◎系所教育目標：
為配合國家建設及產業發展之需要，本系以培育中高級資訊科技人才為目的。在教學理念上除了注重理論的探討之外並強調實際動手的能力，以期培育出具有深厚學識基礎並能實際應用的資訊科技人才。在專業必修中涵蓋基礎理論、電腦硬體、作業系統、資料結構及計算機網路等方面，並有畢業專題製作，使學生紮實基礎，同時課程包含四個專業學程，兼顧學術及實務之分流與訓練。分別為一：軟體工程及知識工程學程、二：互動多媒體學程、三：網路及資訊安全學程、四：資訊系統開發實務學程，以期作為日後升學就業的準備。 |
| ◎核心能力 | 關聯性 |
| 1.應用數理邏輯推理之能力 | 2 關聯性稍弱 |
| 2.具備資訊軟體專業之能力 | 3 關聯性中等 |
| 3.具備資訊硬體專業之能力 | 1 關聯性最弱 |
| 4.發掘、分析及解決問題之能力 | 4 關聯性稍強 |
| 5.現代資訊發展工具之使用與熟悉資訊應用系統之能力 | 4 關聯性稍強 |
| 6.資訊軟體或硬體創新設計與實作之能力 | 4 關聯性稍強 |
| 7.有效溝通與團隊合作之能力 | 1 關聯性最弱 |
◎本學科內容概述：
本課程在於讓同學了解影像處理基本原理與知識，讓同學能了解影像科技及其發展，啟發影像辨識系統智能，尤其課程也將結合人工智慧科技，尤其是深度學習技術的應用與整合，藉此培育出辨識系統的應用人才。所以規劃課程分為基礎篇、進階及專題三大部分，基礎偏著重於介紹基本影像處理技術，進階篇則介紹影像擷取技術及常見人工智慧為基礎分類器應用，專題篇則介紹不同應像處理辨識技術的實際應用。 |
◎本學科教學內容大綱：
1.影像處理基礎； 2.前處理；3. 影像分割； 4. 特徵擷取；5..影像辨識；6. 深度學習 |
◎本學科學習目標：
數位影像處理(Digital Image Processing)為現在科技應用中產業界與學術界持續關注的議題。本課程介紹DIP技術，並透過以Python程式實作，強調理論與實作並重，藉以培養紮實的技術能力。 |
| ◎教學進度： |
| 週次 | 主題 | 教學內容 | 教學方法 |
01
09/14 | 課程介紹 | 課程內容講解與評分標準。 | 講授、討論。 |
02
09/21 | 數位影像處理簡介(I) | 探討影像處理相關理論 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
03
09/28 | 數位影像處理簡介(II) | 1.數位影像基礎
2.影像檔案與檔案類型 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
04
10/05 | 影像與Python | 1.影像顯示
2.點處理 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
05
10/12 | 影像轉換 | 1.空間轉換
2.影像內插 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
06
10/19 | 影像增強 | 1.強度轉換
2.直方圖處理 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
07
10/26 | 頻率域影像處理 | 1.頻率域基本概念
2.頻率域濾波 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
08
11/02 | 影像還原(I) | 1.基本概念
2.影像雜訊 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
09
11/09 | 期中考 | 期中考/期中專案 | 操作/實作。 |
10
11/16 | 影像還原(II) | 1.影像還原
2.反濾波 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
11
11/23 | 色彩影像處理 | 1.色彩理論
2.HSI色彩影像處理 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
12
11/30 | 影像分割(I) | 1.基本概念
2.邊緣偵測 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
13
12/07 | 影像分割(II) | 1.圓形偵測
2.適應性閥值化 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
14
12/14 | 二值影像處理 | 1.基本定義與術語
2.骨架化演算法 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
15
12/21 | 影像壓縮 | 1.基本概念
2.資訊理論
3.JPEG影像壓縮 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
16
12/28 | 特徵擷取 | 1.連通元標記
2.輪廓特徵 | 作業/習題演練、操作/實作、講授、討論。 |
17
01/04 | 期末專題 | 期末專題報告 | 口頭報告、討論。 |
18
01/11 | 期末專題 | 期末專題報告 | 口頭報告、討論。 |
◎課程要求：
1.課程單元模組，會以實際教學進度進行調整。
2.學生須具備python程式設計基礎。
3.作業需準時繳交。 |
◎成績考核
課堂參與討論15%
期中考20%
期末考30%
作業/習題演練35%
補充說明：補充說明：課程單元模組，會以實際教學進度進行調整。 |
◎參考書目與學習資源
1.張元翔,數位影像處理-Python程式實作第三版, 2022, 全華圖書.
2.林道通審閱, 數位影像處理第二版, 2020年,高立圖書. |
| ◎教材講義 請改以帳號登入校務系統選擇全校課程查詢方能查看教材講義 |