三、课程内容与教学要求
第一章 绪论
（一）课程内容
1. 数字图像处理的发展简史；
2. 数字图像处理系统的组成；
3. 数字图像处理的应用。
（二）教学要求
1. 了解数字图像处理的发展；
2. 理解数字图像处理系统的组成；
3. 掌握数字图像处理的应用。
（三）重点与难点
1. 重点
数字图像处理基本步骤和数字图像处理系统的组成。
2. 难点
数字图像处理基本步骤和数字图像处理系统的组成。
第二章 图像的数字化与显示
（一）课程内容
1. 连续图像的数字描述；
2. 图像数字化的过程、图像的量化方法；
3. 图像的输入输出设备；
4. 图像直方图的概念及应用。
（二）教学要求
1. 了解连续图像的数字描述；
2. 掌握图像数字化的过程、图像的量化方法；
3. 了解图像的输入输出设备；
4. 掌握图像直方图的概念及应用。
（三）重点与难点
1. 重点
图像数字化的过程、图像的量化方法；图像直方图的概念及应用。
2. 难点
图像数字化的过程、图像的量化方法。
第三章 图像变换
（一）课程内容
1. 图像的几何变换，包括位置变换、形状变换；
2. 图像的频域变换，包括傅里叶变换、离散余弦变换、K-L变换。
（二）教学要求
1. 理解图像的几何变换，包括位置变换、形状变换；
2. 掌握图像的频域变换，包括傅里叶变换、离散余弦变换、K-L变换。
（三）重点与难点
1. 重点
图像的频域变换的应用；
2. 难点
图像的频域变换的原理及过程。
第四章 图像增强
（一）课程内容
1. 图像灰度变换，包括灰度修正、对比度展宽、噪声限幅、动态范围调整、直方图均衡、直方图规格化；
2. 图像平滑，包括均值滤波、中值滤波、KNN平滑滤波；
3. 图像锐化，包括一阶微分锐化、二阶微分锐化、方向模板锐化；
4. 变换域运算，包括通带滤波、同态滤波；
5. 彩色增强，包括假彩色增强、伪彩色增强。
（二）教学要求
1. 掌握图像灰度变换的原理及应用；
2. 掌握图像平滑的原理及应用；
3. 掌握图像锐化的原理及应用；
4. 理解图像变换与运算的原理；
5. 理解图像彩色增强的原理。
（三）重点与难点
1. 重点
图像灰度变换的原理及应用；图像平滑的原理及应用；图像锐化的原理及应用；
2. 难点
图像变换与运算的原理。
第五章 图像编码与压缩
（一）课程内容
1. 图像数据压缩概述，包括相关性和多余度、保真度准则、图像压缩术语等；
2. 预测编码，包括帧内预测DPCM、帧间预测编码；
3. 行程编码，包括RLE编码、二值图像编码；
4. 变换编码，包括DCT变换编码、JPEG压缩；
5. 统计编码，包括哈夫曼编码；
6. 混合编码。
（二）教学要求
1. 理解图像数据压缩的原理及术语；
2. 掌握预测编码、行程编码、变换编码、统计编码的原理及应用；
3. 了解混合编码的原理及应用。
（三）重点与难点
1. 重点
预测编码、行程编码、变换编码、统计编码的原理及应用；
2. 难点
预测编码的原理；混合编码的原理。
第六章 图像复原
（一）课程内容
1. 退化模型，包括图像退化因素、图像退化模型；
2. 逆滤波复原；
3. 有约束复原，包括能量约束复原、平滑约束复原、维纳滤波复原；
4. 运动模糊的复原、几何畸变的消除；
5. 盲目解卷积图像复原。
（二）教学要求
1. 了解退化因素、退化模型；
2. 理解运动模糊的恢复、几何畸变的消除。
3. 掌握逆滤波复原、有约束复原、盲目解卷积图像复原。
（三）重点与难点
1. 重点
逆滤波复原、约束复原、盲目解卷积图像复原；
2. 难点
逆滤波复原、有约束复原。
第七章 图像分割
（一）课程内容
1. 图像分割目的、原则；
2. 基于图像边界的分割，包括邻域搜索跟踪、曲线拟合；
3. 基于区域灰度的分割，包括边缘检测、门限化、最小阈值、最优阈值；
4. 区域扩张的图像分割，包括区域生长、子区域合并。
（二）教学要求
1. 了解图像分割目的、原则；
2. 理解基于区域灰度的分割；
3. 掌握基于图像边界的分割、区域扩张的图像分割。
（三）重点与难点
1. 重点
基于图像边界的分割、区域扩张的图像分割；
2. 难点
基于图像边界的分割、区域扩张的图像分割。
第八章 图像特征与分析
（一）课程内容
1. 图像分析的目的、图像特征的种类；
2. 形态学运算，包括膨胀、腐蚀、开启、闭合运算及其应用；
3. 图像纹理的概念、纹理分析的方法；
4. 图像形状分析的方法，包括傅里叶描述符、链码、骨架。
（二）教学要求
1. 了解图像分析的目的、图像特征的种类；
2. 理解形态学运算，包括膨胀、腐蚀、开启、闭合运算及其应用；
3. 掌握图像纹理分析的方法、图像形状分析的方法。
（三）重点与难点
1. 重点
图像纹理分析的方法、图像形状分析的方法；
2. 难点
图像纹理分析的方法、图像形状分析的方法。
