数字图像处理与机器视觉是一门关于视觉感知原理与如何用计算机对数字图像进行处理的学科，是自动化专业的专业必修课程，在整个专业人才培养体系中，侧重培养学生数字图像处理与机器视觉的专业知识，帮助学生了解、学习数字图像处理的基本概念，掌握数字图像处理的基本原理和常用方法：图像正交变换、图像增强、图像复原、图像压缩编码、数学形态学及应用、图像分割技术、图像特征分析、图像配准与识别等。同时，将这些原理与编程实现技术相结合，与具体的测试图像实例结合，培养学生从应用目标出发设计合适的图像处理基本算法与编程实现方法，帮助学生掌握图像处理与计算机视觉方面的系统理论知识和实用技能，为深入开展图像工程领域的科学研究、应用开发等打下良好的理论和技术基础。

1.学习和掌握基本的数字图像处理的几个重要分支；

2.掌握经典数学理论在图像处理领域的物理实现；

3.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；

课程总评成绩的组成：

平时：10％

课后作业：20%

网络课堂学习：10%

课内实践：10％（编程实践）

期末考试：50％

记分方式：百分制

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：Matlab平台。

1. 杨帆：数字图像处理与分析（第5版），北京航天航空大学出版社

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

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

4. 张铮等编著，数字图像处理与机器视觉，人民邮电出版社

5.《数字图像处理》(第三版)，武汉大学出版社，贾永红编著

6.《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

每人预先安装matlab 2018或以上版本，需提前解决软件运行问题。