随着无人机、无人驾驶、机器人、人工智能等新一代信息技术的应用和发展，计算机视觉取代人工视觉成为趋势，数字图像处理是计算机视觉的基础课程。数字图像处理是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，主要内容包括图像获取与数字化、图像基本运算、图像变换、图像增强、图像复原、图像分割、彩色图像处理等原理和技术方法。

        数字图像处理课程是自动化专业的一门专业课。通过本课程的学习，学生能掌握图像处理的基本概念、基础理论和基本技能，并能综合分析和应用数字图像处理技术来解决自然科学、工程领域和实际生活中的图像处理问题，也为学生今后进一步学习和研究图像分析、图像理解、模式识别等专业课程打下基础。

        针对本课程概念多、内容抽象、学生入门较难的问题，课程以实践为导向，以实际应用为目标，在讲解数字图像处理技术基础理论及算法原理的同时，特别注意如何用MATLAB软件编程实现图像处理的算法。

        本课程的教学引用了武汉理工大学黄朝兵教授教学团队的《数字图像处理》课程资源，并根据本校课程教学的实际教学情况和自动化专业课程教学大纲对该资源进行了删改和增补，使课程更加符合本专业的人才培养要求，同时也可作为电子信息工程、人工智能、生物医学工程、计算机科学与技术、软件工程、物联网技术等专业学生对课程学习的参考资源。

本课程立足“工科优势明显、航空特色鲜明”的学校办学定位，依据本专业培养“思想素质好、基础扎实、实践能力强、具有创新精神的自动化工程复合型高级专门人才”的培养目标，通过课堂教学、线上课程资源自主学习、实验教学以及团队项目训练等环节使学生在掌握数字图像处理的基本原理、典型方法和实用技术；培养学生分析问题、程序设计、自主学习、项目研究、团队协作等方面的能力。通过该课程的学习，为学生今后在计算机视觉、模式识别等人工智能和智能控制从事研究与开发打下基础。同时，支撑本专业毕业要求中相应观测点的达成。 

知识目标：理解数字图像的基本概念；掌握数字图像处理中的运算、增强、恢复和分割等技术的基本理论和典型算法；具备数字图像处理典型算法的程序设计思路。

能力目标：能够根据图像的特定要求，建立数学模型，并完成计算机处理程序；能够根据图像特征，通过文献研究或相关方法，进行调研和分析，选择研究路线，设计实验方案，解决实际工程领域中的复杂图像处理问题。

素质目标：具备自主学习能力和协作精神；具有科学思维能力和精益求精的大国工匠精神；具有航空报国情怀和使命担当。

1、完成所有的学习任务；

2、平时成绩 20%（包括线上资源学习和互动、课堂测试、课堂表现、课后作业等）；

3、实验成绩30%（包括实验考勤、上机调试、实验报告、项目报告等）；

4、期末考试成绩50%。

先修课程：高等数学、大学物理、工程数学(矩阵论、概率论、数理统计等)、C语言程序设计

1.李俊山（编著）：《数字图像处理》，清华大学大学出版社，2021，第4版。

2.章毓晋（编著）：《图像工程（上册）图像处理》，清华大学大学出版社，2018，第四版。

3.[美] Rafael，C.，Gonzalez（拉斐尔・C. 冈萨雷斯）著，阮秋琦 译，《数字图像处理》，电子工业出版社，2020年，第四版。

4.[美] Rafael，C.，Gonzalez（拉斐尔・C. 冈萨雷斯）著，阮秋琦 译，《数字图像处理（MATLAB版）（第二版）（本科教学版）》，电子工业出版社，2020年，第四版。