數(shù)字圖像處理（第4版）-教學(xué)日歷

教學(xué)日歷（20xx～20xx學(xué)年第x學(xué)期）開課學(xué)院開課專業(yè)講授學(xué)時(shí)32課程名稱數(shù)字圖像處理授課教師實(shí)踐/實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)32授課年級(jí)授課班級(jí)總學(xué)時(shí)64使用教材《數(shù)字圖像處理》參考書目《數(shù)字圖像處理》校歷周次授課內(nèi)容分章節(jié)題目第1周第1章緒論（2學(xué)時(shí)）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)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)嵗?學(xué)時(shí)）1.4數(shù)字圖像處理的基本步驟1.5圖像處理系統(tǒng)的組成（1學(xué)時(shí)）第2章數(shù)字圖像基礎(chǔ)（2學(xué)時(shí)）2.1視覺感知要素（1學(xué)時(shí)）2.2光和電磁波譜2.3圖像感知與獲?。?學(xué)時(shí)）第2周第2章數(shù)字圖像基礎(chǔ)（4學(xué)時(shí)）2.4圖像取樣和量化（1學(xué)時(shí)）2.5像素間的一些基本關(guān)系（1學(xué)時(shí)）2.6數(shù)字圖像處理所用的基本數(shù)學(xué)工具介紹（2學(xué)時(shí)）第3周第3章灰度變換與空間濾波（2學(xué)時(shí)）3.1背景3.2一些基本的灰度變換函數(shù)（1學(xué)時(shí)）3.3直方圖處（1學(xué)時(shí)）3.4空間濾波基（1學(xué)時(shí)）3.5平滑（低通）空間濾波器（1學(xué)時(shí)）第4周第3章灰度變換與空間濾波（2學(xué)時(shí)）3.6銳化（高通）空間濾波器（1學(xué)時(shí)）3.7低通、高通、帶阻和帶通濾波器3.8組合使用空間增強(qiáng)方法（1學(xué)時(shí)）第4章頻率域?yàn)V波（2學(xué)時(shí)）4.1背景4.2基本概念（1學(xué)時(shí)）4.3取樣和取樣函數(shù)的傅里葉變換（1學(xué)時(shí)）第5周第4章頻率域?yàn)V波（4學(xué)時(shí)）4.4單變量的離散傅里葉變換4.5二變量函數(shù)的傅里葉變換（1學(xué)時(shí)）4.6二維DFT和IDFT的一些性質(zhì)4.7頻率域?yàn)V波基礎(chǔ)（1學(xué)時(shí)）4.8使用低通頻率域?yàn)V波器平滑圖像4.9使用高通濾波器銳化圖像（1學(xué)時(shí)）4.10選擇性濾波4.11快速傅里葉變換（1學(xué)時(shí)）第6周第5章圖像復(fù)原與重建（4學(xué)時(shí)）5.1圖像退化/復(fù)原處理的一個(gè)模型5.2噪聲模型（1學(xué)時(shí)）5.3只存在噪聲的復(fù)原——空間濾波5.4使用頻率域?yàn)V波降低周期噪聲（1學(xué)時(shí)）5.5線性位置不變退化5.6估計(jì)退化函數(shù)（1學(xué)時(shí)）5.7逆濾波5.8最小均方誤差（維納）濾波（1學(xué)時(shí)）第7周第5章圖像復(fù)原與重建（2學(xué)時(shí)）5.9約束最小二乘方濾波5.10幾何均值濾波（1學(xué)時(shí)）5.11由投影重建圖像（1學(xué)時(shí)）第6章彩色圖像處理（2學(xué)時(shí)）6.1彩色基礎(chǔ)6.2彩色模型（1學(xué)時(shí)）6.3假彩色圖像處理6.4全彩色圖像處理基礎(chǔ)（1學(xué)時(shí)）第8周第6章彩色圖像處理（4學(xué)時(shí)）6.5彩色變換（2學(xué)時(shí)）6.6彩色圖像平滑和銳化6.7使用彩色分割圖像（1學(xué)時(shí)）6.8彩色圖像中的噪聲6.9彩色圖像壓縮（1學(xué)時(shí)）第9周第7章小波變換和其他圖像變換（4學(xué)時(shí)）7.1背景7.2基于矩陣的變換7.3相關(guān)（1學(xué)時(shí)）7.4時(shí)間-頻率平面的基函數(shù)（1學(xué)時(shí)）7.5基圖像7.6傅里葉相關(guān)的變換（1學(xué)時(shí)）7.7沃爾什-哈達(dá)瑪變換7.8斜變換7.9哈爾變換（1學(xué)時(shí)）第10周第7章小波變換和其他圖像變換（2學(xué)時(shí)）7.10小波變換（2學(xué)時(shí)）第8章圖像壓縮和水印（2學(xué)時(shí)）8.1基礎(chǔ)8.2霍夫曼編碼（1學(xué)時(shí)）8.3Golomb編碼8.4算術(shù)編碼（1學(xué)時(shí)）第11周第8章圖像壓縮和水?。?學(xué)時(shí)）8.5LZW編碼8.6行程編碼8.7基于符號(hào)的編碼（1學(xué)時(shí)）8.8比特平面編碼8.9塊變換編碼8.10預(yù)測(cè)編碼（1學(xué)時(shí)）8.11小波編碼（1學(xué)時(shí)）8.12數(shù)字圖像水印（1學(xué)時(shí)）第12周第9章形態(tài)學(xué)圖像處理（4學(xué)時(shí)）9.1預(yù)備知識(shí)9.2腐蝕和膨脹（1學(xué)時(shí)）9.3開運(yùn)算與閉運(yùn)算9.4擊中-擊不中變換（1學(xué)時(shí)）9.5一些基本的形態(tài)學(xué)算法（2學(xué)時(shí)）第13周第9章形態(tài)學(xué)圖像處理（2學(xué)時(shí)）9.6形態(tài)學(xué)重建9.7二值圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算小結(jié)（1學(xué)時(shí)）9.8灰度級(jí)形態(tài)學(xué)（1學(xué)時(shí)）第10章圖像分割（2學(xué)時(shí)）10.1基礎(chǔ)知識(shí)10.2點(diǎn)、線和邊緣檢測(cè)（2學(xué)時(shí)）第14周第10章圖像分割（4學(xué)時(shí)）10.3閾值處理（1學(xué)時(shí)）10.4使用區(qū)域生長(zhǎng)、區(qū)域分離與聚合進(jìn)行分割10.5使用聚類和超像素的區(qū)域分割（1學(xué)時(shí)）10.6使用圖割分割區(qū)域10.7使用形態(tài)學(xué)分水嶺分割圖像（1學(xué)時(shí)）10.8分割中運(yùn)動(dòng)的使用（1學(xué)時(shí)）第15周第11章特征提?。?學(xué)時(shí)）11.1背景11.2邊界預(yù)處理（1學(xué)時(shí)）11.3邊界特征描述子11.4區(qū)域特征描述子11.5作為特征描述子的主分量（1學(xué)時(shí)）11.6整體圖像特征（1學(xué)時(shí)）11.7尺度不變特征變換（SIFT）（1學(xué)時(shí)）第16周第12章圖像模式分類（4學(xué)時(shí)）12.1背景12.2模式與模式類12.3原型匹配模式分類12.4最優(yōu)（貝葉斯）統(tǒng)計(jì)分類器（1學(xué)時(shí)