一、课程简介
本课程旨在系统地介绍数字图像处理的基本理论和实际应用方法。通过本课程的学习，学生将掌握数字图像处理的基本概念、原理和技术，并能够运用所学知识解决实际问题。课程内容涵盖了图像预处理、特征提取、图像分割、模式识别等多个方面，注重理论与实践相结合，培养学生的创新能力和工程实践能力。
二、课程目标
1. 理解数字图像处理的基本概念和理论基础。
2. 掌握图像处理的基本算法和技术，包括滤波、增强、变换等。
3. 能够使用主流编程语言实现图像处理算法。
4. 培养学生分析和解决实际问题的能力，提高团队协作和项目管理技能。
5. 鼓励学生进行创新性思维，提出新的解决方案和改进措施。
三、课程内容
1. 数字图像基础
- 图像表示与格式
- 图像数字化过程
- 图像质量评价指标
2. 图像预处理
- 图像去噪技术
- 图像平滑与锐化
- 彩色图像处理
3. 图像变换
- 傅里叶变换
- 小波变换
- 离散余弦变换
4. 图像增强
- 灰度变换
- 直方图均衡化
- 同态滤波
5. 图像分割
- 边缘检测
- 区域增长法
- 分水岭算法
6. 特征提取与描述
- 形状特征
- 纹理特征
- 颜色特征
7. 图像配准与融合
- 图像配准技术
- 多视图图像融合
8. 模式识别与分类
- 支持向量机
- 卷积神经网络
- K近邻算法
四、教学方法
1. 讲授法：教师通过课堂讲授传授基本理论和知识点。
2. 实验法：通过实验室操作加深对理论的理解，提高动手能力。
3. 项目驱动法：以具体项目为载体，引导学生完成从需求分析到最终实现的全过程。
4. 研讨法：组织学生分组讨论，分享学习成果，促进交流与合作。
五、考核方式
1. 平时成绩（30%）：包括出勤情况、课堂表现及作业完成情况。
2. 实验报告（30%）：根据实验任务提交详细的实验报告。
3. 期末项目（40%）：结合所学知识完成一个综合性的课程设计项目。
六、参考教材
1. 《数字图像处理》（第三版），Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods著，电子工业出版社。
2. 《图像处理与分析》（第二版），张兆扬、张立辉编著，清华大学出版社。
3. 《计算机视觉：一种现代方法》，David A. Forsyth, Jean Ponce著，机械工业出版社。
七、其他事项
1. 学生需按时参加所有授课活动，不得无故缺课。
2. 实验室开放时间为每周一至周五上午9:00-17:00，请合理安排时间。
3. 如有特殊情况不能按时完成任务，请提前向任课教师说明原因并申请延期。
通过本课程的学习，希望每位同学都能在数字图像处理领域打下坚实的基础，为今后的学习和工作奠定良好的开端。
