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课程概述
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够通过图像和视频获取信息，并对其进行理解和处理，本课程旨在为学生提供一个全面、深入的学习框架，使其掌握计算机视觉的基本理论、技术方法和应用领域。
课程大纲
1、计算机视觉基础
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（1）图像与视频的基本概念
（2）图像处理的基本方法
（3）数字图像处理技术
2、图像特征提取与描述
（1）图像分割
（2）边缘检测
（3）纹理分析
（4）特征点检测与描述
3、目标检测与跟踪
（1）目标检测算法
（2）目标跟踪算法
（3）目标检测与跟踪的应用
4、3D视觉与立体匹配
（1）3D视觉基本原理
（2）立体匹配算法
（3）3D重建技术
5、计算机视觉在特定领域的应用
（1）人脸识别
（2）目标识别
（3）图像分类
（4）视频内容分析
（5）医学图像处理
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1、计算机视觉基础
（1）图像与视频的基本概念
本部分主要介绍图像和视频的基本概念，包括像素、分辨率、色彩模型等，还将讲解图像和视频的采集、存储和传输过程。
（2）图像处理的基本方法
本部分主要介绍图像处理的基本方法，如滤波、边缘检测、形态学操作等，这些方法在后续的图像特征提取、目标检测等领域有着广泛的应用。
（3）数字图像处理技术
本部分将深入讲解数字图像处理技术，包括空域处理、频域处理、变换域处理等，这些技术是计算机视觉领域的基础，有助于学生掌握图像处理的核心原理。
2、图像特征提取与描述
（1）图像分割
图像分割是将图像划分为若干具有相似特性的区域的过程，本部分将介绍基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等方法。
（2）边缘检测
边缘检测是图像处理中的一项重要技术，用于提取图像中的边缘信息，本部分将讲解Canny算子、Sobel算子、Prewitt算子等边缘检测方法。
（3）纹理分析
纹理分析是研究图像中纹理特征的方法，本部分将介绍灰度共生矩阵、局部二值模式（LBP）等方法。
（4）特征点检测与描述
特征点检测与描述是计算机视觉中的关键步骤，本部分将讲解SIFT、SURF、ORB等特征点检测与描述算法。
3、目标检测与跟踪
（1）目标检测算法
目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，旨在从图像中检测出感兴趣的目标，本部分将介绍基于模板匹配、基于深度学习的目标检测算法。
（2）目标跟踪算法
目标跟踪是在连续的视频帧中跟踪目标的位置，本部分将介绍基于卡尔曼滤波、基于光流法、基于深度学习的目标跟踪算法。
（3）目标检测与跟踪的应用
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本部分将探讨目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶、人机交互等领域的应用。
4、3D视觉与立体匹配
（1）3D视觉基本原理
3D视觉是计算机视觉中的一个重要分支，旨在从二维图像中恢复出三维信息，本部分将介绍基于视差、基于深度学习的方法。
（2）立体匹配算法
立体匹配是3D视觉中的关键步骤，旨在从两个或多个图像中找到对应的像素点，本部分将介绍基于视差搜索、基于深度学习的方法。
（3）3D重建技术
3D重建是从二维图像中恢复出三维场景的过程，本部分将介绍基于多视图几何、基于深度学习的方法。
5、计算机视觉在特定领域的应用
（1）人脸识别
人脸识别是计算机视觉在生物识别领域的一个重要应用，本部分将介绍基于特征点匹配、基于深度学习的人脸识别方法。
（2）目标识别
目标识别是计算机视觉在智能监控、自动驾驶等领域的重要应用，本部分将介绍基于模板匹配、基于深度学习的目标识别方法。
（3）图像分类
图像分类是计算机视觉在图像检索、医疗诊断等领域的重要应用，本部分将介绍基于支持向量机、基于深度学习的图像分类方法。
（4）视频内容分析
分析是计算机视觉在智能监控、视频摘要等领域的重要应用，本部分将介绍基于视频帧分析、基于深度学习的视频内容分析方法。
（5）医学图像处理
医学图像处理是计算机视觉在医学诊断、手术辅助等领域的重要应用，本部分将介绍基于图像分割、基于深度学习的医学图像处理方法。
本课程大纲为计算机视觉课程提供了一个全面、深入的学习框架，通过学习本课程，学生将掌握计算机视觉的基本理论、技术方法和应用领域，为后续的研究和实践打下坚实的基础。
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