法奠定理論基礎(chǔ)。

數(shù)字圖像處理課程是自動化專業(yè)的專業(yè)選修課。本課程著重于培養(yǎng)學(xué)生解決智能化檢測與控制中應(yīng)用問題的初步能力，為在計(jì)算機(jī)視覺、模式識別等領(lǐng)域從事研究與開發(fā)打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。主要任務(wù)是學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理的基本概念、基本原理、實(shí)現(xiàn)方法和實(shí)用技術(shù)，并能應(yīng)用這些基本方法開發(fā)數(shù)字圖像處理系統(tǒng)，為學(xué)習(xí)圖像處理新方法奠定理論基礎(chǔ)。

第一章  緒論 (2學(xué)時)

        1．1  什么是數(shù)字圖像處理             

        1．2  數(shù)字圖像處理的起源

        1．3  數(shù)字圖像處理的實(shí)例            

        1．4  數(shù)字圖像處理的基本步驟

        1．5  圖像處理系統(tǒng)組成               

第二章  數(shù)字圖像基礎(chǔ) (2學(xué)時)

        2．1  視覺感知要素                   

        2．2  光和電磁波

        2．3  圖像感知和獲取                 

        2．4  圖像取樣和量化

        2．5  像素間的一些基本關(guān)系          

        2．6  數(shù)字圖像處理所用數(shù)學(xué)工具介紹

第三章 灰度變換與空間濾波 (4學(xué)時)

        3．1  背景知識                       

        3．2  一些基本的灰度變換函數(shù)

        3．3  直方圖處理                    

        3．4  空間濾波基礎(chǔ)

        3．5  平滑空間濾波器                 

        3．6  銳化空間濾波器

        3．7  混合空間增強(qiáng)法                   

        3．8  使用模糊技術(shù)進(jìn)行灰度變換和空間濾波

第四章  頻率域?yàn)V波 (4學(xué)時)

        4．1  背景                           

        4．2  基本概念

        4．3  取樣和取樣函數(shù)的傅里葉變換    

        4．4  單變量的離散傅里葉變換

        4．5  兩個變量函數(shù)的擴(kuò)展             

        4．6  二維離散傅里葉變換的一些性質(zhì)  

         4．7  頻率域?yàn)V波基礎(chǔ)                 

         4．8  圖像復(fù)原域重建

第五章  圖像復(fù)原與重建 (2學(xué)時)

        5．1  圖像退化/復(fù)原過程的模型        

        5．2  噪聲模型

        5．3  只存在噪聲的復(fù)原——空間濾波   

        5．4  用頻率域?yàn)V波消除周期噪聲

        5．5  線性、位置不變的退化            

        5．6  估計(jì)退化函數(shù)

        5．7  逆濾波                        

        5．8  最小均方誤差(維納)濾波

        5．9  約束最小二乘方濾波            

        5．10  幾何均值濾波

        5．11  由投影重建圖像

第六章  彩色圖像處理 (2學(xué)時)

        6．1  彩色基礎(chǔ)                      

        6．2  彩色模型

        6．3  偽彩色圖像處理                 

        6．4  全彩色圖像處理基礎(chǔ)

        6．5  彩色變換                       

        6．6  平滑和銳化

        6．7  基于彩色的圖像分割             

        6．8  彩色圖像中的噪聲

        6．9  彩色圖像壓縮

第七章  小波和多分辨率處理 (4學(xué)時)

        7．1  背景                           

        7．2  多分辨率展開

        7．3  一維小波變換                   

        7．4  快速小波變換

        7．5  二維小波變換                   

        7．6  小波包

第八章  圖像壓縮 (2學(xué)時)

        8．1  基礎(chǔ)知識                       

        8．2  一些基本方法

        8．3  數(shù)字圖像水印

第九章  形態(tài)學(xué)圖像處理 (4學(xué)時)

        9．1  預(yù)備知識                       

        9．2  腐蝕和膨脹

        9．3  開操作與閉操作            

       9．4  擊中或擊不中變換

       9．5  一些基本的形態(tài)學(xué)算法          

       9.  6  灰度級形態(tài)學(xué)

第十章  圖形分割  (4學(xué)時)

        10．1  基礎(chǔ)知識                       

        10．2  點(diǎn)、線和邊緣檢測

        10．3  閾值處理                      

        10．4  基于區(qū)域的分割

        10.  5  用形態(tài)學(xué)分水嶺的分割          

        10.  6  分割中運(yùn)動的應(yīng)用

第十一章  表示和描述  (4學(xué)時)

        11.  1  表示                          

         11.  2  邊界描繪子

        11.  3  區(qū)域描繪子                    

         11.  4  使用主分量進(jìn)行描繪

        11.  5  關(guān)系描繪子

第十二章  目標(biāo)識別  (2學(xué)時)

        12.  1  模式和模式類                  

        12.  2  基于決策理論方法的識別

        12.  3  結(jié)構(gòu)方法