XXXX大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院全日制本科課程教案202X～202Y學(xué)年第Z學(xué)期課程名稱數(shù)字圖像處理課程性質(zhì)必修教材名稱數(shù)字圖像處理（第5版）適用專業(yè)（方向）智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)字媒體技術(shù)等學(xué)生年級(jí)、人數(shù)開課單位計(jì)算機(jī)學(xué)院授課教師姓名、職稱教務(wù)處制二0二五年八月課程教案授課題目（教學(xué)章節(jié)或主題）：數(shù)字圖像處理

DigitalImageProcessing授課類型講授授課時(shí)間年月日第周星期第節(jié)教學(xué)內(nèi)容：關(guān)于本課程及其學(xué)習(xí)的相關(guān)問題基本內(nèi)容：1、本課程在專業(yè)教學(xué)中的作用“Onepictureisworthmorethantenthousandwords”人類離不開圖像，人類70%以上信息來自視覺信息。2、課程教學(xué)及考核要求（1）教學(xué)方法：以講授為主，自學(xué)為輔。（2）考核方式：①平時(shí)成績占10%。內(nèi)容包括課堂考勤和表現(xiàn)、課堂提問、平時(shí)作業(yè)。②圖像處理算法編程設(shè)計(jì)及實(shí)踐占30%。③期末理論考試占60%，主要包括概念理解題、綜合分析題、設(shè)計(jì)題等。重、難、疑點(diǎn)：教學(xué)手段與方法：思考題、討論題或作業(yè)：參考資料（包括輔助教材、參考書、文獻(xiàn)等）：授課題目（教學(xué)章節(jié)或主題）：第一章緒論授課類型講授+程序驗(yàn)證演示授課時(shí)間年月日第周星期第節(jié)教學(xué)內(nèi)容：1.數(shù)字圖像與數(shù)字圖像處理2.數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的組成3.數(shù)字圖像處理技術(shù)研究的內(nèi)容4.數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域5.圖像處理技術(shù)在軍事中的應(yīng)用6.圖像處理技術(shù)涉及的學(xué)科領(lǐng)域基本內(nèi)容：1.1數(shù)字圖像與數(shù)字圖像處理一、基本概念（1）圖像◆人的視覺系統(tǒng)接收到的，對(duì)物體反射或者透射電磁波的分布而形成的圖信息，在大腦中形成的印象?！粲酶鞣N觀測(cè)系統(tǒng)以不同形式和手段觀測(cè)客觀世界而獲得的、可以直接或間接作用于人的視覺系統(tǒng)而產(chǎn)生的視知覺實(shí)體。（2）圖像處理對(duì)圖像信息進(jìn)行加工處理，以滿足人的視覺、心理及其它應(yīng)用需求的技術(shù)和方法。（3）數(shù)字圖像處理(DigitalImageProcessing)利用計(jì)算機(jī)技術(shù)或其他數(shù)字技術(shù)，對(duì)圖像信息進(jìn)行某些數(shù)學(xué)運(yùn)算和各種加工處理，以改善圖像的視覺效果和提高圖像實(shí)用性的技術(shù)?！魣D像處理的基本特征：系統(tǒng)的輸入和輸出都是圖像。顯然，這是一種比較嚴(yán)格的圖像處理定義，因此也呈現(xiàn)出了某種狹義性。（4）圖像分析通過對(duì)圖像中不同對(duì)象進(jìn)行分割來對(duì)圖像中目標(biāo)進(jìn)行分類和識(shí)別的技術(shù)◆圖像分析是比圖像處理更高一級(jí)的計(jì)算處理過程?！魣D像分析的基本特征：輸入是圖像，輸出是對(duì)輸入圖像進(jìn)行描述的信息。二、圖像處理與圖像分析的關(guān)系◆圖像處理是對(duì)圖像的低級(jí)處理階段，圖像分析是對(duì)圖像的高一級(jí)的處理階段。圖像的低級(jí)處理階段和高一級(jí)的處理階段是相互關(guān)聯(lián)和有一定重疊性的。◆圖像的低級(jí)處理是高級(jí)處理的基礎(chǔ)，要對(duì)圖像進(jìn)行高一級(jí)的處理，必須先對(duì)圖像進(jìn)行低級(jí)(預(yù))處理?！魣D像的高一級(jí)處理是數(shù)字圖像處理與分析的目的。三、圖像處理的目的1.2數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的組成1.3數(shù)字圖像處理技術(shù)研究的內(nèi)容1.4數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域圖像處理技術(shù)的典型應(yīng)用領(lǐng)域有：生物醫(yī)學(xué)、遙感技術(shù)、工業(yè)生產(chǎn)、軍事技術(shù)、通信技術(shù)、偵緝破案、氣象預(yù)報(bào)、宇宙探索、考古等。總體上來說，圖像處理技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)遍布國民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域。1.5圖像處理技術(shù)在軍事中的應(yīng)用1.6圖像處理技術(shù)涉及的學(xué)科領(lǐng)域重、難、疑點(diǎn)：圖像處理概念，圖像分析概念，狹義的圖像處理和廣義的圖像處理圖像處理與圖像分析的區(qū)別與聯(lián)系教學(xué)手段與方法：實(shí)例教學(xué)法：用求圖像灰度值的最大、最小和平均值的程序?qū)嵗痛罅繄D片等，說明有關(guān)概念。思考題、討論題或作業(yè)：參考資料（包括輔助教材、參考書、文獻(xiàn)等）：

授課題目（教學(xué)章節(jié)或主題）：第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)授課類型授課時(shí)間年月日第周星期第節(jié)教學(xué)內(nèi)容：1.電磁波譜與可見光譜2.人眼的亮度視覺特性3.圖像的表示4.空間分辨率和灰度分辨率5.像素間的關(guān)系6.圖像的顯示7.圖像文件格式基本內(nèi)容：2.1電磁波譜與可見光譜一、電磁輻射波二、可見光譜三、相關(guān)概念◆僅有單一波長成份的光稱為單色光，含有兩種以上波長成份的光稱為復(fù)合光，單色光和復(fù)合光都是有色彩的光?！魶]有色彩的光稱為消色光。消色光就是觀察者看到的黑白電視的光，所以消色指白色、黑色和各種深淺程度不同的灰色?！粝獾膶傩詢H有亮度或強(qiáng)度，通常用灰度級(jí)描述這種光的強(qiáng)度。四、電磁輻射波的成像方法及其應(yīng)用領(lǐng)域2.2人眼的亮度視覺特性一、視覺適應(yīng)性◆大量實(shí)驗(yàn)表明，主觀亮度(人的視覺系統(tǒng)感覺到的亮度)與進(jìn)入人眼的光的強(qiáng)度成對(duì)數(shù)關(guān)系。對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)數(shù)運(yùn)算處理后,比較適應(yīng)人的視覺特性?！羧搜蹖?duì)從亮突變到暗環(huán)境的適應(yīng)能力稱為暗適應(yīng)性?！羧搜蹖?duì)亮度變化跟蹤滯后的性質(zhì)稱為視覺惰性（或短暫的記憶特性）。二、同時(shí)對(duì)比效應(yīng)是指人眼對(duì)某個(gè)區(qū)域的亮度感覺并不僅僅取決于該區(qū)域的強(qiáng)度，而是與該區(qū)域的背景亮度或周圍的亮度有關(guān)的特性。三、馬赫帶效應(yīng)人類視覺在亮度有變化的地方會(huì)出現(xiàn)虛幻的亮或暗的條紋，使得人們?cè)谟^察某窄條時(shí)，感覺在靠近該窄條的另一個(gè)亮度較低的窄條的那一側(cè)似乎更亮一些，而在靠近該窄條的另一個(gè)亮度較高的窄條的那一側(cè)似乎更暗一些，也即在不同亮度區(qū)域邊界有“欠調(diào)”和“過調(diào)”現(xiàn)象。四、視覺錯(cuò)覺是指人眼填充了不存在的信息或者錯(cuò)誤地感知物體的幾何特點(diǎn)的特性。2.3圖像的表示一、簡單的圖像成像模型設(shè)i(x,y)表示照射到觀察景物表面(x,y)處的白光強(qiáng)度，r(x,y)表示觀察景物表面(x,y)處的平均反射(或透射)系數(shù)，則有：f(x,y)=i(x,y)r(x,y)(2.4)其中：0<i(x,y)<A10≤r(x,y)≤1二、數(shù)字圖像的表示1、均勻采樣和量化◆圖像的采樣：對(duì)圖像的連續(xù)空間坐標(biāo)x和y的離散化?！魣D像灰度級(jí)的量化：對(duì)圖像函數(shù)的幅值f的離散化。2、非均勻采樣和量化3、數(shù)字圖像的表示數(shù)字圖像可表示成下式形式的一個(gè)M×N的二維數(shù)字陣列。4、不同類別數(shù)字圖像的表示1）黑白圖像（式（2.11）中當(dāng)k=1時(shí)）2）灰度圖像（式（2.11）中當(dāng)k=8時(shí)）3）彩色圖像（當(dāng)R、B、G均用8位表示時(shí)）二、數(shù)字圖像的表示2.4空間分辨率和灰度級(jí)分辨率一、空間分辨率和灰度級(jí)分辨率◆空間分辨率是圖像中可分辨的最小細(xì)節(jié)，主要由采樣間隔值決定?！粢环N常用的空間分辨率的定義是單位距離內(nèi)可分辨的最少黑白線對(duì)數(shù)目(單位是每毫米線對(duì)數(shù))，比如每毫米80線對(duì)。2、灰度分辨率灰度級(jí)分辨率是指在灰度級(jí)別中可分辨的最小變化，通常把灰度級(jí)級(jí)數(shù)L稱為圖像的灰度級(jí)分辨率。二、采樣數(shù)變化對(duì)圖像視覺效果的影響三、灰度級(jí)分辨率對(duì)圖像視覺效果的影響2.5像素間的關(guān)系一、像素的相鄰和鄰域1、相鄰像素與4-鄰域坐標(biāo)分別為：（x-1，y）,（x，y-1）,（x，y+1）,（x+1，y）2、對(duì)角相鄰像素與4-對(duì)角鄰域坐標(biāo)分別為：(x-1,y-1),(x-1,y+1),(x+1,y-1),(x+1,y+1)3、8-鄰域把像素p的4-對(duì)角鄰域像素和4-鄰域像素組成的集合稱為像素p的8-鄰域，記為N8(p)。二、像素的鄰接性與連通性三、距離的度量1、距離度量函數(shù)2、歐氏距離3、街區(qū)距離4、棋盤距離2.6圖像的顯示一、顯示分辨率與圖像分辨率顯示分辨率是指顯示屏上能夠顯示的數(shù)字圖像的最大像素行數(shù)和最大像素列數(shù)，取決于顯示器上所能夠顯示的像素點(diǎn)之間的距離。圖像分辨率反映了數(shù)字化圖像中可分辨的最小細(xì)節(jié)，也即圖像的空間分辨率。在這里將圖像分辨率看成是圖像陣列的大小。二、光度分辨率與灰度分辨率光分辨率是指顯示系統(tǒng)在每個(gè)像素位置產(chǎn)生正確的亮度或光密度的精度，部分地依賴于控制每個(gè)像素亮度的比特?cái)?shù)。灰度分辨率是指在灰度級(jí)別中可分辨的最小變化,一般把灰度級(jí)數(shù)L稱為數(shù)字圖像的灰度級(jí)分辨率。三、彩色模型人眼的視覺過程可用亮度（灰度）、色調(diào)和飽和度這三個(gè)基本特征量來區(qū)分顏色?！袅炼扰c物體的反射率（或透射率）成正比；◆色調(diào)與混合光譜中主要光的波長相聯(lián)系；◆飽和度與色調(diào)的純度有關(guān)。四、位圖五、調(diào)色板◆調(diào)色板：是指在16色或256色顯示系統(tǒng)中，將圖像中出現(xiàn)最頻繁的16種或256種顏色組成一個(gè)顏色表，并將它們分別編號(hào)為0至15或0至255，這樣就使每一個(gè)4位或8位的顏色編號(hào)與顏色表中的24位顏色值（對(duì)應(yīng)一種顏色的R、G、B值）相對(duì)應(yīng)。2.7圖像文件格式重、難、疑點(diǎn)：教學(xué)手段與方法：思考題、討論題或作業(yè)：參考資料（包括輔助教材、參考書、文獻(xiàn)等）：

授課題目（教學(xué)章節(jié)或主題）：第三章數(shù)字圖像的基本運(yùn)算授課類型講授+Matlab編程驗(yàn)證授課時(shí)間年月日第周星期第節(jié)教學(xué)內(nèi)容：1.灰度反轉(zhuǎn)2.對(duì)數(shù)變換3.灰度直方圖4.圖像的代數(shù)運(yùn)算5.圖像的幾何運(yùn)算基本內(nèi)容：3.1灰度反轉(zhuǎn)設(shè)圖像的灰度級(jí)為L，則圖像的灰度反轉(zhuǎn)可表示為：舉例：256灰度級(jí)圖像灰度反轉(zhuǎn)程序：3.2對(duì)數(shù)變換對(duì)原圖像f(x,y)進(jìn)行對(duì)數(shù)變換的解析式可表示為：3.3灰度直方圖一、灰度直方圖的概念及分布特征1、直方圖的概念灰度圖像的直方圖是一種表示數(shù)字圖像中各級(jí)灰度值及其出現(xiàn)頻數(shù)的關(guān)系的函數(shù)，一般用一個(gè)二維坐標(biāo)來表示。2、圖像的直方圖的顯示程序3、歸一化灰度圖像直方圖4、灰度直方圖具有如下一些特征（1）直方圖僅能描述圖像中每個(gè)灰度值具有的像素個(gè)數(shù)，不能表示圖像中每個(gè)像素的位置(空間)信息；（2）任一特定的圖像都有惟一的直方圖，不同的圖像可以具有相同的直方圖；（3）對(duì)于空間分辨率為M×N，且灰度級(jí)范圍為[0，L-1]的圖像，有關(guān)系：（4）如果一幅圖像由兩個(gè)不連接的區(qū)域組成，則整幅圖像的直方圖等于兩個(gè)不連接的區(qū)域的直方圖之和。5、灰度直方圖位置與灰度值分布的關(guān)系3.4圖像的代數(shù)運(yùn)算一、圖像的相加運(yùn)算1、概念圖像相加是通過對(duì)兩幅大小相同的圖像對(duì)應(yīng)位置像素的相加運(yùn)算，以產(chǎn)生一幅新的含有兩幅圖像信息的圖像的方法。圖像相加也稱為圖像合成。2、相加結(jié)果灰度值得處理策略3、相加結(jié)果運(yùn)算的matlab編程二、圖像的相減運(yùn)算圖像相減運(yùn)算的典型應(yīng)用是圖像的變化檢測(cè)。3.5圖像的幾何運(yùn)算一、圖像平移變換圖像平移變換是指將一幅圖像或一幅圖像中的子圖像塊（以下簡稱為圖像塊）中的所有像素點(diǎn)，都按指定的X方向偏移量△X和Y方向偏移量△Y進(jìn)行移動(dòng)。二、圖像旋轉(zhuǎn)變換圖像旋轉(zhuǎn)變換是指，以圖像的中心為原點(diǎn)，將圖像中的所有像素（也即整幅圖像）旋轉(zhuǎn)一個(gè)相同的角度。實(shí)現(xiàn)方式：（1）旋轉(zhuǎn)后的圖像幅面被放大；（2）保持圖像旋轉(zhuǎn)前后的幅面大小，把旋轉(zhuǎn)后圖像被轉(zhuǎn)出原幅面大小的那部分截?cái)?。三、圖像的鏡像變換四、圖像轉(zhuǎn)置變換五、圖像縮放圖像縮放是指對(duì)圖像進(jìn)行縮小或放大，也即對(duì)數(shù)字圖像的大小進(jìn)行調(diào)整的過程。重、難、疑點(diǎn)：教學(xué)手段與方法：思考題、討論題或作業(yè)：參考資料（包括輔助教材、參考書、文獻(xiàn)等）：

授課題目（教學(xué)章節(jié)或主題）：第四章空間域圖像增強(qiáng)授課類型授課時(shí)間年月日第周星期第節(jié)教學(xué)內(nèi)容：1.基于點(diǎn)運(yùn)算的圖像增強(qiáng)方法2.基于直方圖的圖像增強(qiáng)方法3.基于空間平滑濾波的圖像增強(qiáng)方法4.基于空間銳化濾波的圖像增強(qiáng)方法基本內(nèi)容：4.1基于點(diǎn)運(yùn)算的圖像增強(qiáng)方法一、對(duì)比度拉伸對(duì)比度拉伸是一種通過增強(qiáng)圖像中各部分的反差來增強(qiáng)圖像的方法，在實(shí)際中是通過增加原圖像中某些灰度值間的動(dòng)態(tài)范圍來實(shí)現(xiàn)的。特點(diǎn)是：輸出圖像每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值僅有對(duì)應(yīng)的輸入像素點(diǎn)的灰度值決定，運(yùn)算結(jié)果不會(huì)改變圖像內(nèi)像素點(diǎn)之間的空間關(guān)系。二、窗切片窗切片也稱為灰度切片，是一種提高圖像中某個(gè)灰度級(jí)范圍的亮度，使其變得比較突出的增強(qiáng)對(duì)比度的方法?；镜膶?shí)現(xiàn)方法包括兩種：◆一種是給所關(guān)心的灰度范圍指定一個(gè)較高的灰度值，而給其它部分指定一個(gè)較低的灰度值或0值?！袅硪环N是給所關(guān)心的灰度范圍指定一個(gè)較高的灰度值，而其它部分的灰度值保持不變。4.2基于直方圖的圖像增強(qiáng)方法一、直方圖均衡1.直方圖均衡的基本思想所謂直方圖均衡，就是把一已知灰度概率分布的圖像，變換成具有均勻概率分布的新圖像的過程。2.變換函數(shù)的選取3.離散變換函數(shù)4.直方圖均衡的實(shí)現(xiàn)二、直方圖規(guī)定化4.3基于空間平滑濾波的圖像增強(qiáng)方法一、空間濾波實(shí)現(xiàn)機(jī)理——模板運(yùn)算原理二、線性平滑濾波圖像增強(qiáng)——鄰域平均法三、非線性平滑濾波圖像增強(qiáng)方法——中值濾波中值濾波器是基于次序統(tǒng)計(jì)完成信號(hào)恢復(fù)的一種典型的非線性濾波器，通常選用的窗口有線形、十字形、方形、菱形和圓形等。4.4基于空間銳化濾波的圖像增強(qiáng)方法一、基于一階微分的圖像增強(qiáng)方法1、利用梯度法檢測(cè)和突出圖像中的邊緣在經(jīng)典的圖像理論中，將邊緣定義為圖像灰度值發(fā)生劇烈變化之處，也就是一階導(dǎo)數(shù)值較大的像素位置。這樣，在以灰度變化作為邊緣（點(diǎn)）檢測(cè)的依據(jù)的情況下，就可以運(yùn)用導(dǎo)數(shù)的方法提取邊緣（點(diǎn)），將導(dǎo)數(shù)的輸出值作為該邊緣（點(diǎn)）的強(qiáng)度，然后根據(jù)某一閾值確定其是否為邊緣點(diǎn)，將邊緣點(diǎn)連接起來就形成了邊緣。（2）數(shù)字圖像的梯度法表示一般用兩個(gè)一階差分的絕對(duì)值之和來近似，即：式（4.36）稱為水平垂直差分法的梯度定義式。另一種求梯度的方法是交叉差分法，稱為羅伯特差分法，其定義式為：二、二階微分圖像增強(qiáng)方法—拉普拉斯算子銳化法1.利用拉普拉斯算子檢測(cè)和突出圖像中的邊緣設(shè)f(x,y)為連續(xù)圖像函數(shù)，其在點(diǎn)(x,y)處的拉普拉斯（Laplacian）算子是一個(gè)二階微分算子，并定義為：例：H1算子的matlab程序重、難、疑點(diǎn)：教學(xué)手段與方法：思考題、討論題或作業(yè)：參考資料（包括輔助教材、參考書、文獻(xiàn)等）：

授課題目（教學(xué)章節(jié)或主題）：第五章頻率域圖像處理授課類型授課時(shí)間年月日第周星期第節(jié)教學(xué)內(nèi)容：1二維離散傅里葉變換2頻率域圖像處理的實(shí)現(xiàn)思路3基于頻率域的圖像噪聲消除——頻率域低通濾波4基于頻率域的圖像增強(qiáng)——頻率域高通濾波5帶阻濾波和帶通濾波基本內(nèi)容：5.1二維離散傅里葉變換一、二維離散傅里葉變換1、二維離散傅里葉變換的定義設(shè)f(x,y)是在空間域上等間隔采樣得到的M×N的二維離散信號(hào)，x和y是離散實(shí)變量，u和v為離散頻率變量，則二維離散傅里葉變換對(duì)一般地定義為：2、圖像的傅里葉頻譜特性及頻譜圖傅立葉變換的物理意義是將圖像的灰度分布函數(shù)變換為圖像的頻率分布函數(shù)，從物理效果看，傅立葉變換是將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域。二、二維離散傅里葉變換的若干重要性質(zhì)包括：線性性、可分離性、平均值性質(zhì)、周期性、共扼對(duì)稱性、空間位置和空間頻率的平移性、旋轉(zhuǎn)性、尺度變換性、卷積性質(zhì)等。三、圖像的傅里葉頻譜特性分析3、傅里葉變換在圖像處理中的應(yīng)用4、對(duì)圖像進(jìn)行傅里葉變換的意義四、快速離散傅里葉變換及其實(shí)現(xiàn)5.2頻率域圖像處理的實(shí)現(xiàn)思路一、實(shí)現(xiàn)思想二、轉(zhuǎn)移函數(shù)的設(shè)計(jì)5.3基于頻率域的圖像噪聲消除——頻率域低通濾波一、5.3.1理想低通濾波器二、巴特沃斯低通濾波器三、高斯低通濾波器5.4基于頻率域的圖像增強(qiáng)——頻率域高通濾波一、理想高通濾波器二、巴特沃斯高通濾波器三、高斯高通濾波器5.5帶阻濾波和帶通濾波一、帶阻濾波器二、帶通濾波器重、難、疑點(diǎn)：教學(xué)手段與方法：思考題、討論題或作業(yè)：參考資料（包括輔助教材、參考書、文獻(xiàn)等）：

授課題目（教學(xué)章節(jié)或主題）：第六章圖像恢復(fù)授課類型授課時(shí)間年月日第周星期第節(jié)教學(xué)內(nèi)容：1.圖像的退化模型2.空間域圖像的恢復(fù)(只講思路)3.頻率域圖像的恢復(fù)(只講思路)4.勻速直線運(yùn)動(dòng)模糊的恢復(fù)(只講思路)5.圖像噪聲與被噪聲污染圖像的恢復(fù)6.幾何失真的校正基本內(nèi)容：6.1圖像的退化模型一、常見退化現(xiàn)象的物理模型1、造成圖像退化的因素2、常見的4種退化現(xiàn)象的物理模型3、圖像退化舉例二、圖像退化模型的表示圖像的退化過程可以理解為施加于原圖像上的運(yùn)算和噪聲兩者聯(lián)合作用的結(jié)果，由此可得到圖像的退化模型為：三、離散退化模型四、圖像的離散退化模型6.2空間域圖像的恢復(fù)一、無約束的最小二乘方恢復(fù)二、有無約束的最小二乘方恢復(fù)6.3頻率域圖像的恢復(fù)6.4勻速直線運(yùn)動(dòng)模糊的恢復(fù)6.5圖像噪聲與被噪聲污染圖像的恢復(fù)一、圖像噪聲圖像噪聲通常是一種空間上不相聯(lián)系的離散和孤立的像素的變化現(xiàn)象。圖像噪聲也是一種圖像退化因素。對(duì)信號(hào)/圖像來說，噪聲是一種外部干擾。但噪聲本身也是一種信號(hào)（攜帶了噪聲源的信息）。1.常用圖像噪聲的概率密度函數(shù)圖像噪聲是一個(gè)隨機(jī)量，所以噪聲一般用其概率特征來描述。（1）高斯噪聲（2）瑞利噪聲（3）均勻分布噪聲（4）脈沖噪聲（椒鹽噪聲）2、圖像噪聲的分類按噪聲信號(hào)與圖像信號(hào)的相關(guān)性可以把噪聲分為兩類：加性噪聲和乘性噪聲。3、給圖像疊加噪聲的方法及編程二、被噪聲污染圖像的恢復(fù)6.6幾何失真的校正一、坐標(biāo)的幾何校正二、灰度值恢復(fù)重、難、疑點(diǎn)：教學(xué)手段與方法：思考題、討論題或作業(yè)：參考資料（包括輔助教材、參考書、文獻(xiàn)等）：

授課題目（教學(xué)章節(jié)或主題）：第七章圖像壓縮編碼授課類型授課時(shí)間年月日第周星期第節(jié)教學(xué)內(nèi)容：1.DCT變換2.數(shù)字圖像壓縮編碼基礎(chǔ)3.幾種最基本的變長編碼方法4.位平面編碼5游程編碼6變換編碼基本內(nèi)容：7.1DCT變換一、一維DCT二、二維偶DCT設(shè)f(x,y)為一N×N的圖像數(shù)據(jù)陣列，將f(x,y)圍繞其左邊緣和下邊緣不重疊地折疊成偶對(duì)稱圖像,即下圖.把上述變換矩陣定義成歸一正交矩陣形式，可得fs(x,y)的二維DCT為：三、DCT變換的基函數(shù)與基圖像7.2數(shù)字圖像壓縮編碼基礎(chǔ)一、圖像壓縮的基本概念信息相關(guān)：上圖的黑白像素序列共41位，編碼為：新的編碼只需21位：1，0101，1111，0111，1011，0011由此可見，利用圖像中各像素之間存在的信息相關(guān)，可實(shí)現(xiàn)圖像編碼信息的壓縮。二、圖像質(zhì)量（相似度）評(píng)價(jià)—保真度準(zhǔn)則1.客觀保真度準(zhǔn)則2.主觀保真度準(zhǔn)則三、圖像編碼模型1.圖像編碼系統(tǒng)模型2.信道編碼器與信道解碼器3.信源編碼器模型◆信源編碼器模型◆符號(hào)編碼器：四、獨(dú)立信源與信息量7.3幾種最基本的變長編碼方法一、費(fèi)諾碼二、霍夫曼編碼（3）把最末兩個(gè)具有最小概率值的信源符號(hào)的概率值合并相加得到新的概率值。（4）給最末兩個(gè)具有最小概率值的信源符號(hào)的上面的信源符號(hào)編碼“0”，給下面的信源符號(hào)編碼“1”。（5）如果最末兩個(gè)信源符號(hào)的概率值合并相加后為1.0，則轉(zhuǎn)（7）；否則繼續(xù)下一步。（6）把合并相加得到的新概率值與其余概率值按遞減順序從上到下依次排列，并轉(zhuǎn)（3）。（7）尋找每一個(gè)信源符號(hào)到概率為1.0處的路徑，并依次記錄路徑上的“1”和“0”，即可得到每個(gè)信源符號(hào)對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制符號(hào)序列。（8）逆序逐位地寫出每個(gè)信源符號(hào)對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制符號(hào)序列，即可得到每個(gè)信源符號(hào)的霍夫曼編碼。例7.3.2設(shè)有信源符號(hào)集X={x1,x2,x3,x4,x5,x6}，其概率分布分別為P(x1)=0.1，P(x2)=0.3，P(x3)=0.1，P(x4)=0.4，P(x5)=0.04，P(x6)=0.06，求其霍夫曼編碼W={w1,w2,w3,w4,w5,w6}。三、幾種接近最佳的變長編碼四、算術(shù)編碼7.4位平面編碼所謂位平面編碼，就是將一幅灰度圖像或彩色圖像分解為多幅二值圖像,然后對(duì)二值圖像應(yīng)用二值圖像編碼方法，以達(dá)到對(duì)多值圖像編碼的目的。7.5游程編碼7.6變換編碼一、變換編碼的過程二、子圖像尺寸選擇三、變換的選擇四、變換系數(shù)的量化和編碼1.區(qū)域編碼所謂區(qū)域編碼，就是只保留變換系數(shù)方陣中一個(gè)特定區(qū)域的系數(shù)，而將其它系數(shù)置零的一種編碼方法。例7.6.1區(qū)域變換編碼說明示例。2.門限編碼（1）門限編碼概念所謂門限編碼，就是僅采用非均勻量化方法對(duì)變換系數(shù)進(jìn)行量化的方法。（2）變換系數(shù)的非均勻量化方案非均勻量化是指用圖7.19所示的亮度量化陣列或圖7.20所示的色度量化陣列中的值作為分母，除以8×8的變換系數(shù)矩陣的方法。（3）變換系數(shù)的非均勻量化（門限編碼）函數(shù)例7.6.2以lena圖像中的一個(gè)8×8子圖像塊為例說明門限變換編碼過程。五、變換解碼重、難、疑點(diǎn)：教學(xué)手段與方法：思考題、討論題或作業(yè)：參考資料（包括輔助教材、參考書、文獻(xiàn)等）：

授課題目（教學(xué)章節(jié)或主題）：第八章數(shù)小波圖像處理授課類型授課時(shí)間年月日第周星期第節(jié)教學(xué)內(nèi)容：基本內(nèi)容：8.1小波變換與圖像小波變換一、小波與小波變換1、小波的概念和特性小波是指小區(qū)域的波，又稱為子波，是一個(gè)長度有限，均值為0的振蕩波形。名詞小波的“小”是指它具有衰減性，即局部非0性；其非0系數(shù)的個(gè)數(shù)多少，反映了高頻成分的豐富程度。而稱之為“波”則是指它的波動(dòng)性，即振幅正負(fù)間的振蕩形式。也就是說，小波必須具備兩個(gè)特性：（1）小波必須是振蕩的；（2）小波的振幅只能在一個(gè)很短的一段區(qū)間上非零，也即是局部化的。按照小波的定義及特性，圖8.2所示的波不是小波。2、小波變換小波變換是指基于小波的變換，其基本思想是通過一個(gè)母函數(shù)在時(shí)間上的平移和在尺度上的伸縮得到一個(gè)函數(shù)族，然后利用這族函數(shù)去表示或逼近信號(hào)或函數(shù)，獲得一種能自動(dòng)適應(yīng)各種頻變成分的有效的信號(hào)分析手段。8.1.2連續(xù)小波變換尺度因子（頻率參數(shù)）a的特性及其對(duì)小波函數(shù)的影響如圖8.3所示。8.1.6圖像的小波變換1、二維離散小波變換及其算法基礎(chǔ)設(shè)圖像的大小為M×N，且M=2m，N=2n。對(duì)圖像每進(jìn)行一次二維離散小波變換，就可分解產(chǎn)生一個(gè)低頻子圖(子帶）LL和3個(gè)高頻子圖，即水平子帶HL、垂直子帶LH和對(duì)角子帶HH。（當(dāng)i=1，即對(duì)圖像進(jìn)行一次小波變換后，各子帶的分布如圖8.10所示，每個(gè)子帶分別包含了各自相應(yīng)頻帶的小波系數(shù)。）下一級(jí)小波變換在前級(jí)產(chǎn)生的低頻子帶LL的基礎(chǔ)上進(jìn)行，依次重復(fù)，即可完成圖像的（i=1，2，…，I-1,I）級(jí)小波分解，對(duì)圖像進(jìn)行級(jí)小波變換后，產(chǎn)生的子帶數(shù)目為3i+1。由于對(duì)圖像每進(jìn)行一次小波變換，就相當(dāng)于在水平方向和豎直方向進(jìn)行隔點(diǎn)采樣，所以變換后的圖像就分解成4個(gè)大小為前一級(jí)圖像（或子圖）尺寸的1/4的頻帶子圖，圖像的時(shí)域分辨率就下降一半（相應(yīng)地使尺度加倍），在對(duì)圖像進(jìn)行i級(jí)小波變換后，所得到的i級(jí)分辨率圖像的分辨率是原圖像分辨率的1/2i。每進(jìn)行一次小波變換后，圖像分辨率的減小體現(xiàn)在各子帶圖像的變小上。2、圖像小波變換的幾個(gè)關(guān)鍵問題1）小波變換層數(shù)的選擇2）小波基數(shù)的選取8.2基于圖像小波變換的嵌入式零樹編碼一、基于小波變換的圖像壓縮基本思想二、嵌入式編碼與零樹概念1.嵌入式編碼的概念2.零樹及相關(guān)概念三、小波系數(shù)及掃描方法1.重要的小波系數(shù)和不重要的小波系數(shù)2.小波變換系數(shù)的掃描方法采用主掃描和精細(xì)掃描二次掃描來完成對(duì)零樹和重要系數(shù)的判定。四、嵌入式零樹編碼方法◆嵌入式零樹編碼通過逐次使用閾值序列T1,T2,…,TN來決定重要系數(shù)的逼近量化過程完成嵌入式編碼，量化層數(shù)N（也即逼近量化的循環(huán)次數(shù)）一般按照壓縮比和失真率折中的原則來事先確定?！粽麄€(gè)逐次逼近量化過程包括主掃描、精細(xì)掃描和符號(hào)編碼三個(gè)子過程?！艟幋a過程中一般假設(shè)在編碼前已經(jīng)知道或已經(jīng)獲得了子帶樹中具有最大值的小波系數(shù)。五、嵌入式零樹小波編碼圖像的重建六、嵌入式小波零樹編碼的漸進(jìn)傳輸特性8.3基于小波變換的圖像去噪方法一、小波去噪方法的機(jī)理閾值去噪算法步驟及思路（1）選擇小波函數(shù)并確定分解層數(shù)N（一般取N=3）。（2）對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行小波分解，將圖像信號(hào)分解為低頻和高頻信息，而噪聲部分通常包含在高頻中。（3）對(duì)小波分解的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化處理。（4）利用小波分解的第N層低頻系數(shù)和經(jīng)過閾值量化處理后的1～N層高頻系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)（小波反變換），重構(gòu)后得到的圖像即是去噪后的圖像。二、小波收縮閾值去噪方法1.閾值的定