研究生课程计算机视觉教学大纲
一、课程基本信息
1、课程名称：计算机视觉
2、课程类别：专业核心课
3、学分：3 学分
4、总学时：54 学时
5、理论学时：36 学时
6、实践学时：18 学时
7、适用专业：计算机科学与技术、电子信息、控制科学与工程等相关专业
8、先修课程：数字图像处理、机器学习、模式识别等
二、课程目标
1、使学生掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法，了解其发展历程和应用领域。
2、培养学生运用计算机视觉技术解决实际问题的能力，包括图像理解、目标检测、目标识别、图像分割等。
3、提高学生的编程能力和算法设计能力，能够熟练使用相关的计算机视觉工具和软件。
4、培养学生的创新意识和团队合作精神，鼓励学生在计算机视觉领域进行深入研究和探索。
三、课程内容
1、计算机视觉基础
- 计算机视觉的定义、发展历程和应用领域。
- 图像的基本概念，包括像素、灰度、彩色等。
- 图像的获取、存储和传输。
- 图像预处理技术，包括图像增强、去噪、二值化等。
2、图像特征提取
- 图像的几何特征，包括边缘、角点、直线等。
- 图像的统计特征，包括直方图、矩等。
- 图像的纹理特征，包括灰度共生矩阵、小波变换等。
- 特征提取方法的选择和应用。
3、目标检测
- 目标检测的基本概念和方法。
- 基于模板匹配的目标检测方法。
- 基于机器学习的目标检测方法，包括支持向量机、决策树、神经网络等。
- 目标检测算法的评价指标。
4、目标识别
- 目标识别的基本概念和方法。
- 基于特征的目标识别方法。
- 基于深度学习的目标识别方法，包括卷积神经网络、循环神经网络等。
- 目标识别算法的应用实例。
5、图像分割
- 图像分割的基本概念和方法。
- 基于阈值的图像分割方法。
- 基于区域的图像分割方法，包括区域生长、区域合并等。
- 基于边缘的图像分割方法。
- 图像分割算法的评价指标。
6、图像理解
- 图像理解的基本概念和方法。
- 基于知识的图像理解方法。
- 基于深度学习的图像理解方法。
- 图像理解算法的应用实例。
7、计算机视觉系统设计
- 计算机视觉系统的组成和工作原理。
- 计算机视觉系统的设计步骤和方法。
- 计算机视觉系统的实现和优化。
四、教学方法
1、课堂讲授：通过课堂讲授，使学生系统地掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法。
2、案例分析：通过案例分析，使学生了解计算机视觉技术在实际应用中的具体实现和效果。
3、实验教学：通过实验教学，使学生掌握计算机视觉技术的实际应用能力，提高学生的编程能力和算法设计能力。
4、小组讨论：通过小组讨论，培养学生的团队合作精神和创新意识，鼓励学生在计算机视觉领域进行深入研究和探索。
五、考核方式
1、平时成绩：占总成绩的 30%，包括考勤、作业、课堂表现等。
2、实验成绩：占总成绩的 30%，根据学生在实验中的表现和实验报告的质量进行评定。
3、期末考试：占总成绩的 40%，采用闭卷考试的方式，考查学生对计算机视觉的基本概念、原理和方法的掌握程度。
六、教材及参考资料
1、教材：
- 《计算机视觉：算法与应用》，作者：Richard Szeliski，出版社：清华大学出版社。
- 《数字图像处理》，作者：冈萨雷斯，出版社：电子工业出版社。
- 《机器学习》，作者：Tom Mitchell，出版社：机械工业出版社。
2、参考资料：
- 《模式识别》，作者：周志华，出版社：清华大学出版社。
- 《深度学习》，作者：伊恩·古德费洛、约书亚·本吉奥、亚伦·库维尔，出版社：人民邮电出版社。
- 《计算机视觉：一种现代方法》，作者：David Forsyth、J. Ponce，出版社：电子工业出版社。
七、教学进度安排
1、第 1 周：计算机视觉基础
- 计算机视觉的定义、发展历程和应用领域。
- 图像的基本概念，包括像素、灰度、彩色等。
- 图像的获取、存储和传输。
- 图像预处理技术，包括图像增强、去噪、二值化等。
2、第 2 周：图像特征提取
- 图像的几何特征，包括边缘、角点、直线等。
- 图像的统计特征，包括直方图、矩等。
- 图像的纹理特征，包括灰度共生矩阵、小波变换等。
- 特征提取方法的选择和应用。
3、第 3 周：目标检测
- 目标检测的基本概念和方法。
- 基于模板匹配的目标检测方法。
- 基于机器学习的目标检测方法，包括支持向量机、决策树、神经网络等。
- 目标检测算法的评价指标。
4、第 4 周：目标识别
- 目标识别的基本概念和方法。
- 基于特征的目标识别方法。
- 基于深度学习的目标识别方法，包括卷积神经网络、循环神经网络等。
- 目标识别算法的应用实例。
5、第 5 周：图像分割
- 图像分割的基本概念和方法。
- 基于阈值的图像分割方法。
- 基于区域的图像分割方法，包括区域生长、区域合并等。
- 基于边缘的图像分割方法。
- 图像分割算法的评价指标。
6、第 6 周：图像理解
- 图像理解的基本概念和方法。
- 基于知识的图像理解方法。
- 基于深度学习的图像理解方法。
- 图像理解算法的应用实例。
7、第 7 周：计算机视觉系统设计
- 计算机视觉系统的组成和工作原理。
- 计算机视觉系统的设计步骤和方法。
- 计算机视觉系统的实现和优化。
8、第 8 周：课程复习
- 复习计算机视觉的基本概念、原理和方法。
- 复习图像特征提取、目标检测、目标识别、图像分割、图像理解等技术。
- 复习计算机视觉系统设计的相关知识。
9、第 9 周：课程考试
- 采用闭卷考试的方式，考查学生对计算机视觉的基本概念、原理和方法的掌握程度。
10、第 10 周：实验教学
- 实验一：图像增强
- 实验二：图像去噪
- 实验三：图像二值化
- 实验四：边缘检测
- 实验五：目标检测
- 实验六：目标识别
- 实验七：图像分割
- 实验八：图像理解
11、第 11 周：实验教学
- 实验九：计算机视觉系统设计
- 实验十：综合实验
12、第 12 周：课程总结
- 总结计算机视觉的基本概念、原理和方法。
- 总结图像特征提取、目标检测、目标识别、图像分割、图像理解等技术。
- 总结计算机视觉系统设计的相关知识。
13、第 13 周：课程答疑
- 解答学生在学习过程中遇到的问题。
- 解答学生在实验过程中遇到的问题。
14、第 14 周：课程考核
- 考核学生的平时成绩、实验成绩和期末考试成绩。
- 评定学生的课程成绩。
八、注意事项
1、学生在学习过程中应认真听讲、积极思考、勇于提问，及时掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法。
2、学生在实验过程中应严格遵守实验室的规章制度，注意安全，爱护仪器设备，按照实验指导书的要求进行实验操作。
3、学生在课程考核中应严格遵守考试纪律，独立完成考试任务，不得作弊。
是一份研究生课程计算机视觉教学大纲，你可以根据实际情况进行修改和完善。
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