（1）数字图像处理概述与环境搭建：了解数字图像处理的发展历程、核心任务分类（低层处理、中层处理、高层处理）和典型应用场景（工业检测、医疗影像、安防监控、遥感分析、数码摄影）。配置Python开发环境，安装OpenCV、Pillow、Matplotlib、NumPy、Scikit-image等核心图像处理库。熟悉Jupyter Notebook等交互式开发工具的使用方法，编写第一个图像处理程序。
（2）数字图像基础与色彩空间：理解数字图像的生成与表示方式，包括像素、分辨率、灰度深度、通道数的概念。掌握图像的常用数据结构和存储格式（BMP、JPEG、PNG、TIFF）。深入理解色彩空间模型：RGB、HSV、Lab、YUV、灰度图的原理、转换关系与适用场景。实现图像色彩空间的相互转换和通道分离与合并操作。
（3）图像基本操作与几何变换：掌握图像的读取、显示、保存方法，学习图像的裁剪、缩放、旋转、翻转等基本几何变换的实现。理解插值算法（最近邻插值、双线性插值、双三次插值）的原理及其对图像质量的影响。实现图像的仿射变换和透射变换，掌握变换矩阵的计算方法。
（4）图像增强技术：学习图像增强的核心方法，改善图像的视觉效果。掌握直方图的概念与绘制方法，实现直方图均衡化、自适应直方图均衡化（CLAHE）以提升图像对比度。学习伽马校正、对数变换、分段线性变换等灰度变换技术。了解图像锐化技术，使用拉普拉斯算子、Unsharp Masking增强图像细节。
（5）图像滤波与去噪：理解图像滤波的数学原理（卷积操作）。掌握空间域滤波技术：均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波的原理、特点与应用场景。学习频域滤波的基本概念，理解傅里叶变换在图像处理中的应用，实现高通滤波、低通滤波和带通滤波。掌握图像噪声模型（高斯噪声、椒盐噪声）及相应的去噪方法。
（6）边缘检测与图像锐化：深入理解边缘检测的基本原理和数学基础（梯度、导数）。掌握一阶微分算子：Sobel算子、Scharr算子、Prewitt算子的原理与实现。学习二阶微分算子：Laplacian算子、LoG（高斯拉普拉斯）算子的应用。深入理解Canny边缘检测算法的完整流程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测），实现高质量的边缘提取。
（7）形态学图像处理：掌握数学形态学的基础操作及其在二值图像和灰度图像中的应用。学习腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的数学原理与实现方法。掌握形态学梯度、顶帽变换、黑帽变换等高阶操作。应用形态学操作实现噪声去除、区域填充、边界提取、连通域分析等任务。
（8）图像分割技术：掌握图像分割的核心任务（将图像划分为具有语义意义的区域）。学习基于阈值的分割方法：全局阈值、自适应阈值和大津法（OTSU）的原理与实现。理解基于边缘的分割方法，学习基于区域的分割方法（区域生长、区域分裂合并）。掌握分水岭算法的原理及其在粘连目标分割中的应用。
（9）图像特征提取：学习从图像中提取有意义的特征信息。掌握图像矩特征（Hu矩）的原理与应用，实现图像区域的形状描述。学习纹理特征提取方法：灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）。掌握角点检测算法（Harris角点、Shi-Tomasi角点）的原理与实现。了解尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）、ORB等局部特征描述子的原理。
（10）图像特征匹配与拼接：掌握基于局部特征的图像匹配技术。学习特征点匹配算法（暴力匹配、FLANN快速匹配）与误匹配剔除策略（比值测试、RANSAC随机抽样一致性算法）。实现基于特征匹配的图像拼接，包括图像配准、融合和全景图生成。了解图像配准在医学影像、遥感图像分析中的应用。
（11）图像压缩与编码基础：了解图像压缩的基本原理和必要性。学习图像编码的基本概念：信息熵、冗余度、压缩比。掌握无损压缩技术（游程编码、哈夫曼编码、LZW编码）和有损压缩技术（变换编码、预测编码）的原理。理解JPEG压缩标准的核心流程（DCT变换、量化、熵编码）。
（12）综合项目实战：结合所学知识，完成一个完整的图像处理项目（如文档扫描矫正系统、细胞计数与分割、缺陷检测系统、指纹识别预处理）。涵盖图像采集、预处理、特征提取、分割识别和结果可视化的全流程，形成规范的图像处理项目报告。
