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《计算机视觉教学大纲》
课程概述
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的学科，旨在通过对图像或视频中的数据进行理解、分析和解释，以实现诸如目标识别、图像分割、姿态估计等各种任务，本课程将系统地介绍计算机视觉的基本概念、算法和应用，为学生在该领域的深入研究和实际应用奠定坚实的基础。
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课程目标
1、知识目标
- 学生将深入理解计算机视觉的基本原理，包括图像形成、颜色模型、特征提取等。
- 掌握计算机视觉中的经典算法，如边缘检测、角点检测、霍夫变换等，并能够分析其原理、优缺点和适用场景。
- 熟悉深度学习在计算机视觉中的应用，包括卷积神经网络（CNN）的架构、训练方法以及在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的应用。
2、能力目标
- 能够运用所学算法和工具，独立实现简单的计算机视觉任务，如编写程序进行图像滤波、目标识别等。
- 培养学生的算法设计和优化能力，使其能够针对具体的视觉问题提出有效的解决方案。
- 提高学生对计算机视觉前沿研究成果的解读和应用能力，引导学生关注该领域的最新发展动态。
3、素质目标
- 通过课程项目和实验，培养学生的团队协作精神和创新能力。
- 提升学生的问题解决能力和工程实践能力，使其能够在计算机视觉相关领域从事研发工作。
（一）计算机视觉基础
1、图像的表示与存储
- 介绍图像的数字化过程，包括采样和量化。
- 讲解不同的图像存储格式，如BMP、JPEG、PNG等的特点和适用场景。
2、颜色空间
- 深入分析RGB、HSV、YUV等常见颜色空间的原理、转换关系及其在计算机视觉中的应用。
3、图像滤波
- 阐述线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波）的原理、算法实现及其对图像噪声的抑制效果。
（二）特征提取与描述
1、边缘检测
- 详细讲解基于一阶导数（如Sobel算子、Prewitt算子）和二阶导数（如Laplacian算子）的边缘检测算法。
- 介绍Canny边缘检测算法的原理、步骤及其在实际图像中的应用。
2、角点检测
- 学习Harris角点检测算法和Shi - Tomasi角点检测算法的原理、实现方法以及角点的性质。
3、特征描述子
- 介绍SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等经典特征描述子的原理、构造方法及其在图像匹配中的应用。
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（三）几何变换与图像配准
1、几何变换
- 讲解平移、旋转、缩放等基本几何变换的矩阵表示和算法实现。
- 介绍仿射变换和透视变换的概念、模型建立及其在图像校正、全景拼接等方面的应用。
2、图像配准
- 阐述基于特征的图像配准方法和基于区域的图像配准方法的原理、步骤及其优缺点。
（四）目标检测与识别
1、传统目标检测方法
- 学习基于滑动窗口的目标检测算法，包括模板匹配和特征分类。
- 介绍级联分类器（如AdaBoost + Haar特征）在人脸检测等方面的应用。
2、基于深度学习的目标检测
- 深入讲解卷积神经网络（CNN）的基本结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。
- 介绍目标检测的经典网络结构，如R - CNN系列（R - CNN、Fast - R - CNN、Faster - R - CNN）和YOLO系列（YOLOv1 - v5）的原理、算法流程及其在实际目标检测任务中的性能比较。
（五）图像分割
1、传统图像分割方法
- 阐述阈值分割、区域生长、分水岭算法等传统图像分割方法的原理、算法实现及其适用范围。
2、基于深度学习的图像分割
- 学习语义分割的概念和基于FCN（全卷积网络）的语义分割方法。
- 介绍实例分割的任务和Mask R - CNN等实例分割网络的原理、应用。
（六）姿态估计与三维重建
1、姿态估计
- 讲解基于特征点的姿态估计方法和基于深度学习的姿态估计方法的原理、实现过程。
2、三维重建
- 介绍从多幅图像或视频中进行三维重建的基本原理、方法，如双目视觉、结构光法等。
（七）计算机视觉应用与案例分析
1、计算机视觉在安防监控中的应用
- 分析目标跟踪、行为识别等技术在安防领域的应用案例。
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2、计算机视觉在自动驾驶中的应用
- 阐述环境感知、目标检测与识别等计算机视觉技术在自动驾驶汽车中的关键作用和应用现状。
3、计算机视觉在医疗影像分析中的应用
- 介绍图像分割、目标检测等技术在医学影像（如X光、CT、MRI）诊断中的应用前景。
教学方法
1、课堂讲授
- 系统地讲解计算机视觉的基本概念、算法原理和应用案例，使学生建立起完整的知识体系。
2、实验教学
- 安排一系列实验课程，让学生通过编程实现所学的算法，加深对理论知识的理解，并提高学生的实际操作能力。
3、案例分析
- 通过分析实际的计算机视觉应用案例，引导学生将所学知识应用到实际问题的解决中，培养学生的工程实践能力。
4、小组讨论
- 组织学生进行小组讨论，针对特定的计算机视觉问题进行方案设计和讨论，培养学生的团队协作精神和创新能力。
课程考核
1、平时成绩（30%）
- 包括考勤（10%）、作业完成情况（10%）和课堂表现（10%）。
2、实验成绩（30%）
- 根据学生在实验课程中的实验报告撰写质量、算法实现效果等方面进行综合评定。
3、期末考试成绩（40%）
- 采用闭卷考试的方式，主要考查学生对计算机视觉基本概念、算法原理和应用的掌握程度。
教材与参考资料
1、教材
- 《计算机视觉：算法与应用》，[美] Richard Szeliski著。
2、参考资料
- 《数字图像处理》，[美] Rafael C. Gonzalez等著。
- 相关领域的学术论文和研究报告。
通过本课程的学习，学生将全面掌握计算机视觉的核心知识和技能，为从事计算机视觉相关的科研、开发等工作打下坚实的基础。
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