本文目录导读：
《计算机视觉教学大纲》
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]
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3、课程类型：专业核心课程
4、学分/学时：[X]学分，[总学时]学时，其中理论教学[理论学时]学时，实验教学[实验学时]学时
5、先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、程序设计基础（如Python或C++）、数字图像处理等
课程教学目标
1、知识与技能目标
- 学生应掌握计算机视觉的基本概念、理论和算法，包括图像滤波、边缘检测、特征提取、目标检测、图像分割、立体视觉等。
- 能够熟练使用至少一种计算机视觉库（如OpenCV）进行编程实践，实现简单的计算机视觉任务，如读取和处理图像、识别图像中的物体等。
- 了解计算机视觉在不同领域（如安防监控、自动驾驶、医学影像分析等）的应用，并能够分析特定应用场景下的需求并提出解决方案。
2、过程与方法目标
- 通过理论学习、算法分析和实验操作，培养学生的逻辑思维能力、算法设计能力和编程实现能力。
- 引导学生阅读和分析计算机视觉领域的学术论文，提高学生的文献检索和科研能力，培养学生的创新意识。
3、情感态度与价值观目标
- 激发学生对计算机视觉领域的兴趣，培养学生的探索精神和团队合作精神。
- 使学生认识到计算机视觉技术对社会发展和人类生活的重要影响，增强学生的社会责任感。
（一）计算机视觉概述（4学时）
1、计算机视觉的定义、发展历程和研究内容。
2、计算机视觉系统的基本组成和工作流程。
3、计算机视觉在各个领域的应用实例展示，如人脸识别、智能交通等。
（二）数字图像基础（8学时）
1、图像的表示与存储格式，包括灰度图像、彩色图像等。
2、图像的基本运算，如加法、减法、乘法、除法等及其应用。
3、图像的采样与量化，理解采样和量化对图像质量的影响。
（三）图像滤波（10学时）
1、线性滤波，包括均值滤波、高斯滤波等的原理、算法实现及其对噪声的抑制效果。
2、非线性滤波，如中值滤波、双边滤波的特点和应用场景。
3、滤波器的设计与优化，如何根据图像特点和处理需求选择合适的滤波器。
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（四）边缘检测（10学时）
1、边缘的概念和数学模型，边缘检测的重要性。
2、经典的边缘检测算法，如Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等的原理、算法流程和性能比较。
3、基于边缘检测的图像轮廓提取和形状分析。
（五）特征提取（12学时）
1、局部特征提取，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等算法的原理、步骤和应用。
2、全局特征提取，如颜色直方图、纹理特征等的计算方法和特征表示。
3、特征描述子的构建和匹配，如何评估特征匹配的准确性。
（六）目标检测（12学时）
1、传统的目标检测方法，如基于模板匹配、基于特征的目标检测等。
2、基于机器学习的目标检测算法，如支持向量机（SVM）在目标检测中的应用。
3、深度学习在目标检测中的应用，如R - CNN系列、YOLO系列、SSD等算法的原理、网络结构和训练方法。
（七）图像分割（10学时）
1、图像分割的定义、目的和分类。
2、阈值分割法，包括全局阈值和局部阈值的确定方法及其应用。
3、基于区域的图像分割算法，如区域生长法、分裂合并法等。
4、基于聚类的图像分割算法，如K - Means聚类在图像分割中的应用。
（八）立体视觉（8学时）
1、立体视觉的基本原理，包括双目视觉系统的几何模型。
2、立体匹配算法，如基于特征的立体匹配和基于区域的立体匹配。
3、深度信息的获取和三维重建的基本方法。
（九）计算机视觉应用案例分析（6学时）
1、选择安防监控领域，分析计算机视觉技术在人员行为识别、异常事件检测等方面的应用。
2、以自动驾驶为例，探讨计算机视觉在环境感知、车道线检测、障碍物识别等任务中的作用。
3、医学影像分析中的计算机视觉应用，如肿瘤检测、器官分割等。
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课程教学方法
1、课堂讲授
- 采用多媒体教学手段，结合图片、动画、视频等素材，生动形象地讲解计算机视觉的概念、算法和应用。
- 在讲解算法时，注重算法的原理推导、步骤分析和复杂度分析，帮助学生理解算法的本质。
2、实验教学
- 实验内容与课堂教学紧密结合，通过设计一系列由浅入深的实验项目，让学生在实践中掌握计算机视觉算法的编程实现。
- 实验过程中，鼓励学生自主思考、独立完成实验任务，同时加强教师的指导和答疑。
3、案例教学
- 引入大量实际应用案例，通过对案例的分析和讨论，加深学生对计算机视觉知识的理解，培养学生解决实际问题的能力。
4、文献阅读与研讨
- 定期布置文献阅读任务，要求学生阅读计算机视觉领域的经典论文和前沿研究成果，并组织课堂研讨。
- 在研讨过程中，引导学生分析论文的创新点、算法优缺点和应用前景，提高学生的文献解读能力和科研思维能力。
课程考核方式
1、平时成绩（30%）
- 出勤情况（10%）：记录学生的出勤次数，旷课、迟到、早退等情况将影响出勤成绩。
- 作业完成情况（10%）：根据学生完成课后作业的质量、按时提交情况等进行评定。
- 实验成绩（10%）：依据学生在实验中的操作表现、实验报告的撰写质量等给予成绩。
2、期末考试成绩（70%）
- 期末考试采用闭卷考试形式，主要考核学生对计算机视觉基本概念、算法原理、应用等知识的掌握程度，以及综合运用知识解决问题的能力。
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]。
- 计算机视觉领域的相关学术期刊，如《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》等。
- 计算机视觉领域的在线学习资源，如Coursera、edX等平台上的相关课程。
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