目前，本课程的主要章节学时分配：第一章引言3小时；第二章有关数学基础4小时；第三章图像变换8小时；第四章：图像增强 6小时；第五章图像恢复6小时；第六章图像分割6小时；第七章图像压缩6小时；第八章图像重建6小时；第九章形态学图像处理6小时；第十章运动图像分析及应用 6小时；第十一章图像处理新动态3小时。          

               本课程是控制科学与自动化一级学科模式识别与智能系统专业硕士研究生所必修的二级学科专业课。在以上各章节中，自第三章至第十章均为图像处理领域的重要研究内容，每部分都涵盖了一定的数学基础、算法理论及应用分析等，内容丰富。本课程在每章的内容安排上基本上沿着基础理论、算法应用分析、目前问题和发展趋势为主线来讲授。教学内容力求体现基础性、前沿性、创造性，做到基础性与先进性相结合、经典理论与现代技术相结合；紧密跟踪科技发展，组织专题讲座，并结合最前沿的学科发展的实例，及时反映现代《数字图像处理》技术的新成就。使学生具备应有的数字图像处理的基本理论知识和技能，同时掌握学科发展及前沿动态，在更高、更新的基础上学习数字图像处理。          

               该课程是一个理论学习与动手实践并重的课程，在实践教学方面，目前课题组结合《数字图像处理》的教学特点及需要，编写了一部用于研究生实践教学的配套教材《VC++实现图像处理技术》，并开发完成一整套图像典型算法演示系统，该系统包含了图像处理技术的各种典型算法，配合课堂教学，在课堂上直接演示算法的处理效果，使学生在理论学习过程中既能“耳听”又能“目染”，加深对理论内容的理解。该系统同时又是为学生搭建的综合实验平台，课题组根据实验室近年来的课题研究总结出了一些经典案例，用于综合实验教学，通过在该平台上对这些典型案例综合问题的解决，提高学生的理论联系实际的应用水平。