数字图像处理教学大纲(2014新版)要点
数字图像处理
课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理
总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4)
课程英文名称：Digital Image Processing
先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计
适用专业：自动化专业等
一、课程性质、地位和任务
数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。
二、教学目标及要求
1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。
2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。
3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。
4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。
5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。
6. 了解形态学图像处理技术。
7. 了解图像分割的基本概念和方法。
三、教学内容及安排
第一章：绪论（2学时）
教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。
重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。
1.1 什么是数字图像处理
1.2 数字图像处理的起源
1.3.1 伽马射线成像
1.3.2 X射线成像
1.3.3 紫外波段成像
1.3.4 可见光及红外波段成像
1.3.5 微波波段成像
1.3.6 无线电波成像
1.3.7 使用其他成像方式的例子
1.4 数字图像处理的基本步骤
1.5 图像处理系统的组成
第二章：数字图像基础（4学时）
教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。
重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。
2.1 视觉感知要素（1学时）
2.1.1 人眼的构造
2.1.2 眼镜中图像的形成
2.1.3 亮度适应和辨别
2.2 光和电磁波谱
2.3 图像感知和获取（1学时）
2.3.1 用单个传感器获取图像
2.3.2 用条带传感器获取图像
2.3.3 用传感器阵列获取图像
2.3.4 简单的图像形成模型
2.4 图像取样和量化（1学时）
2.4.1 取样和量化的基本概念
2.4.2 数字图像表示
2.4.3 空间和灰度级分辨率
2.4.4 图像内插
2.5 像素间的一些基本关系（1学时）
2.5.1 相邻像素
2.5.2 临接性、连通性、区域和边界
2.5.3 距离度量
2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍
2.6.1 阵列与矩阵操作
2.6.3 算术操作
2.6.4 集合和逻辑操作
2.6.5 空间操作
2.6.6 向量与矩阵操作
2.6.7 图像变换
2.6.8 概率方法
第三章：灰度变换与空间滤波（6学时）
教学目标：了解空间域图像增强的概念、目的及主要技术；理解直接灰度变换的方法原理；理解直方图的定义、性质及用途；掌握直方图均衡化技术细节；理解直方图规定化处理方法的原理及作用；掌握图像的空间域的平滑和锐化技术方法。
重点难点：要求重点掌握直方图均衡化技术及常用的图像的空间域的平滑和锐化技术方法。
3.1 背景知识
3.2.1 灰度变换和空间滤波基础
3.2.2 关于本章中的例子
3.2 一些基本的灰度变换函数（1学时）
3.2.1 图像反转
3.2.2 对数变换
3.2.3 幂律（伽马）变换
3.2.4 分段线性变换函数
3.3 直方图处理（2学时）
3.3.1 直方图均衡
3.3.2 直方图匹配（规定化）
3.3.3 局部直方图处理
3.3.4 在图像增强中使用直方图统计
3.4空间滤波基础（1学时）
3.4.1 空间滤波机理
3.4.2 空间相关与卷积
3.4.3 线性滤波的向量表示
3.4.4 空间滤波器模板的产生
3.5 平滑空间滤波器（1学时）
3.5.1 平滑线性滤波器
3.5.2 统计排序（非线性）滤波器
3.6 锐化空间滤波器（1学时）
3.6.1 基础
3.6.3 非锐化掩蔽和高提升滤波
3.6.4 使用一阶微分对（非线性）图像锐化——梯度
3.7 混合空间增强法
3.8 使用模糊技术进行灰度变换和空间滤波
3.8.1 引言
3.8.2 模糊集合论原理
3.8.3 模糊集合应用
3.8.4 使用模糊集合进行灰度变换
3.8.5 使用模糊集合进行空间滤波
第四章：频率域滤波（2学时）
教学目标：了解傅里叶变换和频率域的概念，理解常用的平滑和锐化滤波器的概念和方法。
重点难点：要求重点掌握图像的傅立叶变换及常用的图像的频率域的平滑和锐化技术方法。
4.1 背景
4.1.1 傅里叶级数和变换简史
4.1.2 关于本章中的例子
4.2 基本概念
4.2.1 复数
4.2.2 傅里叶级数
4.2.3 冲激及其取样特性
4.2.4 连续变量函数的傅里叶变换
4.2.5 卷积
4.3 取样和取样函数的傅里叶变换
4.3.1 取样
4.3.2 取样函数的傅里叶变换
4.3.3 取样定理
4.3.4 混淆
4.3.5 由取样后的数据重建（复原）函数
4.4 单变量的离散傅里叶变换（DFT）
4.4.1 由取样后的函数的连续变换得到DFT
4.4.2 取样和频率间隔间的关系
4.5 两个变量的函数的扩展
4.5.1 二维冲激及其取样特征
4.5.2 二维连续傅里叶变换对
4.5.3 二维取样和二维取样定理
4.5.5 二维离散傅里叶变换及其反变换
4.6 二维离散傅里叶变换的一些性质
4.6.1 空间和频率间隔的关系
4.6.2 平移和旋转
4.6.3 周期性
4.6.4 对称性
4.6.5 傅里叶谱和相角
4.6.6 二维卷积定理
4.6.7 二维离散傅里叶变换性质的小结
4.7 频率域滤波基础（1学时）
4.7.1 频率域的其他特性
4.7.2 频率域滤波基础
4.7.3 频率域滤波步骤小结
4.7.4 空间和频率域滤波间的对应
4.8 使用频率域滤波器平滑图像（1学时）
4.3.1 理想低通滤波器
4.3.2 巴特沃斯低通滤波器
4.3.3 高斯低通滤波器
4.3.4 低通滤波的其他例子
4.9 使用频率域滤波器锐化图像
4.9.1 理想高通滤波器
4.9.2 布特沃斯高通滤波器
4.9.3 高斯高通滤波器
4.9.4 频率域的拉普拉斯算子
4.9.5 钝化模板、高提升滤波和高频强调滤波
4.9.6同态滤波
4.10选择性滤波
4.10.1 带阻滤波器和带通滤波器
4.10.1 陷波滤波器
4.11 实现
4.11.1 二维DFT的可分性
4.11.2 用DFT算法计算IDFT
4.11.3 快速傅里叶变换(FFT)
4.11.4 关于滤波器设计的一些注释
教学目标：理解图像退化/复原过程的模型；掌握几种常用的空间滤波方法；理解几种常用的频率域方法；了解估计退化函数；了解逆滤波；了解最小均方误差（维纳）滤波。
重点难点：要求重点掌握常用的空间和频率滤波器，了解逆滤波和维纳滤波。
5.1 图像退化/复原过程的模型（1学时）
5.2 噪声模型
5.2.1 噪声的空间和频率特性
5.2.2 一些重要的噪声概率密度函数
5.2.3 周期噪声
5.2.4 噪声参数的估计
5.3 只存在噪声的复原——空间滤波（1学时）
5.3.1 均值滤波器
5.3.2 顺序统计滤波器
5.3.3 自适应滤波器
5.4 用频率域滤波消除周期噪声（1学时）
5.4.1 带阻滤波器
5.4.2 带通滤波器
5.4.3 陷波滤波器
5.4.4 最佳陷波滤波器
5.5 线性、位置不变的退化
5.6 估计退化函数（1学时）
5.6.1 图像观察估计
5.6.2 试验估计
5.6.3 建模估计
5.7 逆滤波
5.8 最小均方误差（维纳）滤波
5.9 约束最小二乘方滤波器
5.10 几何均值滤波
5.11 由投影重建图像
5.11.1 引言
5.11.2 计算机断层（CT）原理
5.11.3 投影和雷登变换
5.11.4 傅里叶切片定理
5.11.5 使用平行射线束滤波反投影的重建
5.11.6 使用扇形射线束滤波反投影的重建
教学目标：了解彩色基础、RGB颜色模型以及HIS颜色模型；，理解RGB颜色模型和HIS颜色模型的色度学基础和适用范围；了解常用的彩色图像处理方法。
重点难点：彩色基础和模型、伪彩色处理、全彩色处理基础及彩色变换；不同颜色空间的定义和选择。
6.1 彩色基础（1学时）
6.2 彩色模型（1学时）
6.2.1 RGB彩色模型
6.2.2 CMY和CMYK模型
6.2.3 HSI模型
6.3 伪彩色处理
6.3.1 灰度分层
6.3.2 灰度到彩色的变换
6.4 全彩色图像处理基础（1学时）
6.5 彩色变换（1学时）
6.5.1 公式
6.5.2 补色
6.5.3 彩色分层
6.5.4 色调和彩色校正
6.5.5 直方图处理
6.6 平滑和尖锐化
6.6.1 彩色图像平滑
6.6.2 彩色图像尖锐化
6.7 基于彩色的图像分割
6.7.1 HSI彩色空间的分割
6.7.2 RGB向量空间中的分割
6.7.3 彩色边缘检测
6.8 彩色图像中的噪声
6.9 彩色图像压缩
第七章：小波变换和多分辨率处理（自学）
教学目标：了解小波变换的概念；了解一维和二维小波变换。
重点难点：快速小波变换。
7.1 背景
7.1.1 图像金字塔
7.1.2 子带编码
7.2 多分辨率展开
7.2.1 级数展开
7.2.2 尺度函数
7.2.3 小波函数
7.3 一维小波变换
7.3.1 小波级数展开
7.3.2 离散小波变换
7.3.3 连续小波变换
7.4 快速小波变换
7.5 二维小波变换
7.6 小波包
第八章：图像压缩（自学）
教学目标：了解图像压缩理论及模型；了解图像编码常用方法。
重点难点：重点掌握无损预测编码，有损预测编码，变换编码系统。难点是变换选择，子图像尺寸选择，比特分配。
8.1 基础知识
8.1.1 编码冗余
8.1.2 空间冗余和时间冗余
8.1.3 不相关的信息
8.1.4 图像信息的度量
8.1.5 保准度准则
8.1.6 图像压缩模型
8.1.7 图像格式、容器和压缩标准
8.2一些基本的压缩方法
8.2.1 霍夫曼编码
8.2.2 Golomb编码
8.2.3 算术编码
8.2.4 LZW编码
8.2.5 行程编码
8.2.6 基于符号的编码
8.2.7 比特平面编码
8.2.8 块变换编码
8.2.9 预测编码
8.2.10 小波编码
第九章：形态学图像处理（4学时）
教学目标：掌握二值形态学和灰度形态学的几种基本操作；了解形态学在图像处理中的应用。
重点难点：重点掌握图像腐蚀、图像的膨胀、图像的细化。
9.1 预备知识（1学时）
9.2 腐蚀和膨胀（1学时）
9.2.1 腐蚀
9.2.2 膨胀
9.2.2 对偶性
9.3 开操作与闭操作
9.4 击中和击不中变换
9.5 一些基本的形态学算法（2学时）
9.5.1 边界提取
9.5.2 孔洞填充
9.5.3 连通分量的提取
9.5.4 凸壳
9.5.5 细化
9.5.6 粗化
9.5.7 骨架
9.5.8 裁剪
9.5.9 形态学重建
9.5.10 二值图像形态学操作小结
9.6 灰度级形态学
9.6.1 腐蚀和膨胀
9.6.2 开操作和闭操作
9.6.3 一些基本的灰度级形态学算法
9.6.4 灰度级形态学重建
第十章：图像分割（2学时）
教学目标：掌握图像分割的思想及策略；理解点、线和边缘检测和阈值分割的基本思想和方法。
重点难点：重点掌握图像分割，轮廓跟踪。
10.1 基础知识
10.2 点、线和边缘检测（1学时）
10.1.1 背景知识
10.1.2孤立点检测
10.1.3 线检测
10.1.5基本边缘检测
10.1.6 更先进的边缘检测技术
10.1.7 边缘连接和边界检测
10.3阈值处理（2学时）
10.3.1 基础知识
10.3.2基本全局阈值处理
10.3.3 用Otsu方法的最佳全局阈值处理
10.3.4用图像平滑改善全局阈值处理
10.3.5利用边缘改进全局阈值处理
10.3.6 多阈值处理
10.3.7 多变阈值处理
10.3.8 多变量阈值处理
10.4 基于区域的分割
10.4.1 区域生长
10.4.2 区域分裂与聚合
10.5 用形态学分水岭的分割
10.5.1 背景知识
10.5.2 水坝构建
10.5.3 分水岭分割算法
10.5.4标记的使用
10.6 分割中运动的应用
10.6.1 空间域技术
10.6.2 频率域技术
第十一章：表示和描述（自学）
教学目标：了解边界描绘子和区域描绘子；理解图像的几何特征、形状特征、纹理特征与骨架提取以及其他特征。
重点难点：重点掌握纹理描述。
11.1 表示
11.1.1 边界跟踪
11.1.2 链码
11.1.3 使用最小周长多边形的多边形近似
11.1.4 其他多边形近似方法
11.1.5 标记图
11.1.6 边界线段
11.2 边界描绘子
11.2.1 一些简单的描绘子
11.2.2 形状数
11.2.3 傅里叶描绘子
11.2.4 统计矩
11.3 区域描绘子
11.3.1 一些简单的描绘子
11.3.2 拓补描绘子
11.3.3 纹理
11.3.4 不变矩
11.4 使用主分量进行描绘
11.5 关系描绘子
第十二章：目标识别（自学）
教学目标：了解模式和模式类的概念；了解常用的几种模式识别方法。
重点难点：结构模式识别。
12.1 模式和模式类
12.2 基于决策理论方法的识别
12.2.1 匹配
12.2.2 最佳统计分类器
12.2.3 神经网络
12.3 结构方法
12.3.1 匹配形状数
12.3.2 串匹配
四、实验环节（4学时）
使用MATLAB作为软件平台，编写程序实现制定的数字图像处理功能。以撰写实验报告方式进行考核。
五、课外学习任务
为突出教学重点，第七、八、十一及十二章等相关章节由学生自主学习，考试中不涉及。
六、教学方式及考核
教学方式：多媒体教学。结合大量应用实例，对数字图像处理中的各种实际问题展开深入的讨论，充分激发学生的思考力，提高学生分析和解决问题的能力。
考核方式：平时考勤（占20%），实验报告（占20%），期末考试（闭卷，占60%）。
七、主要参考文献
[1]冈萨雷斯著，阮秋琦译.《数字图像处理》（第三版），电子工业出版社。2013年
[2]塞利斯基著，哀海舟译.计算机视觉:算法与应用,，清华大学出版社，2012
[3]杨丹，赵海滨，龙哲等编著.MATLAB图像处理实例详解, 清华大学出版社,2013
撰稿人：
审稿人：
数字图像处理教学大纲(2014新版)
数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源
1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作
经济法课程教学大纲
中国海洋大学本科生课程大纲 课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修 一、课程介绍 1.课程描述 市场经济不仅仅是法制经济，还必须是法治经济，《经济法》课程是我国非严格意义市场经济条件下政府干预经济运行的法律手段的综合体现。该课程属于国内法的范畴，主要讲授我国各类工商组织的市场准入、市场运行的秩序监管、宏观调控的法规监督等内容。 作为工商管理专业的学科基础课，在定位上，《经济法》课程不是只采取法律语言，不是单纯讲法规条文，而是注重法商结合，注重理论与实际的结合，注重抽象原则与具体应用的结合。在教学方法上，该课程通过大量采用案例分析的教学方法，剖析法律规则的要求与市场主体的实际活动的差距。在教学内容上，该课程既提供市场主体设立、市场运行秩序、宏观调控等领域具有约束力和保护力的规则，也提供现行法律规则的出台及其具体适用的情境分析和政策管理的思考。 S ocialism market economy requires the genuine governance of law instead of the issuance of the law. The course of Economic Law is the comprehensive embodiment of the legal means by which the government intervenes in economic operation. This course belongs to the category of domestic law, mainly teaching the market access of various industrial and - 8 -
最新2014年农村经营工作要点汇总
2014年农村经营管理 工作要点
农业部办公厅关于印发《2014年农村经营管理工作要点》的通知 农办经[2014]2号 各省、自治区、直辖市农业（农牧、农村经济）厅（委、办、局）： 为贯彻落实《中共中央国务院关于全面深化农村改革加快推进农业现代化的若干意见》（中发〔2014〕1号）和《农业部关于切实做好2014年农业农村经济工作的意见》（农发〔2014〕1号）的要求，认真做好2014年农村经营管理工作，我部研究制定了《2014年农村经营管理工作要点》，现印发你们，请结合当地实际，切实抓好落实。 农业部办公厅 2014年1月22日 2014年农村经营管理工作要点 2014年农村经营管理工作的总体要求是：深入贯彻落实党的十八大、十八届三中全会精神以及中央农村工作会议、全国农业工作会议精神，按照全面深化改革和健全城乡发展一体化体制机制的总体部署，坚持稳中求进、改革创新，牢牢把握创新农村经营体制机制这条主线，紧紧抓住赋予农民更多财产权利、切实维护农民合法权益这个根
本，着力培育新型农业经营主体，大力发展多元服务主体，加快构建以农户家庭经营为基础、合作与联合为纽带、社会化服务为支撑的立体式复合型现代农业经营体系，为全面深化农村改革、加快推进农业现代化提供体制保障。 一、加强农村土地承包管理和服务，发展多种形式规模经营 （一）稳定农村土地承包关系，完善土地承包经营权权能。认真贯彻农村土地承包法律政策，落实和维护农民对承包土地的各项权利，进一步研究稳定农村土地承包关系并保持长久不变的相关重大问题，配合做好修订完善法律法规工作。按照审慎、稳妥的原则，配合有关部门选择部分地区开展土地经营权抵押担保试点，研究提出具体规范意见。加强调研，深入研究农民以土地经营权入股发展农业产业化经营的具体形式。 （二）抓紧抓实农村土地承包经营权确权登记颁证工作。按照“两年扩大试点、三年全面推开”的总体安排，选择部分省开展整省推进试点，其他省选择1个整县推进试点。总结试点经验，研究制定全面开展农村土地承包经营权确权登记颁证工作的意见，规划进度，明确政策，落
数字图像处理研研究生课程教学大纲
《数字图像处理》研研究生课程教学大纲 （课程编号S009108 学分-学时-上机 3-54-12） 东南大学计算机科学与工程学院 一、课程的性质与目的 本课程为计算机科学与技术一级学科中图像处理与科学可视化方向的重要专业课，包含了该专业方向学生必须掌握的专业知识。 通过课程学习，学生除了掌握必须的专业技术知识外，还需要了解该方向的研究前沿，提高阅读专业学术资料和解决实际问题的能力。 二、课程内容的教学要求 本课程采用讲课+自学+讨论的教学模式。其中，讲课环节以综述为主，重点介绍各知识点的问题提出、解决思路、主要算法、评估；自学环节需要学生阅读专业论文并进行实验，得出结论；讨论环节由学生进行论文阅读及实验结论的交流，加深理解，并由此了解研究前沿。 讲课课时安排（24课时）： 1.数字图像处理概述（3）：数字图像处理技术的发展历史，包含的主要内容，应 用，相关的学科方向 2.线性系统分析方法、傅里叶变换（3）：复习线性系统基本知识，复习一维傅里 叶变换，掌握二维傅氏变换及性质，线性滤波器设计。 3.图像几何变换及插值（3）：图像几何变换应用，重点插值方法 4.图像增强综述（6）：图像增强的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 5.图像分割综述（6）：图像分割的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 6.图像压缩综述（3）：图像压缩的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能， JPEG标准简介 实验及讨论课时安排（30课时）： 1.图像插值（实验3 +讨论3） 2.图像增强（实验3 +讨论3） 3.图像分割（实验3 +讨论3） 4.图像压缩（实验3+讨论3） 5.课程论文（讨论6） 三、上机实验要求 实现选择算法，并给出实验结果及算法性能评估数据。 四、能力培养的要求 1.自学能力的培养：提高学生自学及查阅学术文献的能力。 2.分析能力和实验能力的培养：要求学生能够实现文献提供的算法，并能自主给出算 法性能的评价。 3.科研和创新能力的培养：培养独立思考、深入钻研问题的习惯，提高学术交流能力。
《经济法基础》教学大纲
《经济法基础》教学大纲 课程名称：经济法基础 适用专业：2015级经济管理、市场营销、物流管理（专科函授）、市场营销（专科业余） 辅导教材：《经济法基础》宋文霞李世炜编著教育科学出版社 一、本课程的地位、任务和作用 经济法是经济管理专业所必修的一门专业法律课程。通过本课程的讲授使学生了解经济法的体系，掌握经济法的基本理论和各项法律制度的具体内容，初步具备运用经济法基本原理和方法去分析经济现象，理解经济政策和解决经济纠纷的能力，为学习管理专业的其他课程奠定良好的基础。 二、本课程的相关课程 与本课程相关的课程主要有：法学基础理论 三、本课程的基本内容及要求 第一章经济法概述 本章主要了解经济法的产生与发展；经济法的概念、调整对象；经济法与民法、行政法的关系；经济法的渊源；经济法律关系。重点是掌握经济法的概念与经济法的渊源。 第二章合同法 本章主要了解合同的概念、特征；合同的订立；合同的效力；合同的履行；合同的变更和转让；合同的消灭；违约责任。重点是掌握合同的概念、合同的订立、合同的效力和违约责任的认定以及违约救济措施。难点是要约和承诺的构成要件；合同成立和合同生效的区别；无效合同和有效合同的区别；合同解除的概念和后果；违约责任的认定以及违约救济措施。 第三章公司法 本章主要了解公司法的定义、特征；公司的资本制度；公司的章程；公司治理结构；公司的设立、变更、解散、终止。重点是掌握公司的资本制度；公司的章程和公司治理结构。难点是公司的特征；有限公司和股份有限公司的区别；公司资本三原则；章程的效力；董事的义务和责任。 第四章市场竞争法 本章主要了解市场竞争法的起源、发展；市场竞争法的内容；市场竞争法的地位；市场竞争法的基本原则。以及反不正当竞争法和反垄断法的具体规定。重
2014年安全生产工作要点通知
2014年安全生产工作要点 公司所属各项目： 为进一步加强项目安全生产管理工作，明确安全生产责任，促进项目安全生产水平的稳步提升，确保2014年各项目安全生产目标任务的顺利完成，结合本公司实际情况，现就进一步加强我公司安全生产工作提出如下要点。 一、建立组织，落实领导责任 为加强安全生产工作的领导，落实“安全第一、预防为主、综合治理”的方针，公司所属各项目都应以建立安全工作领导小组，项目经理为第一责任人，统筹安排本项目的安全生产工作，专职安全员为项目安全工作主要负责人，负责项目的安全生产、作业、管理、监督、检查、指导、考核、教育、培训等组织实施工作，保证安全生产工作的顺利开展。按照“谁主管、谁负责”的原则，对项目负责，如工作变动，接任人为当然负责人。 二、层层分解，落实安全责任 为认真落实我公司的各项安全生产目标任务，路桥二公司所属项目应明确自身安全生产责任目标，把目标任务层层分解落实。通过制定相关的安全生产工作规定，进一步突出负责人的主体责任，增强责任感和使命感，将安全生产作为重中之重的工作来抓；进一步严格安全生产目标管理，加强监督，提高防范意识，遏制安全生产事故的发生；进一步强化安全生产责任考核，把安全责任与先进荣誉挂钩。 三、加强监管，落实安全检查 各项目要严格执行车辆管理规定，严禁病车上路、酒后驾车、无证驾驶，按规定地点停放车辆；严格按照安全作业要求，提高自身作业安全；严格执行消防安全制度，严格用电用火管理；严格执行财务管理规定，按要求存放备用金。各项目安全工作领导小组每月对上述内容进行检查，特别要对所属车辆装备、设备、生产作业、用电用火、办公场所等进行检查，发现问题及时整改，并记录到工作台账上。在重大节日期间，公司工程部将组织力量，对公司属各项目加强安全生产检查，做到排查、督查、整改三到位，进一步促进我公司安全生产工作有序、有效扎实开展。
《数字图像处理》实验教学大纲
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