广东省高等教育自学考试《图像处理》课程考试大纲
（课程代码：14319）
目录
Ⅰ 课程性质与课程目标
Ⅱ 考核目标
Ⅲ 课程内容与考核要求
Ⅳ 关于大纲的说明与考核实施要求
附录 题型举例
Ⅰ 课程性质与课程目标
一、课程性质和特点
图像处理又称为数字图像处理，是用机器视觉感知、分析和理解图像，是进一步作出智能决策的基础。本课程是高等教育自学考试电子信息工程（本科）必考课程，图像处理是多学科知识交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程，是电子信息类专业学生的一门核心专业课程。
二、课程目标
课程设置的目标是使得考生能够：
- 通过对本课程的学习，使学生了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理；
- 掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，着重掌握数字图像的增强、复原、编码和分析的基本理论和实现方法。
- 具备从事图像处理相关领域的图像信号分析处理及系统设计的基本能力，为将来从事相关领域工作奠定基础。
三、与相关课程的联系与区别
图像处理是通过计算机对图像信号进行采集、分析和理解，因此需具备数字逻辑、信号分析处理方面的基础知识。因此在修学本课程之前，应已修学的基础课程包括：高等数学、数字电子技术、信号系统、数字信号处理课程。信号与系统是信号处理方向入门的基础课程，数字信号处理是后续的提高课程。
四、课程重点和难点
本课程需要用到较多先修课程的知识,知识面广,综合性强,有一定的计算量。重点知识点有：图像的二维傅里叶变换、（二维）离散余弦变换、直方图处理、图像平滑/锐化滤波、图像退化模型、逆滤波复原、图像哈夫曼编码、预测编码和变换编码、阈值分割等。其中（二维）离散傅里叶变化、逆滤波复原、图像预测编码和变换编码也是难点。
Ⅱ 考核目标
本大纲在考核目标中，按照识记、领会、简单应用和综合应用四个层次规定其应达到的能力层次要求。四个能力层次是递进关系，各能力层次的含义是：
识记：要求考生能够对大纲各章中知识点，如有图像基本运算、图像平滑/锐化等概念定义的记忆和理解。各章对有关处理原理、方法等有清晰、准确地认识，并能做出正确的判断，例如空间域图像滤波的模板计算原理和方法的识记等。
领会：能够理解领会图像常用处理方法的处理目的和方法，例如图像变换，为什么要进行图像变换，怎么实现变换，对这些要有正确认知和理解领会。还要能领会不同图像处理方法之间的联系和区别，例如图像增强与复原主要特点和区别，并清楚这些知识点之间的联系和区别，并能做出正确的表述与解释，是较高层次要求。
简单应用：能运用基本算法对图像进行计算分析评价等有关问题。例如图像信息量的计算、将图像进行点运算、几何运算以及空间域滤波方法等用于图像去除噪声、图像增强等。
综合应用：在对一些重要的图像处理技术的基本原理和方法熟悉和深入理解的基础行上，综合应用相关的知识，计算、分析和解决比较复杂的工程问题。例如灰度图像阈值分割法，如何计算选取阈值、怎样用阈值对图像分割，分割出目标对象位置问题。
Ⅲ 课程内容与考核要求
第一章 概述
一、学习目的与要求
了解图像处理的基本概念、内容和特点、应用领域以及发展。
二、考核知识点与考核要求
（一）数字图像处理及特点
识记：数字图像处理的概念。
领会：数字图像处理的特点。
（二）数字图像处理系统的结构
识记： 数字图像处理系统结构。
领会： 数字图像处理的优点。
（三）数字图像处理的主要研究内容
识记： 数字图像处理的主要内容。
领会： 数字图像处理的主要内容。
（四）数字图像处理的应用和发展
识记： 数字图像处理的应用。
领会： 数字图像处理的发展。
三、本章重点、难点
- 重点：数字图像处理系统的结构。
- 难点：数字图像处理的特点。
第二章 数字图像处理基础
一、学习目的与要求
掌握图像的基本概念，了解图像处理系统及其各自设备，了解人眼视觉系统的基本理论和特点。
二、考核知识点与考核要求
（一）人类的视觉系统
识记：视觉系统的基本构造。
领会：亮度适应和鉴别。
（二）数字图像基础知识
识记：像素间的基本关系。
领会：图像的分类。
三、本章重点、难点
- 重点：像素间的基本关系
- 难点：图像的数字化及表达
第三章 图像基本运算
一、学习目的与要求
掌握图像处理的各种基本运算，重点点运算、代数运算和逻辑运算，能够将这三种运算简单应用于图像。
二、考核知识点与考核要求
（一）点运算
识记：点运算。
领会：非线性点运算。
简单应用：将点运算应用于图像的计算。
（二）代数运算与逻辑运算
识记：图像的加、减、乘和除法运算。
领会：逻辑运算。
简单应用：实现图像加、减、乘法和逻辑运算。
（三）几何运算
识记：图像的平移、旋转和缩放方法。
领会：图像的重采样。
简单应用：实现图像的平移、旋转和缩放。
三、本章重点、难点
- 重点：图像的点运算、代数和逻辑运算
- 难点：图像几何运算
第四章 图像变换
一、学习目的与要求
掌握图像的二维傅里叶变换方法、二维离散余弦变换方法。
二、考核知识点与考核要求
（一）连续傅里叶变换
识记：连续傅里叶变换概念。
领会：连续傅里叶变换方法。
（二）离散傅里叶变换
识记：离散傅里叶变换概念。
领会：离散傅里叶变换方法。
（三）快速傅里叶变换
识记：快速傅里叶变换概念。
领会：快速里叶变换方法。
（四）傅里叶变换的性质
识记：傅里叶变换的可分性、平移性。
领会：周期性、旋转性。
（五）图像傅里叶变换实例
识记：图像傅里叶变换方法。
领会：傅里叶域图像的特点。
简单应用：将二维离散傅里叶变换应用于图像。
（六）离散余弦变换
识记：离散余弦变换的概念。
领会：离散余弦变换的方法。
简单应用：将离散余弦变换应用于图像。
三、本章重点、难点
- 重点：二维离散傅里叶变换、二维离散余弦变换。
- 难点：傅里叶变换的概念和性质。
第五章 图像增强
一、学习目的与要求
掌握图像增强的基本概念和几种主要方法。
二、考核知识点与考核要求
（一）图像增强的概念和分类
识记：图像增强的概念。
领会：图像增强的分类。
（二）空间域图像增强
识记：空间域图像平滑、锐化滤波方法。
领会：基于直方图处理的图像增强。
简单应用：将空间域图像平滑、锐化滤波方法应用于图像。
（三）频域图像增强
识记：频域平滑、锐化滤波的方法。
领会：频域平滑、锐化滤波的原理。
简单应用：将频域图像平滑、锐化滤波方法应用于图像。
三、本章重点、难点
- 重点：空间域图像滤波技术
- 难点：频域图像滤波的概念理解
第六章 图像复原
一、学习目的与要求
掌握图像退化模型及原理，了解逆滤波，掌握中值滤波方法。
二、考核知识点与考核要求
（一）图像复原及退化模型基础
识记：图像退化的数学模型结构。
领会：图像退化的原因。
（二） 噪声模型
识记：几种主要噪声的概念及特点。
领会：噪声参数估计方法。
（三）空间域滤波复原
识记：均值滤波、中值滤波的方法。。
领会：中值滤波的原理。
综合应用：将均值滤波、中值滤波应用于图像去噪复原。
（四） 频域滤波复原
识记：二维带阻滤波、带通滤波器频域滤波过程。
领会：频域滤波的原理。
综合应用：将频域滤波应用于图像复原。
（五）估计退化函数
识记：实验估计法估计退化函数。
领会：用退化函数进行图像复原原理。
三、本章重点、难点
- 重点：空域滤波复原、
- 难点：实验法估计退化函数的原理
第七章 图像压缩编码
一、学习目的与要求
了解图像重建的基本概念，掌握傅里叶法重建、卷积法重建，重建图像的显示。
二、考核知识点与考核要求
（一）概述
识记：图像的信息量与信息熵定义。
领会：图像压缩编码的性能指标。
（二）无失真图像压缩编码
识记：哈夫曼编码方法
领会：哈夫曼编码压缩数据的原理。
综合应用：哈夫曼编码应用于信源符号编码。
（三）有限失真图像压缩编码
识记：预测编码、变换编码
领会：预测编码、变换编码压缩数据的原理。
（四）JPEG压缩及JPEG2000
识记：JPEG压缩标准架构
领会：JPEG压缩流程。
三、本章重点、难点
- 重点：图像信息量计算、哈夫曼编码、预测编码、变换编码
- 难点：JEPG压缩标准
第八章 图像分割
一、学习目的与要求
掌握图像分割原理及常用方法。
二、考核知识点与考核要求
（一）边缘检测和连接
识记：边缘检测基本方法
领会：边缘连接的原理。
（二）阈值分割
识记：全局阈值分割方法
领会：自适应阈值分割的原理。
综合应用：全局阈值法将图像中的目标物分割出来
（三）区域分割
识记：区域生长法的算法过程。
领会：区域分裂合并法的原理。。
（四）分割图像的结构
识记：边界链码的计算方法。
领会：物体隶属关系图。
简单应用：对图像中的特定目标物计算其链码
三、本章重点、难点
- 重点：图像分割、特征描绘
- 难点：骨骼化计算
第九章 彩色图像处理（根据兴趣自学，不纳入考核范围）
第十章 图像表示与描述（根据兴趣自学，不纳入考核范围）
第十一章 数字图像处理的工程应用（根据兴趣自学，不纳入考核范围）
Ⅳ 关于大纲的说明与考核实施要求
一、自学考试大纲的目的和作用
课程自学考试大纲是根据专业自学考试计划的要求，结合自学考试的特点而确定。其目的是对个人自学、社会助学和课程考试命题进行指导和规定。
课程自学考试大纲明确了课程学习的内容以及深广度，规定了课程自学考试的范围和标准。因此，它是编写自学考试教材和辅导书的依据，是社会助学组织进行自学辅导的依据，是自学者学习教材、掌握课程内容知识范围和程度的依据，也是进行自学考试命题的依据。
二、课程自学考试大纲与教材的关系
课程自学考试大纲是进行学习和考核的依据，教材是学习掌握课程知识的基本内容与范围，教材的内容是大纲所规定的课程知识和内容的扩展与发挥。课程内容在教材中可以体现一定的深度或难度，但在大纲中对考核的要求一定要适当。
大纲与教材所体现的课程内容应基本一致；大纲里面的课程内容和考核知识点，教材里一般也要有。反过来教材里有的内容，大纲里就不一定体现。
三、关于自学教材
《数字图像处理及MATLAB实现》，杨杰主编，电子工业出版社，2019年版（第3版）。教材第1-8章，属于考核范围；第9-11章考生可根据个人能力兴趣自学，不纳入考核范围。
四、关于自学要求和自学方法的指导
本大纲的课程基本要求是依据专业考试计划和专业培养目标而确定的。课程基本要求还明确了课程的基本内容，以及对基本内容掌握的程度。基本要求中的知识点构成了课程内容的主体部分。因此，课程基本内容掌握程度、课程考核知识点是高等教育自学考试考核的主要内容。
为有效地指导个人自学和社会助学，本大纲已指明了课程的重点和难点，在章节的基本要求中一般也指明了章节内容的重点和难点。
为便于考生更好地开展自学，特提出以下三点学习方法供参考：
- 系统学习、深入重点
自学者首先应系统地学习各章内容，掌握要求识记的概念，深入理解和掌握基本理论和基本方法，在此基础上深入知识点，掌握重点。
- 科学学习方法，明确相关概念、方法之间的关系
考试前梳理已经学习过的内容，搞清楚一些基本概念、理论及方法之间的关系，便于记忆、加深理解，从而掌握分析计算方法。例如第三章，首先明确固定成本、边际贡献、盈亏临界点等概念，搞清楚边际贡献对固定成本的补偿关系，即可掌握本-量-利的计算与分析方法。
- 深入理解教材各种处理技术及例题，注意理论与实践相结合
数字图像处理是理论与实践结合较为紧密的课程，自学者对教材中的基本处理/计算方法应深入理解，并在MATLAB软件平台上编程实践基本处理方法，可以加深对概念方法的理解和认知。通过实践还可以提高分析问题和解决问题的能力，使得自学者做到学以致用。
五、对社会助学的要求
- 帮助自学者梳理重点和一般内容之间的关系
助学者在辅导时应帮助自学者梳理重点内容和一般内容之间的关系，在他们全面掌握全部考试内容的基础上，熟练掌握图像信息量的计算、直方图处理的计算、空间域图像平滑、锐化和中值滤波方法、哈夫曼编码、阈值分割方法等等重点内容，注意本课程一般知识内容对重点知识的支撑关系。
- 注意培养自学者应用知识的能力
助学者应帮助自学者掌握在MATLAB软件平台上对各种图像处理技术的基本编程实现和实践，并能将图像处理方法应用于实际图像的能力。
- 建议社会助学2-3学时/学分。
六、对考核内容的说明
- 本课程要求考生学习和掌握的知识点内容都作为考核的内容。课程中各章的内容均由若干知识点组成，在自学考试中成为考核知识点。因此，课程自学考试大纲中所规定的考试内容是以分解为考核知识点的方式给出的。由于各知识点在课程中的地位、作用以及知识自身的特点不同，自学考试将对各知识点分别按四个认知层次确定其考核要求。
- 在考试之日起6个月前，由全国人民代表大会和国务院颁布或修订的法律、法规都将列入相应课程的考试范围。凡大纲、教材内容与现行法律、法规不符的，应以现行法律法规为准。命题时也会对我国经济建设和科技文化发展的重大方针政策的变化予以体现。
七、关于考试命题的若干规定
- 本课程考试采用闭卷笔试形式,考试时间为150分钟；满分100分,60分及格。
2.本大纲各章所规定的基本要求、知识点及知识点下的知识细目，都属于考核的内容。考试命题既要覆盖到章，又要避免面面俱到。要注意突出课程的重点、章节重点，加大重点内容的覆盖度。
3.本课程在试卷中对不同能力层次要求的分数比例大致为：识记占20%，领会占30%，简单应用占30%，综合应用占20%。
4.要合理安排试题的难易程度，试题的难度可分为：易、较易、较难和难四个等级。每份试卷中不同难度试题的分数比例一般为：2:3:3:2。
5.各种题型的具体样式参见本大纲附录。
附录 题型举例
一、填空题
1.数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一 个最小单位，称为__________。
二、单项选择题
1.图像灰度方差说明了图像哪一个属性（ ）
A.平均灰度 B.图像对比度
C.图像整体亮度 D.图像细节
三、名词解释
1.图像增强
四、简答题
1.图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？
五、计算题
1.设图像如下图X，用模板H对其进行空域锐化滤波（高通滤波）处理，写出处理过程和结果。
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