随着传感器技术、通信技术、信号处理技术以及人工智能技术的发展，数字图像处理技术在国防安全、环境保护、工业生产、医学诊断等领域中已经成为最重要的监测手段。学习数字图像处理这门课程，不仅是前期数字信号处理、信息论与编码等专业课程的延伸，也是对线性代数、矩阵论、概率论等经典数学理论知识在工科专业领域应用的具体体现。通过学习数字图像处理，我们将重新梳理已经学过的数学理论模型以及信号处理的专业知识，帮助学生形成从数学理论到数字信号处理技术再到数字图像处理、视频处理的理论体系，构建以数学知识为基础，图像处理为应用的信号处理知识图谱，巩固和加深对信号处理理论的理解与认知，形成工程问题的数学建模思维，锻炼解决实际问题的算法设计与编程能力。
- 学习和掌握基本的数字图像处理的几个重要分支；
- 掌握经典数学理论在图像处理领域的物理实现；
- 熟练运用计算机仿真软件平台实现几种代表性的图像处理算法；
学习本课程需要具备基本的数学知识：线性代数、概率论、微积分等。
与本课程相关的专业课程：数字信号处理、信息论与编码、线性系统。
学习本课程需要具备编程语言：C语言、Python、Matlab平台。
本课程设置优秀（100～85）、合格（84～60分）、不合格（<60分）三档成绩。
总分（百分制）=单元测试30分+实践验证30分+期末在线考试40分
说明：
本课程成绩组成：
1）完成课后单元测验题，得30分。
单元测验题性主要是客观题：选择题、填空题等组成；
2）实践验证环节是通过Matlab平台对题目进行仿真实验，得30分。
3）学习任务完成后，进行期末测试，总分40分。
期末测试在线试卷包括：选择题、填空题、综合设计题目。
《数字图像处理》， 胡学龙，电子工业出版社，2020年
《数字图像处理》，阮秋琦，电子工业出版社，2021年
《数字图像处理》，冈萨雷斯，电子工业出版社，2018年
- 计算机仿真平台的选择：本课程目前采用matlab平台，同学们也可以选择python，或者C语言；
- 课程目前主要以概念性测试题目为主，实践操作的部分，会在后期逐步上传一些案例的视频；
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