"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。