第一篇：數(shù)字圖像處理課程教學(xué)方法探討

數(shù)字圖像處理課程教學(xué)方法探討

摘要：針對(duì)《數(shù)字圖像處理》這門課程具有學(xué)科跨度大、理論性強(qiáng)、實(shí)用性廣的特點(diǎn)，并結(jié)合學(xué)生的實(shí)際情況，對(duì)課程的教學(xué)模式進(jìn)行了探討。首先，根據(jù)選用教材內(nèi)章節(jié)之間的聯(lián)系，把各章的知識(shí)點(diǎn)結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)對(duì)教學(xué)內(nèi)容的有效整合。其次，針對(duì)教材理論性強(qiáng)的特點(diǎn)，在講授時(shí)通過(guò)與實(shí)際的案例進(jìn)行結(jié)合，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。最后，通過(guò)實(shí)踐加深對(duì)理論知識(shí)的理解，同時(shí)也培養(yǎng)了學(xué)生的獨(dú)立思考能力和創(chuàng)新能力。

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；教學(xué)內(nèi)容；教學(xué)模式；教學(xué)效果

中圖分類號(hào)：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）13-3060-04

Discussion on Teaching Method for Digital Image Processing

QIN Hua-feng1，WANG Xing-qiong2，KANG Qiu-hong1

（1.School of Computer Science and Information Engineering，Chongqing Technology and Business University，Chongqing 400067，China； 2.Chongqing Banan Middle School，Chongqing 400054，China）

Abstract： As the digital image processing has the large discipline span，strong theory，wide application，this paper discusses the teaching method based on the actual situation of students.Firstly，the knowledge is combining based on the relation among different chapters，which can integrate the teaching contents effectively.Then the students’ interest is aroused in the teaching process using actual case.Finally，the student can understand the theory clearly.At the same time，theirs independent thinking and innovation ability can be improved.Key words： Digital image processing； Teaching content； Teaching mode； Teaching effect

概述

數(shù)字圖像處理誕生于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理圖形和圖像信息。直到20世紀(jì)60年代初期數(shù)字圖像處理才發(fā)展成為一門學(xué)科。美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室首次將數(shù)字圖像處理實(shí)際成功應(yīng)用到對(duì)幾千張?jiān)虑蛘掌奶幚恚⒗糜?jì)算機(jī)對(duì)處理后的圖像進(jìn)行分析，成功地繪制出月球表面地圖。數(shù)字圖像處理取得的另一個(gè)巨大成就是在醫(yī)學(xué)上獲得的成果。當(dāng)前圖像處理技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化、工業(yè)檢測(cè)、醫(yī)學(xué)、遙感探測(cè)等各個(gè)方面都發(fā)揮著十分重要的作用[1]。

《數(shù)字圖像處理》[2，3]是集成計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子學(xué)、信息論、光學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科的一門綜合性學(xué)科。本課程是空間信息工程系、攝影測(cè)量與遙感系開設(shè)的必修的專業(yè)基礎(chǔ)課之一。它的起點(diǎn)高、難度大，理論性很強(qiáng)。學(xué)生在學(xué)習(xí)時(shí)，普遍感到數(shù)字圖像處理的概念抽象，對(duì)其中的分析方法與基本理論不能很好地理解與掌握。如何提高學(xué)生對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)的學(xué)習(xí)興趣，以及學(xué)生的圖像處理技術(shù)的應(yīng)用能力，是數(shù)字圖像處理課程建設(shè)、課程改革的重要內(nèi)容。現(xiàn)就接合自身在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域多年的研究經(jīng)歷以及教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，并根據(jù)學(xué)生的反饋信息，對(duì)該課程的教學(xué)模式進(jìn)行了探索，希望有助于提高教學(xué)效果和教學(xué)水平；知識(shí)點(diǎn)的整合

數(shù)字圖像處理涉及到的知識(shí)點(diǎn)繁瑣，但是通過(guò)有效的整合可以使得教學(xué)體系前后連貫，教學(xué)內(nèi)容較為緊湊，同時(shí)使得學(xué)生理解起來(lái)更為容易，思路更加清晰。如以清華大學(xué)出版社的出版的《數(shù)值圖像處理和分析》為例，全書一共11章。根據(jù)教材內(nèi)容的前后聯(lián)系和學(xué)生的知識(shí)背景，對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行了整合，如表1所示。前面的第一、二章是介紹數(shù)值圖像處理的概念，這部分可以引導(dǎo)學(xué)生自學(xué)。原書第三、五、六章主要利用各種變換來(lái)圖像質(zhì)量的改善。第四章是圖像的編碼與壓縮，主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的存儲(chǔ)和傳輸。七、八、九章的內(nèi)容主要是圖像的特征的提取和分類。最后兩章是數(shù)值圖像處理在數(shù)字水印和車牌識(shí)別方面的應(yīng)用，可以利用兩個(gè)專題講座的形式來(lái)進(jìn)行授課。經(jīng)過(guò)整合，把所有的內(nèi)容分成了三個(gè)教學(xué)模塊，使得教學(xué)更加緊湊，條理清晰，學(xué)生理解起來(lái)也更容易。

表1 教學(xué)內(nèi)容的整合[整合前內(nèi)容＼&整合后內(nèi)容

章節(jié)的調(diào)整 整合＼&緒論＼&緒論＼&引導(dǎo)學(xué)生自學(xué)＼&數(shù)字圖像的表述與處理＼&數(shù)字圖像的表述與處理＼&圖像增強(qiáng)＼&圖像增強(qiáng)＼&圖像質(zhì)量的改善

＼&

數(shù)字圖像處理的方法＼&圖像的編碼與壓縮＼&圖像復(fù)原＼&圖像復(fù)原＼&圖像重建＼&圖像重建＼&圖像的編碼與壓縮＼&圖像的存儲(chǔ)和傳輸。＼&圖像分割技術(shù)＼&圖像分割技術(shù)＼&圖像特征的提取與分類＼&圖像的特征提取與分析＼&圖像的特征提取與分析＼&圖像的匹配與識(shí)別＼&圖像的匹配與識(shí)別＼&基于MATLAB數(shù)字水印系統(tǒng)設(shè)計(jì)＼&基于MATLAB數(shù)字水印系統(tǒng)設(shè)計(jì)＼&專題講座＼&車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)＼&車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)＼&] 基礎(chǔ)理論知識(shí)

3.1 案例教學(xué)

案例教學(xué)是通過(guò)一個(gè)具體教育方式來(lái)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的重現(xiàn)，引導(dǎo)學(xué)生對(duì)這些特殊情景進(jìn)行討論和分析，加深學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解，培養(yǎng)學(xué)生積極學(xué)習(xí)興趣和創(chuàng)新力的一種教學(xué)方法[3]。數(shù)值圖像處理涉及到微積分、偏微分、小波分析、矩陣論、信息論預(yù)編碼等數(shù)學(xué)知識(shí)。因此，需要學(xué)生有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，然而工科的學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)普遍較差，單從理論方面來(lái)進(jìn)行講解學(xué)生很難理解和掌握。幸運(yùn)的是，雖然這門課程設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)知識(shí)面廣，但是這些知識(shí)都具有較強(qiáng)的應(yīng)用背景，如果在授課的過(guò)程中能夠結(jié)合實(shí)際的例子來(lái)進(jìn)行分析能，就可以使得復(fù)雜的數(shù)學(xué)知識(shí)變得簡(jiǎn)單易懂，學(xué)生掌握起來(lái)也更加輕松。例如，信號(hào)可以按它的頻率分為高頻信號(hào)和低頻信號(hào)。那么什么是信號(hào)的頻率以及怎么判斷高頻信號(hào)和低頻信號(hào)，在授課過(guò)程中應(yīng)給以詳細(xì)的解釋，最后舉一個(gè)例子如給出如下一幅雷娜圖像。圖中的帽子上紋理灰度值變化較快，所以就是高頻部分[4]。而臉部灰度值比較平滑（變化較慢），所以是低頻部分。

圖1 雷娜圖像

3.2 內(nèi)容的適度延伸

在當(dāng)今的世界，知識(shí)的更新是很快的。目前大部分知識(shí)的載體是書籍、報(bào)刊、雜志。在這幾種重要載體中書籍的知識(shí)更新度是最慢的，然而現(xiàn)在上課用的課本基本上都是以書籍的呈現(xiàn)形式。因此如何把書本上經(jīng)典而滯后的知識(shí)和該領(lǐng)域最新的研究成果聯(lián)系起來(lái)是非常關(guān)鍵的。一方面，可以使得知識(shí)具有連貫性，使得學(xué)生更容易系統(tǒng)的掌握；另一方面，以拓寬知識(shí)面和提高學(xué)習(xí)的積極性。所以嘗試性的要求學(xué)生查閱相關(guān)資料，了解本領(lǐng)域的研究進(jìn)展是有必要的。

在教學(xué)過(guò)程中，除了常規(guī)的講解書本上的理論知識(shí)外，將其中部分內(nèi)容適當(dāng)整理后，以課堂講座形式開展，并對(duì)相關(guān)知識(shí)作適當(dāng)?shù)难a(bǔ)充和延伸[5]，使知識(shí)更系統(tǒng)化，立體化。例如，在講授圖像質(zhì)量的改善方法的內(nèi)容時(shí)，會(huì)經(jīng)常用到各種圖像變換的方法，如傅立葉變換[6]、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理[7]。其優(yōu)點(diǎn)在于不僅可減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理。當(dāng)學(xué)生掌握了各種基本變換方法后，可以引入小波變換方法，并介紹小波變換原理以及與經(jīng)典變換方法的相似性。然后，給出小波變換的優(yōu)勢(shì)即在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性。如果學(xué)生有興趣的話，可以介紹在小波變換的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展得到的脊波變換，并通過(guò)一些圖像例子來(lái)加深理解，如圖

2、圖3和圖4所示。這樣的講授不僅可以讓學(xué)生更系統(tǒng)的理解各種變換理論而且通過(guò)研究整個(gè)理論體系的發(fā)展可以激發(fā)學(xué)生的興趣和創(chuàng)造性。實(shí)踐教學(xué)

實(shí)踐教學(xué)是教學(xué)課程的重要組成部分，它是鞏固理論知識(shí)和加深對(duì)理論認(rèn)識(shí)的有效途徑，是培養(yǎng)具有創(chuàng)新意識(shí)的高素質(zhì)工程技術(shù)人員的重要環(huán)節(jié)，是理論聯(lián)系實(shí)際、培養(yǎng)學(xué)生的獨(dú)立思考和創(chuàng)新能力的重要平臺(tái)[8]。相對(duì)于理論教學(xué)而言，實(shí)踐教學(xué)是教學(xué)過(guò)程中最薄弱的環(huán)節(jié)。為了有效提高實(shí)踐教學(xué)，根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況對(duì)相關(guān)的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的選取進(jìn)行了相應(yīng)的改革。

4.1實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

考慮到電子信息專業(yè)的同學(xué)不同于計(jì)算機(jī)專業(yè)，沒(méi)有開設(shè)VC 課程，但開設(shè)了MATLAB 課程，已經(jīng)掌握了MATLAB 的一些基本編程能力，另外，MATLAB 軟件為數(shù)字圖像處理提供了功能豐富的圖像處理工具箱。它集成了一系列支持圖像處理操作的函數(shù)。涵蓋了圖像處理的幾乎所有的技術(shù)方法，是學(xué)習(xí)和研究圖像處理的人員的寶貴資料和加工工具。因此，選取計(jì)算能力強(qiáng)的MATLAB軟件作為教學(xué)軟件是必要的。此外，還需要準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)所需的圖像。

4.2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的選取也是相當(dāng)關(guān)鍵的。根據(jù)學(xué)生掌握知識(shí)的能力以及知識(shí)的前后銜接關(guān)系，選擇圖像變換、增強(qiáng)、分割、特征提取和識(shí)別等作為實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。然后根據(jù)知識(shí)點(diǎn)的難易程度分為基本實(shí)驗(yàn)、開放型實(shí)驗(yàn)和演示實(shí)驗(yàn)。這樣具有一定的層次感，使得學(xué)生接受起來(lái)較為容易。例如，對(duì)于傅里葉變換的實(shí)驗(yàn)，首先要求學(xué)生能夠?qū)D像進(jìn)行傅里葉變換，并分析變換后的圖像以及其逆變換后重構(gòu)圖像；當(dāng)在這個(gè)試驗(yàn)中掌握了傅里葉變換后，再安排圖像頻域增強(qiáng)等實(shí)驗(yàn)。

4.3 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容拓展

通過(guò)理論知識(shí)的講解以及基本實(shí)驗(yàn)的實(shí)施，學(xué)生能夠較好的理解所學(xué)的知識(shí)，且能夠?qū)⑺鶎W(xué)的知識(shí)應(yīng)用于處理一幅具體圖像。為了進(jìn)一步培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考和創(chuàng)新的能力，需要為一些有興趣的學(xué)生提供一些參與教師科研項(xiàng)目的機(jī)會(huì)。例如通過(guò)課程設(shè)計(jì)的形式來(lái)為他們積累一些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以及培養(yǎng)他們的創(chuàng)新能力。通過(guò)學(xué)生的積極參與，一方面，加深了對(duì)所學(xué)專業(yè)知識(shí)的理解，另一方面培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和創(chuàng)新能力。結(jié)論

本文針對(duì)計(jì)算機(jī)、影像各專業(yè)對(duì)圖像處理的要求和數(shù)字圖像處理本身的特點(diǎn)，充分結(jié)合我校學(xué)生的實(shí)際情況，對(duì)《數(shù)字圖像處理》課程的教學(xué)進(jìn)行的嘗試性的改革和探索。通過(guò)對(duì)教學(xué)內(nèi)容的整合，使得教學(xué)內(nèi)容更緊湊和調(diào)理更清楚。在理論知識(shí)的傳授方面，結(jié)合了案例教學(xué)法和教學(xué)內(nèi)容延伸法來(lái)進(jìn)一步提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和能力。最后，利用教學(xué)實(shí)踐來(lái)鞏固所學(xué)知識(shí)，增強(qiáng)學(xué)生的創(chuàng)造力。隨著時(shí)代的發(fā)展以及知識(shí)的快速更新，對(duì)教學(xué)提出了新的要求。作為教學(xué)主體的教師，需要不斷的地學(xué)習(xí)新的知識(shí)，總結(jié)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，不斷地探索和嘗試新的教學(xué)方法才能與時(shí)俱進(jìn)。

參考文獻(xiàn)：

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第二篇：《數(shù)字圖像處理》課程教學(xué)大綱

《數(shù)字圖像處理》課程教學(xué)大綱

Digital Image Processing 課程編號(hào)：

適用專業(yè)：電類、計(jì)算機(jī)類

學(xué)時(shí)數(shù)： 40

學(xué)分?jǐn)?shù)：2 執(zhí)筆者：何家峰

編寫日期：2005年8月

一、課程的性質(zhì)和目的

本課程是電類、計(jì)算機(jī)類的一門技術(shù)性和應(yīng)用性很強(qiáng)的專業(yè)課。學(xué)習(xí)本課程的目的在于：使學(xué)生掌握數(shù)字圖像處理的基本概念、基本理論和基本方法，并了解數(shù)字圖像處理的發(fā)展方向和應(yīng)用情況。學(xué)習(xí)完本課程并結(jié)合相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)，學(xué)生應(yīng)達(dá)到以下要求：①掌握常用的數(shù)字圖像處理方法，包括圖像增強(qiáng)方法、頻域處理方法、圖像分割方法、圖像特征描述方法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法等；②能較為熟練地用Matlab或VC++語(yǔ)言編寫常用的數(shù)字圖像處理算法。

二、課程教學(xué)內(nèi)容

第一章 緒論(2學(xué)時(shí))掌握數(shù)字圖像處理的一般概念。重點(diǎn)是數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容、圖像工程的三個(gè)層次及其數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的組成，并了解數(shù)字圖像處理的應(yīng)用和發(fā)展動(dòng)向。

本章知識(shí)點(diǎn)為：圖像、數(shù)字圖像、數(shù)字圖像處理的定義；數(shù)字圖像處理的目的和主要內(nèi)容；圖像工程與相關(guān)學(xué)科；數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的組成；數(shù)字圖像處理的應(yīng)用和發(fā)展方向。

第二章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)(2學(xué)時(shí))

掌握數(shù)字圖像處理的一些基礎(chǔ)知識(shí)。重點(diǎn)是采樣和量化的概念、BMP圖像文件格式、RGB顏色模型和HIS顏色模型，理解RGB顏色模型和HIS顏色模型的色度學(xué)基礎(chǔ)和適用范圍。

本章知識(shí)點(diǎn)為：圖象數(shù)字化技術(shù)；數(shù)字圖像類型；圖象文件格式；色度學(xué)基礎(chǔ)與顏色模型。第三章 圖像增強(qiáng)(10學(xué)時(shí))學(xué)習(xí)多種圖像增強(qiáng)方法。重點(diǎn)是掌握直方圖均衡化方法、空域圖象平滑與銳化方法。為使學(xué)生更深刻理解直方圖拉伸和直方圖均衡化的原理，應(yīng)把相應(yīng)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)講解透徹。

本章知識(shí)點(diǎn)為：直方圖的拉伸和均衡化；灰度線性變換和非線性變換；圖像噪聲分類與特點(diǎn)；模板操作、鄰域平均、中值濾波和其他去噪技術(shù)；圖像銳化：微分法、拉普拉斯變換和高通濾波；圖像的偽彩色處理。

本章安排實(shí)驗(yàn)：圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)。第四章 圖像分割(8學(xué)時(shí))

掌握?qǐng)D像分割方法、邊緣檢測(cè)方法、輪廓跟蹤、圖像匹配、投影法、差影法等的基本原理。輪廓跟蹤是本章的難點(diǎn)內(nèi)容，應(yīng)結(jié)合具體的閾值化圖像矩陣進(jìn)行講解。

本章知識(shí)點(diǎn)為：區(qū)域分割：閾值分割、區(qū)域生長(zhǎng)、區(qū)域聚合；邊緣檢測(cè)：微分運(yùn)算、LOG算子；輪廓 跟蹤與提?。粓D像匹配：莫把面匹配、直方圖匹配、形狀匹配；投影法與差影法。

本章實(shí)驗(yàn)安排：圖像分割實(shí)驗(yàn)。第五章 圖像的幾何變換(4學(xué)時(shí))掌握幾何變換的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，以及幾種常見的幾何變換方法，包括平移變換、比例變換、旋轉(zhuǎn)變換、鏡像變換、復(fù)合變換和透視變換。其中，幾何變換的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和比例變換可以作為本章的重點(diǎn)內(nèi)容。

本章知識(shí)點(diǎn)為：齊次坐標(biāo)與二維圖像幾何變換矩陣；圖像比例縮放變換；圖像平移變換；圖像鏡像變換；圖像旋轉(zhuǎn)變換；圖像復(fù)合變換；透視變換。

自學(xué)內(nèi)容：透視變換可以安排學(xué)生自學(xué)。第六章 頻域處理(2學(xué)時(shí))

掌握可分離變換原理，重點(diǎn)掌握傅立葉變換和余弦變換的原理和應(yīng)用。

本章知識(shí)點(diǎn)：傅立葉變換；可分離變換；離散余弦變換；WHT變換。傅立葉變換在數(shù)字信號(hào)處理中已經(jīng)學(xué)過(guò)，這里只是由一維變換擴(kuò)展為二維變換，可以不講。

自學(xué)內(nèi)容：小波變換及其他可分離變換作為學(xué)生自學(xué)了解內(nèi)容。第七章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理(4學(xué)時(shí))掌握二值形態(tài)學(xué)和灰度形態(tài)學(xué)的幾種基本操作，了解形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用。

本章知識(shí)點(diǎn)：數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本概念與術(shù)語(yǔ)；二值形態(tài)學(xué)：腐蝕、膨脹、開閉運(yùn)算、擊中/擊不中變換；灰度形態(tài)學(xué)：灰度腐蝕、灰度膨脹、灰度開閉運(yùn)算；形態(tài)學(xué)的應(yīng)用：形態(tài)學(xué)濾波、骨架抽取。

第八章 圖像特征(8學(xué)時(shí))掌握?qǐng)D像的幾何特征、形狀特征、紋理特征、中軸變換與骨架提取、曲線與表面的擬合以及其他特征。其中，不變矩、幾種紋理描述、四叉樹應(yīng)作為重點(diǎn)內(nèi)容講解。

本章知識(shí)點(diǎn)：圖象的幾何特征：位置與方向、周長(zhǎng)、面積、長(zhǎng)軸和短軸；形狀特征：矩形度、圓形度、球狀性、不變矩、偏心率、形狀描述子；紋理分析：統(tǒng)計(jì)法、空間自相關(guān)紋理測(cè)度、聯(lián)合概率矩陣法、紋理的句法結(jié)構(gòu)分析法；中軸變換與骨架提?。磺€與表面的擬合；其他特征或描述：標(biāo)記、歐拉數(shù)、四叉樹。

本章實(shí)驗(yàn)安排：圖象特征提取與識(shí)別。

三、課程教學(xué)的基本要求

本課程是電類、計(jì)算機(jī)類專業(yè)的專業(yè)程，實(shí)踐性較強(qiáng)。在教學(xué)方法上，采用課堂講授，結(jié)合課后自學(xué)、實(shí)驗(yàn)、習(xí)題等教學(xué)形式。

(一)課堂講授

本課程在講解上著重?cái)?shù)學(xué)公式物理含義的闡述，對(duì)于難點(diǎn)內(nèi)容，可以結(jié)合一個(gè)人為構(gòu)造的圖像矩陣來(lái)解釋。力求做到重點(diǎn)突出，由淺入深，便于學(xué)生理解和掌握。

在應(yīng)用方面，主要結(jié)合自己和他人的研究成果，介紹一些圖像處理方法的應(yīng)用實(shí)例，增強(qiáng)學(xué)生的直觀 體驗(yàn)，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

（二）課后自學(xué)

為了拓展學(xué)生的知識(shí)面，以及培養(yǎng)學(xué)生的自學(xué)能力，安排部分內(nèi)容，課后學(xué)生自學(xué)。

（三）習(xí)題課

安排2學(xué)時(shí)習(xí)題課（已包括在前述學(xué)時(shí)分配中），講解綜合性例題及布置作業(yè)中的共性錯(cuò)誤。

（四）課外作業(yè)

課外作業(yè)以編程題目為主，平均每章1~3道題，以加深對(duì)所學(xué)基本圖像處理方法和算法的理解，加強(qiáng)Matlab或VC編程能力。

（五）實(shí)驗(yàn)

結(jié)合本課程的內(nèi)容開設(shè)3個(gè)的相應(yīng)實(shí)驗(yàn)。教學(xué)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容以驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)和綜合性為主，以鞏固課堂所學(xué)圖像處理技術(shù)，培養(yǎng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)研究能力。

（六）考試

本課程采用閉卷或開卷形式考試，試題題型可采用填空、判斷、簡(jiǎn)答、程序設(shè)計(jì)等。主要考察學(xué)生對(duì)基本概念、基本方法的掌握及綜合應(yīng)用情況。

總評(píng)成績(jī)：課外作業(yè)、平時(shí)考勤、實(shí)驗(yàn)占30%；期末考試占70%。

四、本課程與其它課程的聯(lián)系與分工

先修課程：高等數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、信號(hào)與系統(tǒng)、數(shù)字信號(hào)處理。

五、建議教材與教學(xué)參考書

［1］何東健主編，《數(shù)字圖像處理》，西安電子科技大學(xué)出版社，2005.3 ［2］章毓晉編著，《圖像處理與分析》，清華大學(xué)出版社，2002.5 ［3］朱秀昌編著，《圖像處理與圖像通信》，北京郵電大學(xué)出版社，2005.5 ［4］M.Petrou, P.Bosdogianni，《數(shù)字圖像處理疑難解析》，機(jī)械工業(yè)出版社，2005.4

第三篇：數(shù)字圖像處理

中南大學(xué)

數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn) 實(shí)驗(yàn)名稱：空間濾波和頻域?yàn)V波

班級(jí)：電子信息0802班

姓名：李哲 學(xué)號(hào)：0909080609 實(shí)驗(yàn)日期：2010年12月22日

目錄

一，實(shí)驗(yàn)?zāi)康???????????????????????3 二，給圖像添加噪聲????????????????????4 三，對(duì)被噪聲污染的圖像進(jìn)行中值濾波和均值濾波???????5 四，對(duì)圖像進(jìn)行空間域的銳化????????????????6 五，MATLAB以外函數(shù)空間濾波和圖像銳化??????????7 六，自帶函數(shù)傅立葉變換和反變換??????????????8 七，低通濾波器程序????????????????????9 八，心得體會(huì) ??????????????????????10 九，參考文獻(xiàn) ??????????????????????10

一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1，空間濾波：

圖像平滑主要目的是減少噪聲。噪聲有很多種類，不同的噪聲有不同的抑制措施。本實(shí)驗(yàn)要求用平滑線性濾波和中值濾波2種最典型、最常用的處理算法進(jìn)行程序設(shè)計(jì)，學(xué)習(xí)如何對(duì)已被噪聲污染的圖像進(jìn)行“凈化”。通過(guò)平滑處理，對(duì)結(jié)果圖像加以比較，得出自己的實(shí)驗(yàn)結(jié)論。學(xué)習(xí)如何用銳化處理技術(shù)來(lái)加強(qiáng)圖像的目標(biāo)邊界和圖像細(xì)節(jié)，對(duì)圖像進(jìn)行梯度算子、拉普拉斯算子，使圖像的某些特征（如邊緣、輪廓等）得以進(jìn)一步的增強(qiáng)及突出。本實(shí)驗(yàn)銳化處理主要在空間域中進(jìn)行 2，頻域?yàn)V波：

掌握傅里葉變換的基本性質(zhì)； 掌握傅里葉正變換和反變換； 通過(guò)實(shí)驗(yàn)了解二維頻譜的分布特點(diǎn)； 掌握怎樣利用傅立葉變換進(jìn)行頻域?yàn)V波

利用MATLAB程序數(shù)字圖像的傅立葉變換并且進(jìn)行頻域?yàn)V波

二，給圖像添加椒鹽噪聲或者高斯噪聲： 原理：利用MATLAB自帶函數(shù)添加噪聲 程序代碼：A=imread('onion.png');I=rgb2gray(A);imshow(I);J = imnoise(I,'salt & pepper',0.05);figure,imshow(J),title('椒鹽噪聲');%添加椒鹽噪聲 K = imnoise(I,'gaussian',0,0.03);

figure,imshow(K),title('高斯噪聲');%添加高斯噪聲

三，對(duì)被噪聲污染的圖像進(jìn)行中值濾波和均值濾波： 原理：自帶函數(shù)進(jìn)行中值濾波和均值濾波 源程序：A=imread('onion.png');I=rgb2gray(A);J = imnoise(I,'salt & pepper',0.05);k2=medfilt2(J,[5 5]);k3=medfilt2(J,[7 7]);imshow(J),title('原圖');figure,imshow(k2),title('中值濾波5*5模板');figure,imshow(k3),title('中值濾波7*7模板');

四，對(duì)圖像進(jìn)行空間域的銳化： 原理：自帶函數(shù)進(jìn)行空間銳化。源程序：I=imread('coins.png');subplot(121),imshow(I),title('原圖像');H=fspecial('sobel');I2=filter2(H ,I);subplot(122),imshow(I2),title('sobel算子銳化圖像');

五，MATLAB以外函數(shù)空間濾波和圖像銳化：

源程序：I = imread('eight.tif');J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);K = medfilt2(J);imshow(J);title('噪聲干擾圖像')figure, imshow(K);title('medfilt2濾波圖像')X=J;a=2;b=2;k=floor(a*b/2)+1;[M,N]=size(X);uint8 Y=zeros(M,N);funBox=zeros(a,b);temp=zeros(a*b);

for i=1:M-a

for j=1:N-b

funBox=X(i:i+a,j:j+b);

temp=funBox(:);

tempSort=sort(temp);

Y(i,j)=tempSort(k);

end;end;figure, imshow(Y);title('濾波圖像')

六，利用Matlab的圖像處理工具箱中提供的函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像的傅立葉變換和反變換： 源程序：

A=imread('onion.png');f=rgb2gray(A);subplot(131),imshow(f),title('原圖');F=fft2(f);% 快速傅立葉變換

subplot(132),imshow(F),title('傅里葉變換')Fabs=abs(F);% 求幅頻絕對(duì)值 Fc=fftshift(Fabs);% 中心移位 SFc=log(1+Fc);% 對(duì)數(shù)變換

iFc1=ifftshift(Fc);% 中心移位的逆變換，絕對(duì)值 iF2=ifft2(iFc1);% 快速傅立葉變換的逆變換

subplot(133),imshow(iF2),title('快速傅立葉變換的逆變換')

七，低通濾波器程序：

I=imread('testpat1.png');subplot(221),imshow(I);title('原始圖像')J1=imnoise(I,'gaussian',0.02);% 疊加高斯白噪聲

subplot(222),imshow(J1);title('添加高斯白噪聲的圖像')f=double(J1);

% 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 g=fft2(f);

% 傅立葉變換 g=fftshift(g);

[M,N]=size(g);nn=2;

% 二階巴特沃斯(Butterworth)低通濾波器 d0=50;

% 設(shè)置截止頻率 m=fix(M/2);n=fix(N/2);for i=1:M for j=1:N

d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);

h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));% 計(jì)算低通濾波器傳遞函數(shù)

result(i,j)=h*g(i,j);end end result=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(real(J2));subplot(223),imshow(J3);title('低通濾波后圖像')

心得體會(huì)

1，進(jìn)一步熟悉了Matlab軟件、編程以及圖像處理工具箱 2，學(xué)會(huì)利用自帶函數(shù)對(duì)圖像做簡(jiǎn)單的處理，例如：均值化等。3，熟練了一些基本函數(shù)的運(yùn)用，例如fspecial，imfilter等。4，加深了對(duì)MATLAB編程的理解。

5，對(duì)于試驗(yàn)中的出現(xiàn)的一些問(wèn)題，懂得怎樣去處理。6，通過(guò)實(shí)際操作，增強(qiáng)了自己的動(dòng)手能力，把理論用于實(shí)踐。

參考文獻(xiàn)：數(shù)字圖像處理第二版

MATLAB教程

第四篇：《數(shù)字圖像處理》

實(shí)驗(yàn)五 圖像的幾何變換

一．實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙?/p>

掌握?qǐng)D像幾何變換的基本原理，熟練掌握數(shù)字圖像的縮放、旋轉(zhuǎn)、平移、鏡像和轉(zhuǎn)置的基本原理及其MATLAB編程實(shí)現(xiàn)方法。

二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

（一）研究以下程序，分析程序功能；輸入執(zhí)行各命令行，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié)果。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法，改變有關(guān)參數(shù)，觀察試驗(yàn)結(jié)果。

1.圖像縮放 clear all, close all I = imread('cameraman.tif');Scale = 1.35;

% 將圖像放大1.35倍

J1 = imresize(I, Scale, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation J2 = imresize(I, Scale, 'bilinear');

% using the bilinear interpolation imshow(I), title('Original Image');figure, imshow(J1), title('Resized Image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(J2), title('Resized Image--using the bilinear interpolation ');help imresize

% 查看imresize使用幫助

1.95倍

I = imread('cameraman.tif');Scale = 1.96;

% 將圖像放大1.96倍

J1 = imresize(I, Scale, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation J2 = imresize(I, Scale, 'bilinear');

% using the bilinear interpolation imshow(I), title('Original Image');figure, imshow(J1), title('Resized Image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(J2), title('Resized Image--using the bilinear interpolation ');

說(shuō)明：

?注意觀察不同插值方法的圖像表現(xiàn)； ?改變圖像縮放因子Scale，重做上述實(shí)驗(yàn)。2.圖像旋轉(zhuǎn)

clear all, close all I = imread('cameraman.tif');Theta = 45;

% 將圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)45?。

J1 = imrotate(I, Theta, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation Theta =-45;

% 將圖像順時(shí)針旋轉(zhuǎn)45?。

J2 = imrotate(I, Theta, 'bilinear', 'crop');% using bilinear interpolation and crops the output image imshow(I), title('Original Image');figure, imshow(J1), title('Rotated Image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(J2), title(' Rotated Image--using the bilinear interpolation ');% 查看imrotate使用幫助 help imrotate %-------

圖像旋轉(zhuǎn)30順時(shí)針逆時(shí)針

clear all, close all I = imread('cameraman.tif');Theta = 30;

% 將圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)30。

J1 = imrotate(I, Theta, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation Theta =-30;

% 將圖像順時(shí)針旋轉(zhuǎn)30。

J2 = imrotate(I, Theta, 'bilinear', 'crop');% using bilinear interpolation and crops the output image imshow(I), title('Original Image');figure, imshow(J1), title('Rotated Image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(J2), title(' Rotated Image--using the bilinear interpolation ');7 說(shuō)明：

?注意觀察不同插值方法和輸出圖像后處理方法的圖像表現(xiàn)； ?改變旋轉(zhuǎn)角度大小和方向，重做上述實(shí)驗(yàn)。

3．圖像水平鏡象

clear all, close all I = imread('cameraman.tif');I1 = flipdim(I,2);

I2 = flipdim(I,1);figure(1), subplot(1,2,1), imshow(I);subplot(1,2,2), imshow(I1);figure(2), subplot(2,1,1), imshow(I);subplot(2,1,2), imshow(I2);%----

(二)用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)以下圖像幾何變換（參考自編講義相關(guān)章節(jié)）

1．圖像扭曲變換 2．球面變換

三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備

1．PIII以上微機(jī)； 2．MATLAB6.5；

四、預(yù)習(xí)與思考

1．預(yù)習(xí)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，閱讀教材熟悉實(shí)驗(yàn)原理；

2．查閱資料，熟悉實(shí)驗(yàn)中涉及的有關(guān)MATLAB函數(shù)；

3．利用課余時(shí)間，采用MATLAB底層函數(shù)編程實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

（二）中的圖像平移、圖像轉(zhuǎn)置等幾何變換。

五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求

1．簡(jiǎn)述試驗(yàn)的目的和試驗(yàn)原理；

2．?dāng)⑹龈鞫纬绦蚬δ?，改變有關(guān)函數(shù)的參數(shù)，分析比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果； 3．打印出所編寫的實(shí)驗(yàn)程序。4．寫出本實(shí)驗(yàn)的心得體會(huì)及意見。

實(shí)驗(yàn)六

數(shù)字圖像處理應(yīng)用

一．實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙?/p>

1．利用MATLAB提供的圖像處理函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像中物體屬性的測(cè)量； 2．訓(xùn)練綜合運(yùn)用MATLAB圖像處理函數(shù)的能力； 3．了解數(shù)字圖像處理基本應(yīng)用。

二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

以大米粒特性測(cè)量為例，綜合應(yīng)用課程中圖像分割、形態(tài)學(xué)濾波、圖像增強(qiáng)、圖像特征提取等圖像處理方法，實(shí)現(xiàn)大米粒特性自動(dòng)測(cè)量。實(shí)驗(yàn)過(guò)程簡(jiǎn)述：

1． 讀取和顯示圖像 2． 估計(jì)圖像背景 3． 獲取背景均勻的圖像 4． 圖像增強(qiáng) 5． 圖像二值化分割 6． 區(qū)域標(biāo)記及為彩色處理

7． 測(cè)量圖像中的區(qū)域特性（面積、質(zhì)心等）

8．統(tǒng)計(jì)大米粒的特性分布規(guī)律。

（一）研究以下程序，分析程序功能；輸入執(zhí)行各命令行，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié) 果。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法，改變有關(guān)參數(shù)，觀察試驗(yàn)結(jié)果。

% Read and Display an Image clear, close all,close all;I = imread('rice.png');

figure, imshow(I)

% Use Morphological Opening to Estimate the Background

background = imopen(I,strel('disk',15));

figure, imshow(background);

%Display the Background Approximation as a Surface

figure, surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255]);set(gca,'ydir','reverse');% Subtract the Background Image from the Original Image I2 = imsubtract(I,background);figure, imshow(I2)% Adjust the Image Contrast I3 = imadjust(I2, stretchlim(I2), [0 1]);figure, imshow(I3);% Apply Thresholding to the Image level = graythresh(I3);bw = im2bw(I3,level);figure, imshow(bw)% Determine the Number of Objects in the Image [labeled,numObjects] = bwlabel(bw,4);

% Label components.numObjects % Examine the Label Matrix RGB_label = label2rgb(labeled, @spring, 'c', 'shuffle');figure, imshow(RGB_label);% Measure Object Properties in the Image graindata = regionprops(labeled,'basic')allgrains = [graindata.Area];% Compute Statistical Properties of Objects in the Image max(allgrains);biggrain = find(allgrains==695)mean(allgrains);figure, hist(allgrains,20);12

(詳見MATLAB IPT的 幫助文檔demo中的Correcting Nonuniform Illumination)

（二）查看MATLAB IPT 幫助文檔，研究其它應(yīng)用演示

三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備 1．PIII以上微機(jī)； 2．MATLAB6.5；

四、預(yù)習(xí)與思考

1．預(yù)習(xí)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，閱讀教材熟悉實(shí)驗(yàn)原理； 2．查閱資料，熟悉實(shí)驗(yàn)中涉及的有關(guān)函數(shù)。

3．利用課余時(shí)間，采用MATLAB函數(shù)編程實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

（二）。

五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求

1．簡(jiǎn)述試驗(yàn)的目的和試驗(yàn)原理；

2．?dāng)⑹龈鞫纬绦蚬δ埽淖冇嘘P(guān)函數(shù)的參數(shù)，分析比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果； 3．打印出所編寫的實(shí)驗(yàn)程序。4．寫出本實(shí)驗(yàn)的心得體會(huì)及意見。

第五篇：《數(shù)字圖像處理與分析》課程教學(xué)大綱

《數(shù)字圖像處理與分析》課程教學(xué)大綱

英文名稱：Digital Image Processing and Analysis 課程號(hào)：19139314

一、課程基本情況

1.學(xué)

分： 2

2.學(xué)

時(shí)： 32

3.課程類別：選修課

4.適用對(duì)象：電子與通信工程領(lǐng)域?qū)I(yè)學(xué)位研究生 5.開課學(xué)期：第二學(xué)期

6.開課單位：通信與電子工程學(xué)院

二、課程教學(xué)目的與要求

1.教學(xué)目的：

該課程系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理的中高級(jí)層次的內(nèi)容。其主要任務(wù)是使學(xué)生在掌握數(shù)字圖像處理常用技術(shù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步學(xué)習(xí)圖像解譯的前沿方法和技術(shù)，并初步具備設(shè)計(jì)數(shù)字圖像處理應(yīng)用系統(tǒng)的能力。該課程主要內(nèi)容包括概論、小波變換、圖像分割、特征表述、對(duì)象識(shí)別、圖像工程應(yīng)用實(shí)例等。

2.教學(xué)要求：

使學(xué)生在具有數(shù)字圖像處理常用技術(shù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步掌握小波變換、圖像分割、目標(biāo)表達(dá)和描述技術(shù)、特征測(cè)量技術(shù)等圖像處理與分析領(lǐng)域的前沿方法和技術(shù)，并初步具備設(shè)計(jì)數(shù)字圖像處理應(yīng)用系統(tǒng)的能力，為學(xué)生進(jìn)一步進(jìn)行科學(xué)研究奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

三、課堂教學(xué)內(nèi)容及課時(shí)安排

第一章 圖像處理基礎(chǔ)

教學(xué)內(nèi)容：

本章講授數(shù)字圖像處理的基本原理和一些必備的數(shù)學(xué)工具：掌握數(shù)字圖像采集和獲取的基本概念和方法、掌握數(shù)字圖像的各類增加方法、恢復(fù)方法、彩色圖像處理以及變化方法。

教學(xué)重點(diǎn)：數(shù)字圖像采集和獲取的基本概念和方法、數(shù)字圖像的各類增加方法、恢復(fù)方法、彩色圖像處理以及變化方法。

教學(xué)難點(diǎn)：彩色圖像處理以及變化方法 課時(shí)分配：講授2學(xué)時(shí)，討論2學(xué)時(shí) 教學(xué)方法與手段：講授法，案例教學(xué)法

第二章 小波變換

教學(xué)內(nèi)容：

本章學(xué)習(xí)圖像小波變換的基本的的基本概念、掌握連續(xù)小波變換、二進(jìn)小波變換、Haar變換、離散小波變換、多分辨率分析、快速小波變換算法、離散小波變換的設(shè)計(jì)、二維離散小波變換、雙正交小波變換、Gabor變換及其應(yīng)用。

教學(xué)重點(diǎn)：多分辨率分析、快速小波變換算法、離散小波變換的設(shè)計(jì)、二維離散小波變換、雙正交小波變換和應(yīng)用。

教學(xué)難點(diǎn)：Gabor變換及其應(yīng)用。課時(shí)分配：講授2學(xué)時(shí)，討論2學(xué)時(shí) 教學(xué)方法與手段：講授法，案例教學(xué)法

第三章 圖像分割

教學(xué)內(nèi)容：

本章要求了解圖像分割定義和方法分類，掌握邊緣檢測(cè)的基本原理和方法。掌握邊界跟蹤和圖搜索、閾值分割、基于變換直方圖選取閾值、空間聚類、區(qū)域生長(zhǎng)、彩色圖象分割及其應(yīng)用。

教學(xué)重點(diǎn)：邊界跟蹤和圖搜索、閾值分割、基于變換直方圖選取閾值、空間聚類、區(qū)域生長(zhǎng)、彩色圖象分割及其應(yīng)用。

教學(xué)難點(diǎn)：彩色圖象分割及其應(yīng)用 課時(shí)分配：講授2學(xué)時(shí)，討論2學(xué)時(shí) 教學(xué)方法與手段：講授法，案例教學(xué)法

第四章 目標(biāo)表達(dá)和描述技術(shù)

教學(xué)內(nèi)容：

本章要求了解邊界的鏈碼表達(dá)，邊界線段的近似表達(dá)，目標(biāo)的層次表達(dá)，目標(biāo)的骨架表達(dá)，運(yùn)動(dòng)的表達(dá)，目標(biāo)輪廓的傅里葉描述，目標(biāo)輪廓的小波描述及其應(yīng)用。

教學(xué)重點(diǎn)：邊界的鏈碼表達(dá)，邊界線段的近似表達(dá)，目標(biāo)的層次表達(dá)，目標(biāo)的骨架表達(dá)，運(yùn)動(dòng)的表達(dá)，目標(biāo)輪廓的傅里葉描述，目標(biāo)輪廓的小波描述及其應(yīng)用。

教學(xué)難點(diǎn)：目標(biāo)輪廓的小波描述及其應(yīng)用 課時(shí)分配：講授2學(xué)時(shí)，討論4學(xué)時(shí) 教學(xué)方法與手段：講授法，案例教學(xué)法

第五章 特征測(cè)量技術(shù)

教學(xué)內(nèi)容：

本章要求了解特征測(cè)量技術(shù)的基本原理，掌握輪廓基本參數(shù)及測(cè)量、區(qū)域基本參數(shù)及測(cè)量、區(qū)域形狀參數(shù)及測(cè)量、區(qū)域紋理參數(shù)及測(cè)量、輪廓矩和區(qū)域矩、特征測(cè)量的精確度分析與討論。

教學(xué)重點(diǎn)：輪廓基本參數(shù)及測(cè)量、區(qū)域基本參數(shù)及測(cè)量、區(qū)域形狀參數(shù)及測(cè)量、區(qū)域紋理參數(shù)及測(cè)量、輪廓矩和區(qū)域矩、特征測(cè)量的精確度分析與討論。

教學(xué)難點(diǎn)：特征測(cè)量的精確度分析與討論

課時(shí)分配：講授2學(xué)時(shí)，討論4學(xué)時(shí)，圖像測(cè)量過(guò)程演示2學(xué)時(shí) 教學(xué)方法與手段：講授法，案例教學(xué)法

第六章 圖像工程應(yīng)用

教學(xué)內(nèi)容：

本章要求了解基于OpenCV的人臉檢測(cè)應(yīng)用，掌握Haar特征檢測(cè)原理與Haar特征分類器的訓(xùn)練，掌握如何在OpenCV中使用Haar特征分類器來(lái)對(duì)圖像中的人臉進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，分析人臉識(shí)別示例代碼，討論人臉識(shí)別程序運(yùn)行精度與改進(jìn)方法。

教學(xué)重點(diǎn)：如何在OpenCV中使用Haar特征分類器來(lái)對(duì)圖像中的人臉進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，分析人臉識(shí)別示例代碼，討論人臉識(shí)別程序運(yùn)行精度與改進(jìn)方法。

教學(xué)難點(diǎn)：人臉識(shí)別程序運(yùn)行精度與改進(jìn)方法

課時(shí)分配：講授2學(xué)時(shí)，討論4學(xué)時(shí)，人臉識(shí)別示例代碼演示2學(xué)時(shí) 教學(xué)方法與手段：講授法，案例教學(xué)法

四、考核方法

1.考核方式：考查 2.考核形式：開卷 3.成績(jī)?cè)u(píng)定方案：

平時(shí)成績(jī)30%，期末考試成績(jī)70%。

平時(shí)成績(jī)包括：出勤5%，討論表現(xiàn)10%，情景演示15%

五、選用教材和主要參考資料

《圖像工程(第3版)》，章毓晉編著，清華大學(xué)出版社，2013年，第3版；

《圖像處理和分析技術(shù)（第2版）》，章毓晉編著，高等教育出版社，2008年，第2版； 《圖像處理與分析》，TonyF.Chan著，科學(xué)出版社，2011年，第1版；

撰寫人：何鵬

審定人：姚仲敏 批準(zhǔn)人：姚仲敏

執(zhí)行時(shí)間：2015年秋