图像处理是计算机视觉的基础，数字图像处理已成为计算机科学、电子信息科学、自动化等诸多领域研究视觉感知和模式识别的有效工具。本课程要求学生掌握数字图像处理的基本原理和基本方法，能够熟练利用计算机编程实现数字图像处理的经典操作算法，掌握数字图像处理的发展动态以及当前国际国内研究的热点及其工程应用前景，为进行跟图像处理相关的研究打下坚实的基础。

（1）数字图像处理的基本概念和基本操作，包括数字图像处理的概念、数字图像处理特点和方法、图像处理系统组成、数字图像格式、数字图像显示、点运算、代数运算和几何运算等。

（2）图像增强算法。主要包括直方图变换技术（直方图修改技术、直方图均衡化、直方图规定划）、对比度变化技术（线性变换、分段线性变换、窗口变换、指数变换等）

（3）图像恢复算法。主要包括图像滤波算法（邻域平均、低通滤波、多图像平均、中值滤波等）、图像恢复算法（几何失真校正、盲目图像复原、递归图像复原等技术）

（4）图像的边缘检测。主要包括一阶微分算子、二阶微分算子

（5）图像分割。主要介绍基于直方图的分割（阈值分割、聚类）、基于邻域的分割（边缘检测、区域增长）、基于物理性质的分割技术

（3）图像分析，即数字图像视觉特征的描述、提取方法，包括颜色模型、纹理分析、形状描述方法等。

（5）数字图像的自动分类和模式识别等。