数字图像处理
数字图像处理
5000+ 人选课
更新日期:2025/06/24
开课时间2025/02/19 - 2025/08/19
课程周期26 周
开课状态开课中
每周学时-
课程简介

  l假如你爬山涉水、历尽艰辛拍回来了一些风光照片,却发现色彩暗淡、灰蒙蒙的无层次感,你将如何处理?

  l假如你在昏暗的灯光下,抓拍到了警察英勇擒贼的场面却发现照片暗且充满噪点,你将如何处理?  

  l假如监控系统拍到一辆肇事车辆的牌照,但公安部门却发现照片中的牌照模糊不清而无法破案,你将如何处理?

    当你遇到这些问题而感到束手无策时,请不要着急,数字图像处理这门课程将给你一一解答。曹茂永教授带领的团队,将从数字图像处理的基本概念、图像的表示等入手,逐步介绍傅里叶变换及应用,图像灰度增强、图像平滑、图像锐化等增强技术,图像的退化模型及复原技术,图像压缩编码原理,图像分割的基本概念和基本方法,图像的描述等内容,让你领略图像处理的精彩内容,为你在日常生活和科研中遇到的诸如此类的问题答疑解惑。

课程大纲

数字图像处理的基础知识

  • 1.1 图像数字化及表示
  • 1.2 像素间的基本关系
  • 1.3 数字图像处理应用
  • 1.4 感触与启示
  • 1.5 第1章 测验

图像的数学变换

  • 2.1 坐标的空间变换
  • 2.2 灰度插值
  • 2.3 傅里叶变换
  • 2.4 傅里叶变换的基本性质
  • 2.5 感触与启示
  • 2.6 第2章 测验

图像增强

  • 3.1 图像增强的基本概念
  • 3.2 直方图及其均衡化
  • 3.3 灰度变换
  • 3.4 邻域平均法
  • 3.5 中值滤波
  • 3.6 频域低通滤波
  • 3.7 同态滤波
  • 3.8 空域锐化
  • 3.9 频域锐化
  • 3.10 伪彩色增强
  • 3.11 感触与启示
  • 3.12 第3章 测验

图像复原

  • 4.1 图像复原概念及图像退化的数学表达
  • 4.2 两种常见的退化模型
  • 4.3 无约束法恢复图像基本思路
  • 4.4 逆滤波法恢复图像
  • 4.5 维纳滤波法恢复图像
  • 4.6 感触与启示
  • 4.7 第4章 测验

图像编码与压缩

  • 5.1 图像压缩的基本原理
  • 5.2 基本压缩编码
  • 5.3 算术编码
  • 5.4 线性预测编码
  • 5.5 有损预测编码
  • 5.6 感触与启示
  • 5.7 第5章 测验

图像分割

  • 6.1 引言及概述
  • 6.2 阈值分割
  • 6.3 边缘检测
  • 6.4 区域分割
  • 6.5 感触与启示
  • 6.6 第6章 测验

图像描述

  • 7.1 图像描述的基本概念
  • 7.2 简单描述法
  • 7.3 链码描述法
  • 7.4 傅里叶描述法
  • 7.5 矩描述法
  • 7.6 感触与启示
  • 7.7 第7章 测验

数字图像处理实验

  • 8.1 Matlab图像处理的基本操作
  • 8.2 图像点运算
  • 8.3 邻域运算
  • 8.4 频域图像处理
  • 8.5 模糊图像恢复
  • 8.6 图像分割
  • 8.7 感触与启示

课程思政的总体设计

  • 9.1 思政内容与融入点