图像信息处理课程是电子信息工程、测绘、遥感科学与技术等专业必修的专业基础课之一。开设该课程的目的是让学生通过本课程的学习，掌握有关数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用，培养和增强学生创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，不仅为学生进一步学习图像理解、数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程奠定基础，而且能应用数字图像处理知识和技术解决自然科学、工程技术和实际生活中遇到的问题。

  本课程将从如下八个方面来讲授图像处理的一些基本概念，原理，方法与技术：

  1）图像处理基础。数字图像处理的基本概念，数字图像处理和通信技术的应用和发展的概况、数字图像系统的概念模型和图像质量的评价方法。图像数字化的基本原理，二维采样定理，常用图像设备和器件。

  2）图像的正交变换。离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）、离散沃尔什和哈达玛变换，离散K-L变换，小波变换，重点应用离散傅里叶变换做图像变换和处理。

  3）图像增强。包括图像点运算，图像空域和频域增强处理，邻域处理、卷积运算、平滑和锐化。图像的伪彩色处理和几何校正。

  4）图像复原无约束图像复原技术和有约束图像复原原理，重点讲解维纳滤波器对图像复原处理。

  5）图像几何变换。几何变换的基本原理，位置变换、形状变换、图像复合变换方法和程序实现方法。

  6）图像压缩编码。哈夫曼编码、香农-范诺编码、算术编码、预测编码，灰度图像和二值图像的编码方法，活动图像常用的数据压缩方法，和JPEG、MPEG压缩标准。

  7）图像处理的数学形态学方法。数学形态学的基本概念、二值图像和灰度图像的数学形态学变换方法，数学形态学方法在图像处理中的应用。

  8）图像边缘检测与分割技术。基于阈值选取的图像分割方法，基于区域的图像分割方法，边缘检测基本原理和常用算子。基于边缘检测的图像分割方法、Hough变换方法。  

   在授课过程中我们通过理论与实践相结合方式，以及课后大量文献阅读来加深对图像处理基本概念和理论的理解；通过实例来分析比较不同图像处理方法的优缺点；通过提出问题来引导学生独立深入思考。

通过本课程的学习，要求学生掌握有关数字图像处理的基本概念、原理、方法及应用，培养和增强学生创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，为学生进一步学习人工智能、遥感原理与方法、模式识别等专业课程奠定基础。

1、完成所有的学习任务；

2、平时成绩占30%，包括测验、讨论、作业、程序设计；

3、期末考试占50%；

4、实验占10%；

5、网络课程学习，10%。

先修课程：高等数学、C语言编程。

1.杨帆：数字图象处理与分析，北京航天航空大学出版社，2015

2.Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods：数字图像处理（第三版），电子工业出版社，2013

3.Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins ：数字图像处理（MATLAB版），电子工业出版社，2013

4.《数字图像处理》(第三版)，武汉大学出版社，贾永红编著，2015年7月

5.《数字图像处理实习教程》（第三版），武汉大学出版社，贾永红、张谦、崔卫红等编著，2016年11月

准备:

1、  每人预先安装matlab 2010或以上版本，需提前解决软件运行问题。

2、  提前下载教学辅助软件到本地硬盘, 教学辅助软件在matlab上运行,使用方法看视频

上课方法:

1、  公告。教师提前在公告栏，发布通知。学生务必注意通知信息，做好准备工作，完成布置的任务。

2、  预习。参照教学进度计划,使用mooc课程资源, 课前完成基础知识学习,熟悉内容。

3、  点名。开课前15分钟左右开始点名,并登记出勤情况。

4、  课间上课。 教师布置问题,开展分组讨论,总结解决方法。布置作业或测验，学生当堂完成，教师评讲。

5、 课外时间。学生使用论坛、邮箱、在线工具提问,教师及时解答。