课程号： 00135590
课程名称：计算机图像处理
开课学期：春
学分： 3
先修课程：数学分析、线性代数（高等数学）、数值分析（计算方法）、数字信号处理
基本目的：数字图像处理是一门信息专业课程，旨在讲授有关利用计算机进行图像处理的理论和方法，目的是学习计算机图像处理的基本知识和基本技术，能编写基本的图像处理程序。
内容提要：
第一章 绪论（4学时）1. 图像、图像处理、数字图像处理的概念 2. 数字图像处理的特点：稳定性、自适应性、普适性 3. 计算机视觉：数据维数、视频分析、困难点 4. 图像表示：Hierarchy、Two Levels、3D视觉
第二章 图像性质（8学时）1. 度量和拓扑性质（距离定义、邻域定义及其矛盾、边缘vs边界） 2. 直方图（定义、物理含义、性质、应用、均衡化、规定化） 3. 图像熵（定义、性质） 4. 视觉感知（图像对比度、图像锐度、视觉错觉） 5. 图像质量（四个特性指标及其影响因素）
第三章 图像获取（2学时）1. 光学理论（分类、适用场合、基本辐射度量和光度量） 2. 颜色：电磁波光谱、颜色空间、人眼光谱视函数 3. 典型光学元器件 （分类、实现功能） 4. 典型光学系统 （人眼、望远镜、显微镜、相机） 5. 光电探测器 （分级、特征参数、光电转换类型）6. 噪声（产生原理、分类、构造方法）
第四章 数据结构（10学时）1. 图像表示的四个层次：形象图、分割图、几何表示、关系模型 2. 传统图像数据结构：矩阵、链表、拓扑数据结构（图）、关系结构 3. 分层数据结构：金字塔（M型和T型）、四叉树 4. 图像正交变换：Fourier变换、余弦变换、Hadamard变换、小波变换等
第五章 图像预处理（16学时）
1. 图像灰度值变换 a） 基于像素位置和灰度的变化：基于乘性退化模型 b） 基于灰度的变换：灰度拉伸、伪彩色映射、直方图均衡化
2. 图像几何变换： a） 像素坐标变换：多项式变换、双线性变换、仿射变换 b） 灰度插值：最近邻插值、双线性插值、双三次插值
3. 局部预处理方法：a） 图像平滑：平滑方法及相应的平滑算子 b） 图像锐化：图像边缘探测、边缘检测器（锐化算子、二阶导数零交叉 LoG/DoG、多尺度描述、Canny边缘检测、多光谱图像边缘、拐角点检测、参数模型下的边缘检测）
4. 图像复原 a） 图像退化原因、退化模型、退化函数 b） 反卷积、逆滤波、Wiener滤波（频域滤波函数形式和推导）
第六章 图像分割（8学时）1. 阈值分割：p-tile、全局阈值、最优阈值、多光谱阈值分割 2. 边缘分割：边缘连接、模板匹配、边缘跟踪、Hough变换 3. 区域分割：区域增长模型、区域分裂与聚合、基于形态学的分水岭分割 4. 基于图割（Graph cuts）算法的分割
教学方式：课堂讲授和上机实践相结合,每周授课3学时。
根据课程内容，对于理论基础章节使用英文课件讲授，学习理论概念之外熟悉专业术语；
对于图像处理各专题使用中文课件讲授。
每次课上预留5-10分钟时间，开展现实案例讨论，引导学生独立思考和分析能力。
教材与参考书：
1. Milan Sonka等编写：Image Processing，Analysis and Machine Vision。1999，Brooks/Cole 2.Publishing Company。
2. 赵荣椿等编著：数字图象处理导论，西北工业大学出版社，2000年8月出版。
3. K. R. Castleman：Digital Image Processing，1996，Prentice Hall，Inc，1998年清华出版社影印出版。
学生成绩评定方法：平时作业50％，包括理论分析、计算机编程和文献阅读报告。期末考试50％，笔试闭卷。
课程修订负责人：毛珩
