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《计算机视觉教学大纲》
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课程基本信息
1、课程名称：计算机视觉
2、课程编号：[具体编号]
3、课程类型：专业核心课
4、学分：[X]学分
5、学时：总学时[X]，其中理论学时[X]，实验学时[X]
6、先修课程：线性代数、概率论与数理统计、程序设计基础（如Python）、图像处理基础
课程目标
1、知识目标
- 让学生全面理解计算机视觉的基本概念、原理和体系结构。
- 使学生掌握图像获取、预处理、特征提取、目标检测、图像分割、目标识别等计算机视觉核心技术的理论知识。
- 学生能够深入了解计算机视觉在不同领域（如安防、医疗、自动驾驶等）的应用现状与发展趋势。
2、能力目标
- 具备运用计算机视觉算法解决实际问题的编程能力，熟练使用相关的开源库（如OpenCV、Scikit - Image等）。
- 能够独立设计简单的计算机视觉项目，从需求分析、算法选型到系统实现与测试。
- 培养学生对复杂的计算机视觉系统进行分析、优化和故障排除的能力。
3、素质目标
- 提高学生的创新思维和团队协作精神，通过小组项目等方式鼓励学生提出新的解决方案。
- 培养学生严谨的科学态度和工程素养，使学生在处理计算机视觉问题时遵循科学的方法和工程规范。
（一）计算机视觉概述（4学时）
1、计算机视觉的定义、发展历程与研究意义。
2、计算机视觉系统的基本组成与工作流程。
3、计算机视觉与人类视觉的比较。
4、计算机视觉的主要应用领域与成功案例展示。
（二）图像获取与表示（6学时）
1、图像的形成原理，包括光学成像系统、传感器类型（如CCD、CMOS）。
2、数字图像的基本概念，如像素、分辨率、灰度值等。
3、图像的表示方法，包括矩阵表示、矢量表示等。
4、图像的颜色模型，如RGB、HSV、YUV等及其转换。
（三）图像预处理（8学时）
1、图像的灰度化、二值化处理。
2、图像的滤波操作，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等的原理、算法实现及其对噪声的抑制效果。
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3、图像的增强技术，包括对比度增强、直方图均衡化等。
4、图像的几何变换，如平移、旋转、缩放、仿射变换、透视变换等的数学模型与编程实现。
（四）特征提取（12学时）
1、局部特征提取方法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）的原理、步骤与性能比较。
2、全局特征提取方法，如颜色直方图、纹理特征（如灰度共生矩阵）等的计算与应用。
3、基于深度学习的特征提取，如卷积神经网络（CNN）的基本结构及其在特征提取方面的优势。
4、特征描述子的构建与匹配，如何衡量特征之间的相似性并进行匹配。
（五）目标检测（12学时）
1、传统的目标检测方法，如基于滑动窗口的检测方法、Haar特征与Adaboost分类器的结合。
2、基于深度学习的目标检测算法，如R - CNN系列（R - CNN、Fast - R - CNN、Faster - R - CNN）、YOLO（You Only Look Once）系列、SSD（Single Shot MultiBox Detector）的原理、网络结构与性能分析。
3、目标检测中的非极大值抑制（NMS）算法及其作用。
4、多目标检测中的问题与解决方案，如目标遮挡、尺度变化等。
（六）图像分割（10学时）
1、图像分割的定义、目的与评价指标。
2、基于阈值的图像分割方法，包括全局阈值和局部阈值的选取。
3、基于区域的图像分割方法，如区域生长、分裂合并算法。
4、基于边缘检测的图像分割方法，如Canny边缘检测算法的原理与实现。
5、基于深度学习的图像分割方法，如FCN（Fully Convolutional Network）、U - Net的结构与应用。
（七）目标识别（10学时）
1、目标识别的基本概念与流程。
2、基于模板匹配的目标识别方法及其局限性。
3、基于机器学习的目标识别方法，如支持向量机（SVM）、决策树等在目标识别中的应用。
4、基于深度学习的目标识别系统，如使用预训练的CNN模型进行目标识别的方法，包括模型的微调与迁移学习。
5、目标识别中的数据集构建与标注。
（八）计算机视觉应用案例分析（8学时）
1、安防领域中的计算机视觉应用，如视频监控中的行为分析、人脸识别门禁系统。
2、医疗领域中的计算机视觉应用，如医学图像分析（X光、CT、MRI图像）、疾病诊断辅助系统。
3、自动驾驶领域中的计算机视觉应用，如车道线检测、交通标志识别、障碍物检测等。
4、工业制造领域中的计算机视觉应用，如产品质量检测、机器人视觉导航等。
（九）课程项目（12学时）
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1、项目选题，可由教师提供选题范围，学生自主选择感兴趣的题目，也可学生自行提出题目并经教师审核通过。
2、项目实施，包括需求分析、算法设计、程序编码、系统测试等环节。
3、项目汇报与评价，学生以小组为单位进行项目成果汇报，教师根据项目的完成质量、创新性、团队协作等方面进行评价。
教学方法
1、课堂讲授
- 采用多媒体教学手段，结合图片、动画、视频等多种形式，深入浅出地讲解计算机视觉的理论知识。
- 在讲解算法时，注重算法的原理推导、步骤解析和性能分析，使学生理解算法的本质。
2、实验教学
- 实验内容与理论课程紧密结合，每个重要的知识点都安排相应的实验项目，让学生通过编程实践巩固所学知识。
- 在实验过程中，教师加强对学生的指导，及时解答学生遇到的问题，引导学生独立思考和解决问题。
3、案例教学
- 引入大量实际的计算机视觉应用案例，通过对案例的详细分析，让学生了解计算机视觉技术在不同领域的应用方法和实际效果。
- 组织学生对案例进行讨论，鼓励学生提出自己的见解和改进方案，培养学生的创新思维。
4、项目驱动教学
- 以课程项目为载体，让学生在完成项目的过程中综合运用所学知识和技能，提高学生的实践能力和团队协作能力。
- 在项目实施过程中，教师定期检查项目进展情况，提供必要的指导和建议。
考核方式
1、平时成绩（30%）
- 考勤（10%）：记录学生的出勤情况，旷课、迟到、早退等将影响考勤成绩。
- 作业（10%）：布置课后作业，包括书面作业和编程作业，作业的完成质量将作为考核依据。
- 实验报告（10%）：根据学生在实验过程中的表现和实验报告的撰写质量进行评价。
2、期末考试（70%）
- 采用闭卷考试的方式，考试内容涵盖计算机视觉的基本概念、原理、算法等知识点，重点考查学生对知识的理解、分析和应用能力。
教材与参考资料
1、教材
- 《计算机视觉：算法与应用》，[作者]，[出版社]，[出版年份]。
2、参考资料
- 《数字图像处理》，[作者]，[出版社]，[出版年份]。
- 《OpenCV计算机视觉编程攻略》，[作者]，[出版社]，[出版年份]。
- 相关的学术论文、研究报告以及计算机视觉领域的知名网站（如CVPR、ICCV等会议官网）。
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