《数字图像与视频处理》16周教学周历

W1

理论 Ch1 数字图像处理基础 + Ch2 图像系统与视觉系统（上）

理论 3h

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知识点

图像处理概述与分类主要方法与内容硬件设备应用与发展动向数字图像概念输入输出设备

🎬 新技术融合：以AI图像生成（Stable Diffusion、Sora）引入课程全貌；以计算摄影（手机HDR、电影RAW格式）讲解成像系统；Python + OpenCV 快速效果演示

思政元素：以二维码电子支付为例，讲解图像处理技术支撑中国移动支付领跑全球，提升民族自豪感；《流浪地球》特效工业化

支撑课程目标 1 | Ch1(2h) + Ch2(1h)

W2

理论 Ch2 图像系统与视觉系统（下） + Ch3 图像运算（上）

理论 3h

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知识点

视觉系统原理光度学与色度学亮度和色度视觉特征点运算图像代数运算

🎬 新技术融合：结合电影调色中的亮度/色度感知讲解视觉特性；演示Alpha混合、绿幕抠像合成中的代数运算

思政元素：结合中国结图像和陶瓷图像，展示优秀中国传统文化中的色彩美学

支撑课程目标 1 | Ch2(1h) + Ch3(2h)

W3

理论 Ch3 图像运算（下） + Ch4 图像编码（上）

理论 3h

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知识点

逻辑运算几何变换空间变换与邻域处理图像编码分类

🎬 新技术融合：镜头畸变校正、电子稳像原理（几何变换应用）；引入H.265/H.266(VVC)与流媒体编码趋势

思政元素：聚沙成塔精神 —— 量变质变规律在学习中的体现

支撑课程目标 1 | Ch3(2h) + Ch4(1h)

W4

实验实验一：数字图像处理初步

实验 3h

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实验内容

图像读取与显示图像信息获取图像格式转换图像存储与压缩通道分离与合并

🎬 新技术融合：使用 Python + OpenCV + Jupyter Notebook 替代MATLAB；读写电影截图素材；从视频中提取关键帧练习

验证性实验 | 必做 | 支撑课程目标 1

W5

理论 Ch4 图像编码（下） + Ch5 图像正交变换（上）

理论 3h

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知识点

PCM编码变换编码统计编码与预测编码编码国际标准傅里叶变换引入

🎬 新技术融合：数字水印与版权保护应用；JPEG/ProRes编码原理在影视工作流中的角色

思政元素：法制意识 —— 通过数字水印技术进行知识产权保护教育

支撑课程目标 1, 2 | Ch4(2h) + Ch5(1h)

W6

理论 Ch5 图像正交变换（下）

理论 3h

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知识点

二维离散傅里叶变换快速傅里叶变换 FFT 离散余弦变换 DCT 沃尔什变换小波变换

🎬 新技术融合：频域分析在电影降噪、纹理分离中的应用；FFT频谱可视化演示；JPEG2000中的小波变换

思政元素：辩证唯物主义 —— 转换角度、转换领域、多视角解决问题

支撑课程目标 2 | Ch5(3h)

W7

理论 Ch6 图像增强

理论 3h

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知识点

直方图修正技术图像平滑图像锐化频率域增强

🎬 新技术融合：电影调色原理（直方图均衡 → DaVinci Resolve色彩校正）；HDR Tone Mapping；AI去雾清晰化

思政元素：勇于挑战 —— 以天安门图像去雾为例，培养赶超学术前沿的精神

支撑课程目标 2, 3 | Ch6(3h)

W8

理论+实验 Ch6 图像增强（续） + 实验二（上）：空间域滤波

理论 1h 实验 2h

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知识点 + 实验内容

伪彩色增强彩色图像处理均值滤波实践中值滤波实践高斯滤波实践噪声添加与去除

🎬 新技术融合：对电影素材施加椒盐/高斯噪声后用多种滤波器降噪；对比不同模板与边界填充效果

支撑课程目标 2, 3 | Ch6(1h) + 实验二(2h)

W9

实验+理论实验二（下）：频域滤波与锐化 + Ch7 图像复原（上）

实验 2h 理论 1h

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实验内容 + 知识点

拉普拉斯锐化梯度算子频域增强实践图像退化模型

🎬 新技术融合：拉普拉斯锐化增强画面细节；对比传统滤波与AI降噪（DnCNN预训练模型），直观感受技术演进

支撑课程目标 3 | 实验二(2h) + Ch7(1h)

W10

理论 Ch7 图像复原（下） + Ch8 图像分割（上）

理论 3h

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知识点

维纳滤波逆滤波中值/加权中值滤波图像分割概念间断检测

🎬 新技术融合：维纳滤波用于老电影修复案例；AI超分辨率（Real-ESRGAN）演示效果；引入分割概念

思政元素：社会责任 —— 介绍警方利用图像复原技术从模糊影像中提取线索

支撑课程目标 3, 4 | Ch7(2h) + Ch8(1h)

W11

实验实验三：图像复原与形态学处理

实验 3h

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实验内容

维纳图像复原二值化处理腐蚀运算膨胀运算开运算与闭运算

🎬 新技术融合：对老胶片素材进行维纳复原 + 形态学开闭运算去瑕疵；对比传统方法与深度学习修复效果

验证研究性实验 | 必做 | 支撑课程目标 2, 3

W12

理论 Ch8 图像分割（下） + Ch9 形态学图像处理（上）

理论 3h

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知识点

边缘检测边缘连接区域分割数学形态学概念集合论基础

🎬 新技术融合：边缘检测在影视抠像中的作用；SAM（Segment Anything）智能分割演示；膨胀腐蚀用于遮罩精修

思政元素："度"的把握 —— 合理把握分寸、尺度、界限和标准

支撑课程目标 4, 5 | Ch8(2h) + Ch9(1h)

W13

实验实验四：图像分割与边缘检测

实验 3h

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实验内容

Roberts 算子 Sobel 算子 LoG 算子阈值分割线条检测

🎬 新技术融合：多种边缘检测算子对比实验；用SAM进行交互式智能分割，体验传统方法 vs AI方法的差异

验证研究性实验 | 必做 | 支撑课程目标 3, 4

W14

理论 Ch9 形态学图像处理（下） + Ch10 视频处理基础（上）

理论 3h

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知识点

膨胀与腐蚀形态学基本运算纹理特征提取视频基本概念

🎬 新技术融合：绿幕抠像后的边缘形态学精修；视频帧结构与GOP概念；智能交通中的道路识别

思政元素：道德规范 —— 智能交通为自动驾驶服务，要求遵守交通规则，培养严谨细致的科学态度与团队合作精神

支撑课程目标 5 | Ch9(2h) + Ch10(1h)

W15

实验实验五：图像与视频处理综合应用

实验 3h

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实验内容（三选一综合项目）

① 电影场景切换检测 ② 视频风格迁移 ③ AI辅助字幕区域提取

🎬 新技术融合：综合运用全课程知识，结合电影制作实际需求，完成一个完整的图像/视频处理系统；小组协作完成并提交实验报告

综合设计研究性实验 | 必做 | 支撑课程目标 3, 4, 5

W16

复习 Ch10 视频处理基础（下） + 期末复习与答疑

理论 3h

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内容安排

视频处理方法与应用视频编码原理全课程知识体系回顾重难点梳理期末答疑

🎬 新技术融合：AI视频生成（Sora等）与视频插帧技术（RIFE）；光流估计在影视中的应用；课程知识与行业趋势总结

思政元素：家国情怀 —— 以短视频为例，引导学生个人修身、心怀天下

支撑课程目标 5 | Ch10(1h) + 复习(2h)

章节	学时	分布周次
Ch1 数字图像处理基础	2	第1周
Ch2 图像系统与视觉系统	2	第1-2周
Ch3 图像运算	4	第2-3周
Ch4 图像编码	3	第3、5周
Ch5 图像正交变换	4	第5-6周
Ch6 图像增强	4	第7-8周
Ch7 图像复原	3	第9-10周
Ch8 图像分割	3	第10、12周
Ch9 形态学图像处理	3	第12、14周
Ch10 视频处理基础	2	第14、16周
复习机动	2	第16周
合计	32

实验项目	学时	类型	周次
实验一：数字图像处理初步	3	验证	第4周
实验二：空间域滤波+频域滤波	4	验证研究	第8-9周
实验三：图像复原与形态学处理	3	验证研究	第11周
实验四：图像分割与边缘检测	3	验证研究	第13周
实验五：图像与视频处理综合应用	3	综合设计	第15周
合计	16

《数字图像与视频处理》教学周历

知识点

知识点

知识点

实验内容

知识点

知识点

知识点

知识点 + 实验内容

实验内容 + 知识点

知识点

实验内容

知识点

实验内容

知识点

实验内容（三选一综合项目）

内容安排

学时汇总

理论教学 —— 各章学时分布

实验教学 —— 各实验学时分布

考核方案

成绩构成