自考大纲30452数字图像技术

1高纲1629江苏省高等教育自学考试大纲30452数字图像技术南京理工大学编（2016年）江苏省高等教育自学考试委员会办公室2Ⅰ课程性质与课程目标一、课程性质和特点《数字图像技术》是江苏省高等教育自学考试电子工程专业的必修课，是为了培养和检验自学应考者信号处理的基本知识和基本技能而设置的一门专业课程。随着计算机和数字信号处理技术的飞速发展，图像信息的存储、传输和处理都得以数字化，各种产品、软件层出不穷，在这种形势下，电子信息工程及其相关专业的学生了解和掌握基本的数字图像处理知识是十分必要的。本课程即主要介绍数字图像处理的基本知识、基本原理和基本算法,为电子信息工程、自动化等相关专业的学生进一步学习后续课程打下基础。二、课程目标课程设置的目的主要是鼓励自学应考者：1.能够掌握数字图像处理的基本概念和基本原理；2.能够应用数字信号处理的基本原理和方法对数字图像进行各种处理，如：数字图像信号的采集、表达、各种变换方法和图像信号的编码压缩等；3.能够对数字图像信号处理的最新研究成果与发展趋势有所了解，以适应现代社会对信息处理越来越高的要求。三、与相关课程的联系与区别本课程应具备高等数学、线性代数、数字信号处理、计算机编程等学科的知识基础。四、课程的重点和难点本课程的重点在于图像各类处理算法，难点在于图像变换原理，具体内容参见各章节。Ⅱ考核目标本大纲在考核目标中，按照识记、领会、应用三个层次规定其应达到的能力层次要求。三个能力层次是递升的关系，后者必须建立在前者的基础上。各能力层次的含义是：识记（Ⅰ）：要求考生能够识别和记忆本课程中有关概念及规律的主要内容（如定义、定理、定律、表达式、公式、原理、重要结论、方法及特征、特点等），并能够根据考核的不同要求，做正确的表述、选择和判断。3领会（Ⅱ）：要求考生能够领悟和理解本课程中有关概念及方法的作用、应用场合、理解其原理、理解其与相关知识的区别和联系。应用（Ⅲ）：要求考生能够根据已知的知识、运用该方法对图像进行变换、处理以及计算。Ⅲ课程内容与考核要求第一章导论一、学习目的与要求通过本章的学习，了解图像及图像处理的基本概念，了解图像处理系统的组成。二、课程内容本章介绍了图像的基本概念，数字图像系统的组成，数字图像处理的特点及应用。三、考核知识点与考核要求1.数字图像处理的概念识记：图像的概念及分类；图像处理的定义及分类。2.数字图像处理的内容以及与其他学科的关系识记：数字图像处理三个层次的研究内容；数字图像处理与其他学科的关系。3.数字图像处理系统概述识记：数字图像处理系统的组成及各个模块的作用。4.数字图像处理的特点及其应用识记：数字图像处理的特点；数字图像处理的应用。四、本章重点、难点重点：数字图像处理的三个层次内容。第二章数字图像处理基础一、学习目的与要求通过本章的学习，了解人眼的视觉原理、掌握图像数字化的方法、直方图的定义及性质及应用、熟悉BMP文件结构、了解图像噪声的形成原理及特征。二、课程内容4本章介绍了数字图像处理的基础知识，为以后章节的学习打下了基础。三、考核知识点与考核要求1.人眼的视觉原理识记：图像的形成原理；视觉亮度范围；人眼的分辨率；视觉适应性；对比灵敏度；亮度的感觉；人眼的色觉；马赫带效应。2.连续图像的描述领会：亮度图像的数学描述；彩色图像的数学描述。3.图像数字化识记：采样的定义；量化的定义；图像数字化器的性能评价项目。领会：空间分辨率和幅度分辨率对图像质量的影响；量化的灰度级数与量化位数的关系。应用：根据空间分辨率和幅度分辨率计算图像存储量。4.图像灰度直方图识记：直方图的定义。领会：直方图的性质。应用：计算图像的直方图；利用直方图检查图像灰度级范围是否合理；利用直方图选择边界阈值；利用直方图计算图像信息量。5.数字图像处理算法的形式识记：基本功能形式；邻域。领会：局部处理的形式；迭代处理的形式；跟踪处理的形式；窗口处理和模板处理的形式；串行处理和并行处理的形式。6.图像的数据结构与图像文件格式识记：BMP文件格式。7.图像的特征与噪声识记：图像的自然特征与人工特征；噪声的种类。四、本章重点、难点重点：图像数字化；直方图的定义与性质。5难点：数字图像处理算法的形式。第三章图像变换一、学习目的与要求通过本章的学习，了解图像变换的作用、重点掌握傅立叶变换。二、课程内容本章介绍了数字变换的原理及傅立叶变换的相关概念。三、考核知识点与考核要求1.预备知识识记：δ函数的定义；δ函数的性质；二维线性位移不变系统的定义。2.傅立叶变换识记：傅立叶变换的定义。领会：傅立叶变换的性质。四、本章重点、难点重点：傅立叶变换。难点：傅立叶变换。第四章图像增强一、学习目的与要求通过本章的学习，掌握图像增强的原理及常用方法。二、课程内容本章介绍了图像增强的原理、空间域平滑、空间域锐化、频率域增强、假彩色增强等图像增强的方法。三、考核知识点与考核要求1.图像增强的点运算识记：图像增强的目的；图像增强的分类。领会：灰度级校正原理；灰度变换原理；直方图均衡化原理；直方图规定化的应用；局部统计法原理。6应用：根据已知灰度变换关系式对图像进行灰度变换；对图像进行直方图均衡化修正。2.图像空间域平滑领会：图像平滑的意义；超限像素法的原理；灰度最相近的K个邻点平均法的原理；梯度倒数加权平滑法的原理；最大均匀性平滑的原理；有选择保边缘平滑法的原理；多幅图像平均法的原理。应用：使用局部平滑法对图像进行平滑操作；使用超限像素平滑法对图像进行平滑操作；给定模板下，使用空间低通滤波法对图像进行平滑操作；使用中值滤波法对图像进行平滑操作。3.图像空间域锐化识记：锐化；梯度。应用：对图像使用梯度锐化法；使用拉普拉斯算子对图像进行锐化；使用高通滤波法对图像进行锐化。4.频率域增强识记：频率域增强的一般过程。领会：理想低通滤波器的原理；Butterworth低通滤波器的原理及特点；指数低通滤波器的原理及特点；梯形低通滤波器的原理；基于高通滤波器的频率域锐化原理。5.彩色增强技术识记：彩色增强的定义及目的。领会：伪彩色增强的原理及三种方法；假彩色增强的原理及方法；伪彩色增强与假彩色增强的区别；彩色变换的原理及作用。6.图像代数运算领会：各种代数运算的定义及作用。应用：根据不同的目的对图像进行代数运算。四、本章重点、难点重点：直方图均衡化处理；空间域平滑；空间域锐化。难点：直方图均衡化处理。7第五章图像复原与重建一、学习目的与要求通过本章的学习，掌握图像复原的原理及常用的复用方法。二、课程内容本章介绍了图像退化模型、代数恢复方法、频率域恢复方法、几何校正以及图像重建的基本思想。三、考核知识点与考核要求1.图像退化识记：图像退化的定义；图像退化的典型原因。领会：图像复原与图像增强的区别；退化的数字模型。2.代数恢复方法与频率域恢复方法识记：无约束复原的原理；约束最小二乘复原的原理；逆滤波恢复法的原理；维纳滤波复原法的原理；去除由匀速运动引起的模糊的原理。3.几何校正识记：几何校正的目的；几何校正的步骤。领会：空间坐标变换中直接法与间接法的原理及区别；像素灰度校正的原理。4.图像重建识记：图像重建的定义及应用场合。领会：断层扫描的二维重建原理；三维复原的方法。四、本章重点、难点重点：空间坐标变换的方法。难点：频率域恢复方法。第六章图像编码与压缩一、学习目的与要求通过本章的学习，掌握统计压缩编码的常用方法以及JPEG编码标准。二、课程内容8本章介绍了图像压缩编码的原理、常用的统计压缩编码方法、预测编码思想以及正交编码的原理，其中详细介绍了JPEG编码。三、考核知识点与考核要求1.概述识记：图像数据压缩的必要性与可能性；图像编码压缩技术的分类。2.图像保真度准则识记：常用的客观保真度准则；主观保真度准则。3.统计编码方法识记：信息量和熵；图像冗余度；编码效率。领会：行程编码的特点；霍夫曼编码的特点；算术编码的特点。应用：行程编码；霍夫曼编码；费诺-香农编码；算术编码。4.预测编码识记：预测编码。领会：DPCM的原理及特点。5.正交变换编码领会：变换编码的原理；变换编码的性质；变化编码性能比较。6.图像编码的国际标准简介识记：JPEG；MPEG。四、本章重点、难点重点：霍夫曼编码；算术编码。难点：变换编码。第七章图像分割一、学习目的与要求通过本章的学习，掌握图像分割的原理及常用方法。二、课程内容本章介绍了图像分割的意义、基于边缘的分割、基于区域的分割、基于阈值的分割等常9用的分割方法。三、考核知识点与考核要求1.概述识记：图像分割的定义；图像分割的分类。领会：图像分割的作用。2.边缘检测算子识记：边缘。领会：基于边缘分割的原理；各种边缘检测算子（如梯度算子、Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、方向算子、Laplacian算子、马尔算子、Canny算子）的原理及特点；曲面拟合法的原理及特点。应用：使用各种边缘检测算子对图像进行分割。3.边缘跟踪识记：边缘跟踪。领会：全向跟踪的原理。应用：采用光栅扫描跟踪法连接边缘。4.线检测识记：Hough变换检测直线的原理；广义Hough变换检测曲线的原理。5.区域分割领会：判断分析法的原理及特点；最佳熵自动阈值法的原理及特点；最小误差分割的原理及特点。应用：状态法（峰谷法）对图像进行分割。6.区域增长领会：区域生长法原理；质心型增长法的原理及特点；混合型增长法的原理及特点。应用：运用简单区域生长法进行图像分割。7.分裂合并法领会：分裂合并法原理。10应用：使用分裂合并法进行图像分割。四、本章重点、难点重点：边缘检测算子；灰度阈值法；区域生长法；分裂合并法。第八章二值图像处理与形状分析一、学习目的与要求通过本章的学习，掌握一些常用的二值图像描述的特征参数。二、课程内容本章介绍了图像描述的常用的特征参数，如目标边界、连接成分、形状等参数，通过这些参数，为图像分类识别打下基础。三、考核知识点与考核要求1.二值图像的连接性和距离识记：邻域；邻接；像素连接；4-路径；8-路径；连接成分；欧拉数；像素的可删除性；连接数；区域邻接图；包含；击中；不击中；距离；几种常用距离。2.连接成分的变形处理领会：对连接成分进行标记的作用；膨胀和腐蚀的原理及作用；距离变换的原理；细化的原理；边界跟踪的原理；区域填充的原理。应用：对连接成分进行标记；对图像进行膨胀及腐蚀操作。3.形状特征提取与分析识记：拓扑描绘子；凹凸性；面积；周长；圆形度；原点矩；中心矩；投影；截口。领会：方向链码的表示法及可提取的几何特征。应用：对目标边界用方向链码表示并计算其几何特征。四、本章重点、难点重点：膨胀和腐蚀、边界的方向链码表示。第九章影像纹理分析一、学习目的与要求通过本章学习，掌握纹理的相关概念，了解主要的纹理特征提取与分析的方法。11二、课程内容本章介绍了纹理特征提取与分析的主要方法。三、考核知识点与考核要求概述识记：纹理；纹理分类；纹理分析的主要方法。四、本章重点、难点重点：纹理。第十章模板匹配与模式识别技术一、学习目的与要求通过本章的学习，掌握图像识别系统的组成以及模板匹配的原理。二、课程内容本章介绍了模式识别的一些基础知识，包括模板匹配技术、统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络分类的基本概念和原理。三、考核知识点与考核要求1.模板匹配识记：图像识别系统的组成。领会：模板匹配的原理。2.统计模式识别识记：统计模式识别的过程；特征处理；统计分类法。四、本章重点、难点重点：模板匹配的原理。第十一章数字图像处理的应用一、学习目的与要求通过本章的学习，对数字图像处理技术在指纹识别及文字识别等方面的应用有大概的了解。二、课程内容12本章介绍了数字图像处理在指纹识别及文字识别等领域的应用。三、考核知识点与考核要求1.指纹识别系统识记：指纹特征。领会：指纹识别系统。2.文字识别技术领会：文字图像处理流程。四、本章重点、难点重点：指纹识别系统。Ⅳ关于大纲的说明与考核实施要求一、自学考试大纲的目的和作用课程自学考试大纲是根据专业自学考试计划的要求，结合自学考试的特点而确定。其目的是对个人自学、社会助学和课程考试命题进行