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《计算机视觉课程大纲：探索视觉智能的知识体系》
课程概述
计算机视觉是一门研究如何使计算机像人类一样“看”的学科，旨在让计算机理解图像和视频中的内容，本课程将系统地介绍计算机视觉的基本概念、理论、算法及其应用，通过理论学习与实践操作相结合，使学生掌握计算机视觉的核心知识和技能，为从事相关领域的研究、开发和应用奠定坚实的基础。
课程目标
1、知识目标
- 理解计算机视觉的基本概念，如图像形成、特征提取、目标检测与识别等。
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- 掌握计算机视觉中的主要算法，包括传统算法（如边缘检测、霍夫变换等）和深度学习算法（如卷积神经网络）。
- 了解计算机视觉在不同领域（如安防、医疗、自动驾驶等）的应用现状和发展趋势。
2、能力目标
- 能够使用编程语言（如Python）和相关库（如OpenCV、TensorFlow等）实现计算机视觉算法。
- 具备对实际问题进行分析、建模，并运用计算机视觉技术解决问题的能力。
- 能够独立开展简单的计算机视觉项目的开发与研究。
3、素质目标
- 培养学生的创新思维和科学探索精神，提高解决复杂工程问题的能力。
- 增强学生的团队合作意识和沟通能力，以适应多学科交叉的工作环境。
1、计算机视觉基础
- 图像的表示与存储：介绍图像的数字化表示、颜色模型（RGB、灰度等）以及常见的图像文件格式（JPEG、PNG等）。
- 图像滤波与增强：讲解线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波）的原理与应用，以及图像增强技术（如对比度增强、直方图均衡化）。
- 边缘检测：深入探讨基于一阶导数（如Sobel算子、Prewitt算子）和二阶导数（如Laplacian算子）的边缘检测方法，分析其优缺点。
2、特征提取与描述
- 局部特征提取：包括角点检测（如Harris角点检测）、尺度不变特征变换（SIFT）和加速稳健特征（SURF）等算法的原理与实现。
- 全局特征描述：介绍基于颜色直方图、纹理特征（如灰度共生矩阵）等全局特征描述方法及其在图像检索中的应用。
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3、目标检测与识别
- 传统目标检测方法：讲解基于滑动窗口的目标检测框架，如Haar特征与Adaboost分类器结合的人脸检测方法。
- 深度学习目标检测：重点介绍基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如Faster R - CNN、YOLO等的网络结构、训练方法和性能评估。
- 目标识别：阐述如何利用分类算法（如支持向量机、神经网络等）进行目标识别，以及如何提高识别的准确率和鲁棒性。
4、图像分割
- 阈值分割：研究基于全局阈值和局部阈值的图像分割方法，分析不同阈值选取方法对分割结果的影响。
- 基于区域的分割：如区域生长法、分裂合并法等的原理与应用。
- 基于图论的分割：介绍Graph Cut等基于图论的图像分割算法的基本思想和实现过程。
5、三维视觉
- 立体视觉基础：讲解双目视觉的原理，包括立体匹配、深度计算等概念。
- 三维重建：介绍基于多视图几何的三维重建方法，如从运动恢复结构（SfM）技术，以及如何利用深度传感器（如Kinect）进行三维数据采集和重建。
6、计算机视觉应用
- 安防领域：如视频监控中的目标跟踪、行为识别等应用。
- 医疗领域：医学图像分析（如X光、CT图像的病变检测）中的计算机视觉技术。
- 自动驾驶领域：车道线检测、车辆和行人检测与避让等计算机视觉技术的应用。
课程教学方法
1、课堂讲授
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- 教师系统地讲解计算机视觉的基本概念、理论和算法，通过多媒体课件、板书等方式辅助教学，使学生建立起完整的知识体系。
2、实验教学
- 安排一系列的实验课程，让学生使用编程语言和相关库实现课堂所学的算法，实验内容包括图像滤波、特征提取、目标检测等基础实验，以及简单的计算机视觉应用开发实验。
- 在实验过程中，教师进行现场指导，及时解答学生遇到的问题，培养学生的实践动手能力。
3、案例分析
- 选取计算机视觉在不同领域的实际应用案例进行分析，如人脸识别系统、自动驾驶辅助系统等，通过案例分析，让学生了解计算机视觉技术在实际工程中的应用场景、需求分析、算法选择和系统设计等方面的知识，提高学生解决实际问题的能力。
4、项目驱动
- 在课程后期，安排学生分组完成一个小型的计算机视觉项目，项目主题可以由教师指定或学生自主选择，如基于计算机视觉的智能门禁系统、图像分类器的优化等，通过项目驱动，培养学生的团队合作能力、创新能力和项目管理能力。
课程考核
1、平时考核（30%）
- 出勤情况（10%）：记录学生的出勤次数，督促学生按时上课。
- 课堂表现（10%）：包括课堂提问、讨论参与度等，考察学生的学习积极性和对知识的掌握程度。
- 实验作业（10%）：根据学生的实验完成情况、实验报告的质量等进行考核，检验学生的实践动手能力。
2、期末考试（70%）
- 采用闭卷考试的方式，主要考核学生对计算机视觉基本概念、理论和算法的理解与掌握程度，以及运用所学知识解决实际问题的能力，考试题型包括选择题、填空题、简答题、算法分析题和编程题等。
通过以上课程大纲的实施，学生将全面系统地学习计算机视觉的相关知识和技能，具备在计算机视觉领域进行进一步研究、开发和应用的能力。
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