视觉与图像处理实验室

课程简介

视觉与图像处理实验室主要开设《数字图像处理》课程，该课程是电子信息工程专业的必修课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。数字图像处理研究内容和方法涉及许多学科诸如数学、物理学、计算机科学、电子学、心理学等，并且与人工智能、模式识别和计算机视觉等学科密切相关。

本课程主要介绍数字图像的基本运算、图像变换、增强、复原、压缩编码和分割等技术的基本原理、数学模型以及实现方法。通过本课程的学习，旨在让学生了解本领域最新的研究成果和发展动态；系统掌握数字图像处理的基本理论、方法、技术，具备在图像处理领域应用、开发或科研方面的实际技能；培养严谨的治学态度，启迪创新思路和意识，通过实操锻炼动手实践能力和使用现代工具的能力；培养综合运用图像处理知识分析和解决实际工程问题的能力，为以后从事本领域或相关领域工作、深造、研究打下良好的基础。

承担主要教学任务

序号	实验项目	基本要求
1	图像处理基础	（1）了解数字图像处理系统组成以及主要研究内容、应用和发展；（2）理解数字图像的表示形式与类别；（3）掌握图像的数字化过程；（4）掌握MATLAB环境下图像处理的基础操作。
2	图像基本运算	（1）了解图像基本运算相关概念和分类；（2）理解图像点运算、代数运算、逻辑运算以及几何运算分别对图像灰度级、像素位置等的影响；（3）掌握MATLAB环境下数字图像点运算、代数运算、逻辑运算以及几何运算的实现过程。
3	图像变换	（1）了解图像变换的概念、目的及分类；（2）理解二维图像傅里叶变换、离散余弦变换的概念以及图像频谱图的重要特征；（3）掌握MATLAB环境下图像傅里叶变换、离散余弦变换的实现过程；（4）学会运用傅里叶变换的性质分析变换前后的图像频谱图。
4	图像增强	（1）了解图像增强相关概念和分类，以及空间域、频率域图像增强技术的主要方法；（2）掌握图像直方图均衡化、规定化的实现过程；（3）了解图像平滑与图像锐化的特点及使用场景；（4）掌握各类图像增强技术在MATLAB下的算法实现。
5	图像复原	（1）了解图像复原技术的概念及分类；理解图像退化的原因、退化模型以及常见的噪声模型；（2）掌握空间域、频率域图像复原技术的主要实现方法；（3）理解逆滤波、维纳滤波的基本原理及相关技术；（4）掌握各类图像复原技术在MATLAB下的算法实现。
6	图像压缩编码	（1）了解图像压缩编码相关概念、分类及性能指标；理解无失真、有限失真图像压缩编码的特点及分类；（2）了解常见图像压缩技术标准；（3）掌握常用压缩编码技术，如游程编码、DCT变换编码的MATLAB实现。
7	图像分割	（1）了解图像分割的基本理论和算法；（2）理解基于阈值、区域的图像分割方法；（3）掌握在MATLAB环境完成图像边缘提取的方法；（4）了解数学形态学运算基本方法在MATLAB下的实现。
8	彩色图像处理GUI设计	（1）了解彩色图像基础知识；理解常用彩色模型间的区别与联系；（2）掌握彩色图像的处理方法；（3）掌握在MATLAB GUI环境完成图像处理系统设计方法。