教学目标：
通过本课程的学习，使学生了解本学科的研究领域与方向，掌握数字图像处理和图像分析的基本概念、原理和方法，培养学生独立分析和解决实际问题的能力，达到以下目标：
(1) 了解和掌握各种图像获取设备的特点和应用特色；
(2) 扎实掌握常用图像处理和分析算法的来源、特点和性能；
(3) 掌握图像处理和分析算法的编程技巧、特点;
(4) 为后续的《图像特征计算与表示》、《计算机视觉和图像理解》等课程打下基础。

课程内容：
1  绪论  (4学时)
1.1 从图像到图像工程
1.1.1图像和数字图像
1.1.2图像技术和图像工程
1.1.3相关学科和领域
1.2 图像处理和分析
1.2.1图像处理和分析系统
1.2.2摄像机、扫描仪、图像采集卡
1.2.3图像处理系统的设计与评价
1.3 数字图像处理的一些基本概念
1.3.1采样和量化
1.3.2计算机数字图像的常用格式
2  图像增强  (4学时)
2.1 概述和分类
2.2 空间域变换增强
2.2.1线性拉伸与分段线性拉伸
2.2.2直方图均衡化和规定化*
2.3 彩色图像增强#
3  图像平滑  (6学时)
3.1 邻域运算
3.2 均值滤波与高斯函数加权
3.3 中值滤波
3.4 极值滤波与排序滤波器
3.5 复合滤波器
3.5.1超限平滑
3.5.2 k个邻点平均法
3.6 形态学滤波
4 边缘检测  (6学时)
4.1 边缘模型与处理方法分类
4.1.1阶跃边缘
4.1.2屋顶状边缘
4.1.3差分与求导
4.1.4亚像素边缘与各向同性
4.2 差分边缘检测
4.2.1梯度算子
4.2.2 Roberts算子
4.2.3 Sobel算子
4.2.4 Prewitt算子
4.2.5 Laplacian算子
4.2.6沈俊算子#
4.2.7 Canny算子#
4.3 边缘检测的一般形式
4.4 图像锐化
5  图像分割  (6学时)
5.1 图像分割定义
5.2 基于直方图的图像分割
5.2.1阈值选取与最优选取
5.2.3最大差距法Otsu阈值选取*
5.2.4基于一维熵和二维熵的阈值选取
5.3 直方图修正
5.3.1二维直方图
5.3.2加权与局部像素直方图
5.4 基于区域的图像分割
5.4.1区域增长技术与分裂合并算法
5.4.2基于稳定性的图像分割
5.5 图像分割评价
6  目标分析初步  (4学时)
6.1 直线Hough变换与广义Hough变换
6.2 链码跟踪和填充*
6.2.1链码与目标面积、周长计算
6.2.3轮廓跟踪
6.2.4轮廓填充
6.3 投影的基本概念与使用
7 图像应用实践 (2学时)
7.1 图像编程技巧
7.2 DSP图像处理平台
7.3 图像应用系统举例

适用学生：
全日制硕士    非全日制硕士    留学硕士    进修硕士    硕博连读    本科直博    全日制博士    留学博士    进修博士    在职专硕    其他    

预修课程：
预修课程：
计算机文化基础、C语言程序设计、高等数学、高等代数，概率论

参考书目：
教材：
[1]任明武编写, 图像处理与分析讲义, 南京理工大学出版
[2]艾海舟、武勃等译，Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle著，图像处理、分析与机器视觉(Image Processing, Analysis, and Machine Vision)第二版，北京：人民邮电出版社，2006，ISBN7-115-11496-X/TP.3544
参考书：
[1] 姚敏,数字图像处理.北京：机械工业出版社.
[2] 章毓晋,图像处理与分析.北京：清华大学出版社.
[3] 荆仁杰,计算机图像处理.浙江：浙江大学出版社.
[4] 徐建华,图像处理与分析.北京：科学出版社.
[5] 陈廷标,数字图像处理.北京：人民邮电出版社.

备注：