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《计算机视觉课程大纲：探索视觉世界的技术之旅》
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课程概述
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的学科，它综合了图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的知识，旨在让计算机理解和解释图像或视频中的内容，本课程将系统地介绍计算机视觉的基本概念、算法和应用，为学生在该领域的深入研究和实际应用打下坚实的基础。
课程目标
1、知识目标
- 学生将掌握计算机视觉中的基本数学模型，如线性代数、概率论和统计学在视觉处理中的应用。
- 理解图像形成的原理，包括几何光学、成像设备的特性等。
- 熟悉各种图像处理技术，如滤波、边缘检测、形态学操作等。
2、能力目标
- 能够运用所学算法开发简单的计算机视觉应用程序，如目标检测、图像分类等。
- 具备分析和解决计算机视觉实际问题的能力，能够评估不同算法在特定任务中的优劣。
- 培养学生阅读和理解计算机视觉领域前沿研究论文的能力。
（一）计算机视觉基础
1、图像的表示与存储
- 介绍图像的数字表示形式，包括像素、分辨率、颜色模型（如RGB、HSV等）。
- 图像文件格式（JPEG、PNG等）的原理及特点。
2、视觉系统的几何模型
- 针孔相机模型的原理，包括成像平面、焦距、光轴等概念。
- 相机的内参和外参，以及如何通过标定获取这些参数。
3、基础数学知识回顾
- 线性代数中的矩阵运算在图像变换（如旋转、平移、缩放）中的应用。
- 概率论中的概率密度函数、期望、方差等概念在图像特征描述中的应用。
（二）图像处理技术
1、图像滤波
- 线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）的原理及实现，用于去除图像噪声。
- 非线性滤波（如中值滤波）的特点及适用场景。
2、边缘检测
- 一阶边缘检测算子（如Sobel、Prewitt算子）的原理及计算方法。
- 二阶边缘检测算子（如Laplacian算子）及其在边缘检测中的应用。
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- 边缘连接与细化的方法。
3、形态学操作
- 膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的定义、原理及在图像预处理中的作用。
- 形态学梯度、顶帽变换和黑帽变换等高级形态学操作。
（三）特征提取与描述
1、局部特征提取
- Harris角点检测算法的原理及实现步骤。
- SIFT（尺度不变特征变换）算法的核心思想，包括尺度空间的构建、关键点的检测和特征描述子的生成。
- SURF（加速稳健特征）算法相对于SIFT算法的改进之处。
2、全局特征描述
- 颜色直方图的计算方法及其在图像检索中的应用。
- 纹理特征的描述方法，如灰度共生矩阵、局部二值模式（LBP）等。
（四）目标检测与识别
1、传统目标检测方法
- 基于模板匹配的目标检测原理及局限性。
- 基于特征的目标检测方法，如使用HOG（方向梯度直方图）特征与SVM（支持向量机）分类器结合进行行人检测。
2、深度学习在目标检测中的应用
- 介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理。
- 经典的目标检测网络（如Faster R - CNN、YOLO、SSD）的架构、训练方法和性能比较。
（五）图像分类
1、传统图像分类方法
- 基于手工特征（如前面提到的特征）和分类器（如K - Nearest Neighbors、Decision Trees等）的图像分类流程。
2、深度学习图像分类
- 经典的图像分类网络（如AlexNet、VGG、ResNet等）的结构特点和创新点。
- 图像分类中的迁移学习概念及应用。
（六）图像分割
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1、基于阈值的图像分割
- 全局阈值分割和局部阈值分割的方法及适用场景。
2、基于区域的图像分割
- 区域生长和分裂合并算法的原理及实现。
3、基于图论的图像分割
- 介绍Graph Cut算法的基本思想及其在图像分割中的应用。
（七）计算机视觉应用
1、计算机视觉在安防领域的应用，如监控视频中的目标识别与行为分析。
2、在自动驾驶中的应用，包括道路识别、车辆检测和交通标志识别等。
3、在医疗影像分析中的应用，如疾病诊断辅助等。
课程教学方法
1、课堂讲授
讲解计算机视觉的基本概念、算法原理和应用案例，使学生建立系统的知识体系。
2、实验教学
安排一系列的实验项目，让学生通过编程实现所学的算法，加深对理论知识的理解。
3、案例分析
分析实际应用中的计算机视觉项目，培养学生解决实际问题的能力。
4、小组讨论
组织学生就计算机视觉领域的热点问题和前沿研究进行小组讨论，促进学生之间的交流和合作。
课程考核
1、平时作业（30%）
包括算法实现、理论问题解答等，主要考核学生对课堂知识的掌握和应用能力。
2、实验报告（30%）
根据实验项目的完成情况和实验报告的撰写质量进行考核，重点考察学生的实践能力和数据分析能力。
3、期末考试（40%）
采用闭卷考试形式，涵盖课程的所有知识点，考核学生对计算机视觉知识的综合理解和应用能力。
通过本课程的学习，学生将全面了解计算机视觉领域的知识体系，掌握相关的算法和技术，并能够将其应用于实际的视觉问题解决中，为从事计算机视觉相关的研究、开发和应用工作奠定坚实的基础。
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