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滤波器分类及原理讲课教案(简述滤波器的工作原理)

三、课程内容与教学要求


第一章 绪论


(一)课程内容


1. 数字图像处理的发展简史;


2. 数字图像处理系统的组成;


3. 数字图像工作处理的应用。


(二)教学要求


1. 了解数字图像处理的发展;


2. 理解数字图像处理系统的组成;


3. 掌握数字图像处理的应用。


(三)重点与难点


1. 重点


数字图像处理基本步骤和数字图像处理系统的组成。


2. 难点


数字图像处理基本步骤和数字图像处原理理系统的组成。


第二章 图像的数字化与显示


(一)课程内容


1. 连续图像的数字描述;


2. 图像数字化的过程、图像的量化方法;


3. 图像的输入输出设备;


4. 图像直方图的概念及应用。


(二)教学要求


1. 了解连续图像的数字描述;


2. 掌握图像数字化的过程、图像的量化方法;


3. 了解图像的输入输出设备;


4. 掌握图像直方图的概念及应用。


(三)重点与难点


1. 重点


图像数字化的过程、图像的量化方法;分类图像直方图的概念及应用。


2. 难点


图像数字化的过程、图像的量化方法。


第三章 图像变换


(一)课程内容


1. 图像的几何变换,包括位置变换、形状变换;


2. 图像的频域变换,包括傅里叶变换、离散余弦变换、K-L变换。


(二)教学要求


1. 理解图像的几何变换,包括位置变换、形状变换;


2. 掌握图像的频域变换,包括傅里叶变换、离散余弦变换、K-L变换。


(三)重点与难点


1. 重点


图像的频域变换的应用;


2. 难点


图像的频域变换的原理及过程。


第四章 图像增强


(一)课程内容


1. 图像灰度变换,包括灰度修正、对比度展宽、噪声限幅、动态范围调整、分类直方图均衡、直方图规格化;


2. 图像平滑,包括均值滤讲课波、中值滤波、KNN平滑滤波;


3. 图像锐化,包括一阶微分锐化、二阶微分锐及化、方向模板锐化;


4. 变换域运算,包括通带滤波、同态滤波;


5. 彩色增强,包括假彩色增强、伪彩色增强。


(二)教学要求


1. 掌握图像灰度变换的原理及应用;


2. 掌握图像平滑的原理及应用;


3. 掌握图像锐化的原理及应用;原理


4. 理解图像变换滤波器与运算的原理;


5. 理解图像彩色增强的原理。


(三)重点与难点


1. 重点


图像灰度变换的原理及应用;图像平滑的原理及应用;图像锐化的原理及应用;


2. 难点


图像变换与运算的原理。


第五章 图像编码与压缩


(一)课程内容


1. 图像数据压缩概述,包括相关性和多余度、保真度准则、图像压缩术语等;


2. 预测编码,包括帧内预测DPCM、帧间预测编码;


3. 行程编码,包括RLE编码、二值图像编码;


4. 变换编码,包括DCT变换编码、JPEG压缩;


5. 统计编码,包括哈夫曼编码;


6. 混合编码。


(二)教学要求


1. 理解图像数据压缩的原理及术语;


2. 掌握预测编码、行程编码、变换编码、统计编码的原理及应用;


3. 了解混合编码的原理及应用。


(三)重点与难点


1. 重点


预测编码、行程编码、变换编码、统计编码的原理及应用;


2. 难点


预测编码的原理;混合编码的原理。


第六章 图像复原


(一)工作课程内容


1. 退化模型,包括图像退化因素、图像退化模型;


2. 逆滤波复原;


3. 有约束复原,包括能量约束复原、平滑约束复原、维纳滤波复原;


4. 运动模糊的复原、几何畸变的消除;


5. 盲目解卷积图像复原。


(二)教学要求


1. 了解退化因素、退化模型;


2. 理解运动模糊的恢复、几何畸变的消除。


3. 掌握逆滤波复原、有约束复原、盲目解卷积图像复原。


(三简述)重点与难点


1. 重点


逆滤波复原、约束复原、盲目解滤波器卷积图像复原;


2. 难点


逆滤波复原、有约束复原。


第七章 图像分割


(一)课程内容


1. 图像分割目的、原则;


2. 基于图像边界的教案分割,包括邻域搜索跟讲课踪、曲线拟合;


3. 基于区域灰度的分割,包括边缘检测、门限化、最小阈值、最优阈值;


4. 区域扩张的图像分割,包括区域生长、子区域合并。


(二)教学要求


1. 了解图像分割目的、原则;


2. 理解基于区域灰度的分割;


3. 掌握基于图像边界的的分割、区域扩张的图像分割。


(三)重点与难点


1. 重点


基于图像边界的分割、区域扩张的图像分割;


2. 难点


基于图像边界的分割、区域扩张的图像分割。


第八章 图像特征与分析


(一)课程内容


1. 图像分的析的目的、图像特征的种类;


2. 形态学运算,包括膨胀、腐蚀、开启、闭合运算及其应用;


3. 图像纹理的概念、纹理分析的方法;


4. 图像形状分析的方法,包括傅里叶描述符、链码、骨架。


(二)教学要教案求


1. 了解图像分析的目的、图像特征的种类;


2. 理解形态学运算,包括膨胀、腐蚀、开启、闭合运算及其应用;


3. 掌握图像纹理分析的方法、图像形状分析的方法。


(三)重点与难点


1. 重点


图像纹理分析的方法、图像形状分析的方法;


2. 难点


图像纹理分析的方法、图像形状分析的方法简述。


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