《數(shù)字圖像處理教程（OPENCV版）》 侯俊 教案大綱

《數(shù)字圖像處理》教學大綱課程名稱數(shù)字圖像處理課程代碼課程學分課程學時理論56+實驗16適用專業(yè)電子信息工程，通信，計算機科學，軟件工程，控制科學與工程先修課程信號與系統(tǒng)，線性代數(shù)開課時間第7學期開課單位課程類別專業(yè)必修考核方式閉卷考試課程教材侯俊，楊暉編著，數(shù)字圖像處理（OPENCV版），機械工業(yè)出版社課程簡介數(shù)字圖像處理是機器視覺、模式識別、醫(yī)學圖像處理等的基礎，本課程為工程專業(yè)的學生提供數(shù)字圖像處理的基本知識，是理論性和實踐性都很強的綜合性課程。課程內(nèi)容廣泛涵蓋了數(shù)字圖像處理的基本原理，包括圖像采樣和量化、圖像算術(shù)運算和邏輯運算、直方圖、圖像色彩空間、圖像分割、圖像形態(tài)學、圖像頻域處理、圖像分割、圖像降噪與圖像復原、特征提取與識別等。課程目標通過本課程學習，學生可以掌握數(shù)字圖像處理的基本方法，具備一定的解決圖像處理應用問題的能力，培養(yǎng)解決復雜工程問題的能力。具體目標如下：掌握數(shù)字圖像處理的基本原理、計算方法，能夠利用專業(yè)知識并通過查閱資料掌握理解相關(guān)新技術(shù)，對檢測系統(tǒng)及處理流程進行創(chuàng)新性設計；能夠知曉工程領域中涉及到的數(shù)字圖像處理技術(shù)，理解其適用場合、檢測對象及條件的限制，能根據(jù)給定的目標要求，針對工業(yè)檢測中的工程問題選擇和使用合適的技術(shù)和編程，進行仿真和分析；能夠知曉工程領域中所涉及的現(xiàn)代工具適用原理及方法，根據(jù)原理分析和仿真結(jié)果，進行方案比選，確定設計方案，具有檢測算法的設計能力；通過校內(nèi)外資源和現(xiàn)代信息技術(shù)，了解數(shù)字圖像處理發(fā)展趨勢，提高解決復雜工程問題的能力。課程目標對畢業(yè)要求的支撐關(guān)系支撐的畢業(yè)要求課程目標3.3:能夠在利用專業(yè)知識和查閱資料的基礎上，對檢測系統(tǒng)及其工藝流程進行創(chuàng)新性設計目標1目標45.1:能夠知曉電子信息工程領域中所涉及的現(xiàn)代工具及軟件的使用原理和方法，理解其適用場合、檢測對象及條件目標2目標3理論教學內(nèi)容及要求教學進程學時教學內(nèi)容課程目標123412緒論學習目的通過學習本章內(nèi)容，使學生初步了解數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的組成、電磁波各個頻段的特性以及視覺系統(tǒng)特點，對圖像處理技術(shù)的應用領域有一定的了解。學習內(nèi)容數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的組成掌握數(shù)字圖像系統(tǒng)組成構(gòu)架，理解各模塊的功能電磁波譜與可見光了解電磁波頻段的劃分，以及不同頻段電磁波的特點電磁波傳感器了解貝葉傳感器結(jié)構(gòu)視覺系統(tǒng)特性了解視覺適應性、視覺惰性、同時對比效應與馬赫帶效應，掌握視頻分辨率的概念，了解視覺錯覺數(shù)字圖像處理應用了解數(shù)字圖像處理的應用領域，例如工業(yè)檢測、醫(yī)學、監(jiān)控等領域教學重點與難點教學重點數(shù)字圖像及數(shù)字圖像處理基本概念、數(shù)字圖像處理系統(tǒng)組成教學難點理解貝葉傳感器的設計思路★★24數(shù)字圖像基本概念和運算學習目的通過本章學習，了解成像的數(shù)學模型，掌握圖像處理的基本概念，包括連通性、距離等，掌握圖像或圖像間的基本運算。學習內(nèi)容圖像成像模型了解數(shù)字圖像系統(tǒng)成像的數(shù)學模型圖像基本概念了解數(shù)字圖像處理中的采樣和量化概念，掌握數(shù)字圖像的數(shù)學表示方法，理解分辨率對圖像質(zhì)量的影響像素間基本關(guān)系掌握像素鄰域、連通性的概念，理解連通性對判斷區(qū)域、邊界的影響，掌握像素間距離的多種度量方式圖像的基本操作熟練掌握圖像間算術(shù)運算、圖像或圖像間邏輯運算的方法，了解上述運算的應用場景，理解仿射變換后坐標的計算方法，了解內(nèi)插的基本算法教學重點與難點教學重點數(shù)字圖像的表示，空間分辨率與灰度級分辨率的基本概念及其變化對圖像視覺效果的影響，像素的關(guān)系、圖像或圖像間的運算教學難點m連通、各種仿射變換的單應性矩陣★★★36圖像灰度變換與空間域濾波學習目的通過本章學習，掌握空間域中增強圖像的各種方法：灰度變換、基于直方圖的圖像增強方法，以及空間域圖像銳化、域圖像平滑的基本方法。學習內(nèi)容常用灰度變換了解單個像素灰度的線性變換，對數(shù)變換和反對數(shù)變換，掌握冪律變換參數(shù)對結(jié)果的影響，了解分段線性變換基于直方圖的灰度變換掌握直方圖的概念，熟練掌握直方圖均衡的計算方法，了解直方圖規(guī)定化的計算以及限制對比度自適應直方圖均衡的基本思路空間域濾波掌握空間域用模板濾波的計算方法，掌握空間域衰減噪聲的方法，以及圖像銳化的方法。教學重點與難點教學重點掌握空間域各種圖像增強的方法：灰度變換法、基于直方圖的灰度變換、圖像銳化及圖像平滑算法教學難點直方圖均衡的計算★★★44圖像的頻域處理學習目的了解二維傅里葉變換及其性質(zhì)，理解頻域圖像處理的基本思路，掌握頻域衰減噪聲的方法，掌握頻域提取邊緣的方法，了解頻域衰減周期性噪聲的方法學習內(nèi)容二維離散傅里葉變換離散傅立葉變換與反變換，以及離散傅里葉變換的性質(zhì)頻域濾波基礎知識了解頻域濾波理論依據(jù)、對圖像進行傅里葉變換的意義，以及濾波的基本步驟頻域低通濾波掌握頻域衰減噪聲的濾波方法，以及各低通濾波器的特點頻域高通濾波掌握頻域進行圖像銳化的濾波方法，以及各高通濾波器的特點同態(tài)濾波了解消除乘性噪聲的方法頻率選擇濾波器了解在頻域衰減周期性噪聲的方法教學重點與難點教學重點頻率域圖像增強的實現(xiàn)思想及基于頻率域的圖像噪聲消除方法教學難點圖像的傅里葉頻譜特性★★★54圖像復原學習目的了解圖像退化的數(shù)學模型，了解針對僅有噪聲造成的圖像退化、僅由退化系統(tǒng)造成的退化、以上兩者兼而有之造成的退化，分別有哪些技術(shù)進行圖像復原。學習內(nèi)容圖像退化模型和復原模型了解退化圖像成像的在空間域、頻域的數(shù)學模型噪聲模型了解常見噪聲的概率密度函數(shù)，以及概率密度函數(shù)的參數(shù)與噪聲統(tǒng)計特征之間的關(guān)系，以及如何在退化圖像中估計噪聲的概率密度分布與對應的參數(shù)復原僅由噪聲造成的退化圖像學習幾種非線性均值濾波算法，以及各算法適用的情況。了解統(tǒng)計排序算法，以及自適應濾波的基本思路退化函數(shù)的估計了解常見的諸如勻速運動造成的退化、鏡頭散焦造成的退化等情形的數(shù)學模型，了解基本的估計退化函數(shù)的方法逆濾波了解逆濾波的工作原理，以及噪聲對逆濾波的影響維納濾波和有約束最小二乘濾波針對退化函數(shù)已知、噪聲參數(shù)已知的的情況，了解使得退化圖像與復原圖像的均方誤差達到最小的復原算法Lucy-Richardson復原(非盲L-R復原了解在退化函數(shù)已知、噪聲參數(shù)未知情況下，通過迭代進行復原的算法圖像盲復原了解在噪聲參數(shù)未知、退化函數(shù)未知情況下的圖像復原技術(shù)教學重點與難點教學重點退化系統(tǒng)的空間域數(shù)學模型，以及對應的頻域數(shù)學模型，常見噪聲的概率密度函數(shù)教學難點有約束最小二乘濾波★★64彩色圖像處理學習目的掌握彩色圖像基本概念、色彩空間的分類，了解各色彩空間適用領域以及色彩變換，彩色圖像增強、彩色圖像平滑、彩色圖像銳化等處理技術(shù)學習內(nèi)容彩色圖像基礎掌握三基色原理，掌握色調(diào)、飽和度、亮度等彩色圖像的基本概念，了解可見光波段頻率與色彩的關(guān)系，掌握通過CIE1931色度圖確定色調(diào)、飽和度、互補色的方法色彩空間掌握RGB色彩空間，了解CMY色彩空間，掌握HSI色彩空間，了解與設備無關(guān)的La*b*偽彩色圖像處理理解對灰度圖像進行偽彩色處理的必要性，理解在空間域和頻域偽彩色處理的基本方法，掌握灰度分層法色彩變換了解補色的基本概念，掌握補色變換的方法，了解色彩分割的基本原則以及色彩之間距離的幾種計算方法，掌握彩色圖像灰度化的三種方法，掌握彩色圖像通過調(diào)整亮度分量進行對比度增強的方法，了解白平衡法、最大顏色值法的基本原理彩色圖像空間濾波掌握彩色圖像平滑、銳化的方法彩色圖像邊緣檢測了解三維梯度向量的構(gòu)建方法，了解邊緣檢測所用多維梯度法的基本原理教學重點與難點教學重點三基色原理，色調(diào)、飽和度、亮度等彩色圖像的基本概念，RGB色彩空間，HSI色彩空間，灰度分層法進行偽彩色處理，彩色圖像灰度化的方法，對亮度分量進行直方圖均衡增強圖像對比度教學難點最大顏色值法、白平衡法，邊緣檢測中的多維梯度法★★★74小波與多分辨率處理學習目的了解小波分析的基本原理，掌握小波變換與頻域分析的對應關(guān)系，掌握小波變換用于圖像去噪的基本方法，了解采用小波變換的圖像融合技術(shù)學習內(nèi)容小波變換基礎知識了解小波函數(shù)的可容許性，理解小波函數(shù)的特點，掌握時域分辨率與頻域分辨率之間的關(guān)系，理解小波變換的多尺度分析屬性，掌握小波變換后各子帶對應的頻率，了解提升小波和小波包變換圖像小波變換掌握二維小波變換各子帶對應的頻率劃分，并能根據(jù)對應頻率分析各子帶重構(gòu)圖像的特性，了解圖像的小波包變換小波圖像去噪了解模極大值去噪法，掌握閾值去噪的基本思路，掌握軟閾值法和硬閾值法對小波系數(shù)的處理方式小波圖像融合掌握圖像融合的基本原理，了解不同分辨率彩色圖像和灰度圖像融合的方法教學重點與難點教學重點小波函數(shù)的特點，小波變換時域分辨率與頻域分辨率之間的關(guān)系，小波變換各子帶與頻率的對應關(guān)系，閾值去噪算法教學難點小波變換的計算公式，小波變換多尺度分析特性的理解，最優(yōu)小波包基的選擇★★84圖像壓縮學習目的了解圖像壓縮存在的先決條件，理解壓縮編碼的意義，掌握圖像壓縮編碼的基本概念和基礎知識學習內(nèi)容圖像壓縮基礎了解圖像中存在的各種冗余，了解評價壓縮圖像質(zhì)量的指標常用編碼掌握霍夫曼編碼和算術(shù)編碼，了解游程編碼、LZW編碼和矢量量化編碼，位平面編碼理解不同位平面對圖像的影響，了解位平面編碼變換編碼掌握離散余弦變換，理解DCT用于圖像壓縮的優(yōu)勢，理解JPEG編碼的原理，了解EZW編碼和JPEG2000編碼視頻壓縮了解視頻的特點，理解視頻壓縮的基本原理和方法，理解運動估計和運動補償教學重點與難點教學重點霍夫曼編碼和算術(shù)編碼的原理和編碼步驟，離散余弦變換的特點和計算，視覺系統(tǒng)特性對壓縮方案設計的影響教學難點算術(shù)編碼的步驟，LZW編碼步驟，JPEG2000編碼中的EBCOT技術(shù)★★96形態(tài)學處理學習目的了解并掌握簡化圖像數(shù)據(jù)，保持圖像基本形態(tài)特征，除去不相干結(jié)構(gòu)的基本原理和方法學習內(nèi)容預備知識掌握集合的基本操作如反射、平移，了解結(jié)構(gòu)元的概念腐蝕與膨脹掌握腐蝕、膨脹運算的原理、結(jié)構(gòu)元形狀、大小對運算結(jié)果的影響，了解運算在目標提取中的應用，了解腐蝕與膨脹的對偶性開運算和閉運算掌握開運算與閉運算原理及其對偶性擊中與擊不中變換了解擊中與擊不中變換的原理一些基本形態(tài)學算法了解二值圖像形態(tài)學基本處理方法，例如種子填充、提取連通區(qū)域、求凸包、細化和粗化，掌握邊界提取方法，理解通過距離變換實現(xiàn)骨架化的方法，理解形態(tài)學重建與開運算、閉運算的區(qū)別灰度圖像的形態(tài)學處理掌握灰度圖像的腐蝕、膨脹處理，以及頂帽變換和底帽變換，了解灰度圖像的形態(tài)學濾波技術(shù)教學重點與難點教學重點二值圖像的腐蝕、膨脹、開運算、閉運算，分析結(jié)構(gòu)元形狀的形態(tài)學處理結(jié)果的影響，灰度圖像的腐蝕、膨脹、頂帽變換和底帽變換教學難點擊中與擊不中變換，凸包計算、細化計算★★★106圖像分割學習目的了解和掌握各種圖像分割的技術(shù)，以便將目標從圖像中分離出來學習內(nèi)容邊緣檢測掌握梯度方向的計算，梯度方向與邊緣的關(guān)系，了解噪聲對邊緣檢測的影響，了解邊緣檢測的LoG、DoG技術(shù)，了解Canny邊緣檢測，掌握Hough變換的基本原理基于閾值的圖像分割掌握全局閾值分割的Otsu算法，了解局部閾值分割的基本原理基于區(qū)域的圖像分割了解區(qū)域生長法和區(qū)域分裂合并法基于聚類的圖像分割掌握Kmeans分割算法，了解高斯混合模型，以及基于高斯混合模型的圖像分割原理基于圖論的圖像分割了解圖論中的基本概念，了解圖像如何轉(zhuǎn)化為圖論中的圖，圖像分割如何轉(zhuǎn)化為圖分割形態(tài)學分水嶺分割掌握分水嶺法的原理，理解基于標記的分水嶺分割基本原理運動目標分割了解幀間差法的原理及其適用范圍，掌握背景差法的原理，了解背景估計的方法教學重點與難點教學重點Hough變換的原理與實現(xiàn)步驟，Otsu閾值分割算法，Kmeans分割算法，分水嶺分割的原理教學難點Canny邊緣檢測，Hough變換原理，高斯混合模型用于圖像分割，視頻中基于高斯混合模型的背景估計基本思路★★★116表示與描述學習目的了解和掌握各種圖像特征，簡化目標的描述，以便于從分割的區(qū)域中提取目標學習內(nèi)容表示了解區(qū)域輪廓的表示方法，例如鏈碼、近似多邊形描述等邊界描述子了解用數(shù)學參量描述邊界的方法，掌握傅里葉描述子區(qū)域描述子掌握質(zhì)心的計算方法，掌握區(qū)域矩的計算方法，了解Hu矩和Zernike矩紋理描述了解灰度直方圖統(tǒng)計的各種參量，掌握LBP特征值的計算方法，掌握共生矩陣的計算，了解HOG主成分分析用于特征降維理解主成分分析法的原理，了解其計算步驟特征點檢測與描述掌握角點的特點，了解Harris角點等的計算方法，理解尺度空間的概念，了解SIFT、SURF、ORB特征點的檢測與描述子構(gòu)建方法，了解BRIEF描述子的構(gòu)建方法教學重點與難點教學重點質(zhì)心與各類區(qū)域矩的計算，LBP特征值，共生矩陣教學難點角點、SIFT等特征點的檢測方法，SIFT、SURF、ORB、BRIEF各描述子的構(gòu)建★★★126目標識別學習目的了解和掌握根據(jù)目標的特征描述，如何將目標進行分類或識別的算法技術(shù)學習內(nèi)容基于決策理論的模式識別了解最小距離分類器、KNN分類器、支持矢量機的原理，掌握模板匹配的原理和評價標準，了解神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)特征點匹配掌握暴力匹配，了解近似最近鄰匹配的原理，掌握RANSAC算法的基本原理，了解GMS算法的原理運動目標跟蹤掌握光流估計的兩個前提條件，了解稀疏光流估計和稠密光流估計，掌握meanshift方向的意義，了解meanshift跟蹤算法，了解Camshift跟蹤算法，掌握Camshift跟蹤區(qū)域中顏色概率分布圖的建立方法教學重點與難點教學重點最小距離分類器，模板匹配的計算，RANSAC算法教學難點GMS算法實現(xiàn)步驟，稀疏光流估計、稠密光流估計的模型，理解meanshift跟蹤算法中樣本密度估計與概率密度估計之間的轉(zhuǎn)化關(guān)系★★★★實驗教學內(nèi)容及要求實驗教學學時實驗教學內(nèi)容及要求14教學內(nèi)容圖像去噪與圖像增強教學要求對給定的高噪聲圖像選擇合適方案進行去噪，并對去噪后的圖像進行直方圖均衡增加對比度，并使圖像邊緣盡量清晰24教學內(nèi)容圖像中直尺的自動檢測教學要求自行拍攝圖像，要求圖像中一個或多個直尺，并且有書籍等其它具有直線邊緣的物體。對圖像進行分割（邊緣檢測），并檢測出所有直線，根據(jù)區(qū)域描述子或者輪廓描述子等數(shù)字量，將直尺與其它具有直線邊緣的物體區(qū)分開。34教學內(nèi)容兩幅具有部分相同場景的圖像變形匹配教學要求自行拍攝兩幅圖像，拍攝要求：（1）兩幅圖像中有相同的場景例如同一建筑物或者同一自然景觀；（2）兩幅圖像有部分場景不相同；（3）拍攝時攝像頭的俯仰角不同；（4）兩幅圖像光照略有不同，例如一個陰天拍攝，一個晴天拍攝。在兩幅圖像中尋找特征點，并對特征點進行匹配，根據(jù)匹配特征點坐標計算出單應性矩陣，對其中一幅圖像仿射變換，使得變換后兩幅圖像的拍攝成像角度相同。44教學內(nèi)容運動目標的跟蹤教學要求靜止在人流、車流較少的道路邊，攝像頭正對方向與道路垂直，拍攝一段視頻，統(tǒng)計視頻中沿道路方向運動的行人的數(shù)量，并分別給出向左、向右運動的行人數(shù)量（視頻中確保沿道路運動的車輛運動速度遠高于行人的速度）。首先在視頻中自動檢測出運動目標，對運動目標進行跟蹤，求出運動目標的運動速度，將運動速度與預設的閾值比較，篩選出行人。課程考核與成績評定考試資格無故缺課達三分之一或作業(yè)未完成二分之一的，取消考核資格，課程考核成績以零分記考核形式■閉卷筆試□開卷/半開卷□小論文■報告□口試□作品□筆試兼用■上機□技能操作□其他（請注明）考核環(huán)節(jié)實驗30%，作業(yè)10%，課堂測驗10%，閉卷筆試50%各考核環(huán)節(jié)對課程目標的支撐關(guān)系課程目標實驗作業(yè)課堂測驗閉卷筆試1★★★2★★★★3★★★4★★★成績評定比例各考核環(huán)節(jié)對應的成績比例課程目標畢業(yè)要求實驗作業(yè)課堂測驗閉卷筆試1畢業(yè)要求3.3520102畢業(yè)要求5.11035203畢業(yè)要求5.11020204畢業(yè)要求3.35350各環(huán)節(jié)成績評定標準實驗考核與成績評定標準優(yōu)秀良好及格不及格按時完成實驗，實現(xiàn)所有功能，報告撰寫符合寫作規(guī)范，邏輯清晰，表述清楚，格式整齊按時完成