数字图像处理基础与应用

"这是一本关于数字图像处理的教材，旨在教授图像的结构组成和处理技术，适合自动化、电气、电信、通信工程以及机制、机化的专业学生学习。由邓继忠教授在工程学院自动化教研室授课，通过课堂讲授、自修、实验和大作业四个环节进行教学。课程内容包括数字图像的基础知识、处理方法和应用介绍，同时强调自我学习和编程能力的提升。考核方式主要依据考勤、实验和大作业编程，没有笔试。" 在《数字图像处理》这门课程中，学生将学习到以下关键知识点： 1. **数字图像处理基础知识**： - **图像与图像处理**：理解图像的基本概念，包括像素、分辨率、色彩模式等，以及图像处理的基本步骤。 - **计算机图像处理系统的组成**：涵盖图像输入、处理、存储和输出设备的功能和工作原理。 - **数字图像处理的基本原理**：包括图像数字化、采样与量化、图像的表示形式等。 - **彩色图像**：探讨RGB、CMYK等颜色模型，以及彩色图像的处理方法。 2. **数字图像处理与分析的基本方法**： - **图像的噪声抑制**：学习如何使用滤波器减少图像噪声，如均值滤波、中值滤波等。 - **图像增强**：研究如何改变图像的对比度、亮度，以改善图像视觉效果。 - **图像锐化**：通过边缘检测和高频增强来提升图像的清晰度。 - **图像分割**：学习如何将图像分割成多个具有不同特征的区域，用于目标识别和分析。 - **图像分析**：包括形状分析、纹理分析等，用于提取图像的高级特征。 - **图像压缩编码**：自学内容，涉及无损和有损压缩算法，如JPEG、PNG、MPEG等。 - **图像的频域处理**：自学内容，通过傅里叶变换理解图像在频域中的特性。 3. **计算机视觉与图像处理应用介绍**： - **OCR字符识别**：学习如何利用图像处理技术实现自动文字识别。 - **视频资料及程序演示**：展示图像处理技术在不同领域的实际应用，如医学成像、安防监控、自动驾驶等。 4. **学习目的**： - **拓展知识面**：掌握图像处理的基本概念和技术。 - **前沿热点了解**：了解图像处理领域的最新发展和挑战。 - **强化编程能力**：通过C语言编程提高实际操作技能。 - **提升自我学习能力**：培养独立解决问题的能力。 5. **学习方式**： - **课堂讲授**：系统学习理论知识。 - **自修**：根据个人需求和大作业选择相关章节深入学习。 - **实验**：通过实验验证理论，熟练使用图像处理软件。 - **大作业**：进行综合性或设计性项目，提升实践能力。 6. **考核方式**： - **考勤**：确保学生积极参与课堂活动。 - **实验**：完成规定实验并提交代码，实验成绩计入总分。 - **大作业编程**：团队合作完成编程项目，通过答辩评估成果。 通过这门课程的学习，学生不仅可以掌握数字图像处理的基本理论和方法，还能提升自己的编程能力和实际问题解决能力，为未来在相关领域的工作或研究奠定坚实基础。