随着无人机、无人驾驶、机器人、生成式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，主要内容包括人类视觉感知系统、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、图像压缩编码、图像分割、彩色图像处理、图像表示与描述等原理和技术方法。

针对数字图像处理课程概念多、内容抽象、学生入门较难的特点，本课程以实践为导向，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软件编程实现一些图像处理的算法，使学生掌握图像处理的理论和方法，运用所学知识解决实际问题。

通过学习本课程，学生能够深刻理解理论方法，并在MATLAB下编程实现算法，理论与应用并重，为将来从事相关领域专业工作打好基础。

1.掌握图像获取及数字化、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割和特征提取、彩色图像处理等的原理和方法。能利用Matlab等工具对算法进行设计和编程实现，并对结果进行分析。

2.能够设计一个满足实际问题需要的图像处理系统，并能对系统进行评价。具有解决实际图像处理方面复杂问题的创新思维和技术能力。

3.具有正确的世界观、人生观和价值观，具有坚定的政治信念和思想道德情操。具备图像处理工程创新能力，能够适应形势和环境变化，具备自主学习和终身学习能力。

      4.具有科技报国、发展我国信息技术的使命感和责任感，具有科学思想、辩证思维和求精务实的工程态度，成为图像处理、计算机视觉领域的高级专业技术人才。

数字信号处理、计算机程序设计基础

推荐教材：

数字图像处理及MATLAB实现，主编：杨杰，黄朝兵，中国工信出版集团，电子工业出版社，第3版，出版或修订时间：2019.11.

参考教材：

1.Digital Image Processing（英文版）, 主编：Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods，电子工业出版社，第3版，出版或修订时间：2010.12.

2. 数字图像处理的MATLAB实现，主编：Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods，Steven L.Eddins，阮秋琦译，清华大学出版社，第2版，出版或修订时间：2018.5.

3. 数字图像处理，主编：姚敏，机械工业出版社，第1版，出版或修订时间：2008.3.

4．图像工程（上册）-图像处理，主编：章毓晋，清华大学出版社，第3版，出版或修订时间：2012.2.

5．数字图像处理，主编：Kenneth R.Castleman，朱志刚等译，电子工业出版社，第1版，出版或修订时间：2011.3.

        6．实用MATLAB深度学习：基于项目的方法，主编：Michael Paluszek，Stephanie Thomas，罗俊海译，清华大学出版社，第1版，出版或修订时间：2021.2.

Q :  错过了单元测验、作业和考试提交的截止时间怎么办？

A :  单元测验、作业和考试截止时间是按照课程进度安排的，都有明确标示，临近截止时间（一般提前3-7天）都会发布提醒公告，要注意关注课程公告。如果仍然错过了前面部分的提交任务，就要把握好后面部分的任务；错过太多的话，只能参加下次开课了。

Q :  课程如何满足不同要求学习者的需要？

A :  MOOC学习者范围广，层次参差不齐，要求有低有高。为了使不同学习者都有收获，课程设有基本资源和拓展资源，初学者以基本资源结合教材学习，基础较好的学习者将基本资源结合教材和拓展资源、参考资料等进行深入学习，可以在讨论区提问交流问题。有条件的地方结合课堂教学，参加老师的答疑效果更好。