本文目录导读：
课程概述
计算机视觉课程是一门融合了计算机科学、数学、物理学和心理学等多学科知识的综合性课程，本课程旨在培养学生对计算机视觉领域的基本理论、方法和应用能力的理解，使其能够运用计算机视觉技术解决实际问题。
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课程大纲
1、计算机视觉基础理论
（1）视觉感知原理：介绍人眼视觉感知的基本原理，包括视觉信息传递、视觉感知模型等。
（2）图像处理基础：讲解图像处理的基本概念、算法和应用，如图像增强、滤波、边缘检测等。
（3）几何变换：介绍图像的几何变换方法，如平移、旋转、缩放等。
2、图像表示与特征提取
（1）图像表示方法：介绍图像表示的基本方法，如像素表示、灰度级表示、颜色表示等。
（2）图像分割：讲解图像分割的基本概念、算法和应用，如区域分割、边缘分割等。
（3）特征提取：介绍特征提取的基本方法，如颜色特征、纹理特征、形状特征等。
3、视觉感知与理解
（1）视觉感知模型：介绍视觉感知模型的基本原理，如感知机、卷积神经网络等。
（2）目标检测与识别：讲解目标检测与识别的基本方法，如基于传统方法、基于深度学习方法等。
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（3）场景理解：介绍场景理解的基本概念、算法和应用，如场景分类、场景布局等。
4、视觉跟踪与定位
（1）视觉跟踪：讲解视觉跟踪的基本概念、算法和应用，如基于特征的方法、基于模型的方法等。
（2）定位技术：介绍定位技术的基本原理，如视觉SLAM、基于视觉的定位等。
（3）多目标跟踪：讲解多目标跟踪的基本概念、算法和应用，如基于数据关联的方法、基于模型的方法等。
5、视觉应用与案例分析
（1）计算机视觉在图像处理中的应用：介绍计算机视觉在图像处理领域的应用，如图像压缩、图像恢复等。
（2）计算机视觉在目标检测与识别中的应用：讲解计算机视觉在目标检测与识别领域的应用，如人脸识别、物体识别等。
（3）计算机视觉在场景理解中的应用：介绍计算机视觉在场景理解领域的应用，如自动驾驶、无人机导航等。
（4）案例分析：通过实际案例分析，使学生了解计算机视觉技术在各个领域的应用。
课程教学方式
1、讲授法：教师通过讲解，系统传授计算机视觉的基本理论、方法和应用。
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2、讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高学生的思维能力和创新能力。
3、实验法：通过实验，让学生动手实践，加深对计算机视觉知识的理解和掌握。
4、案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解计算机视觉技术在各个领域的应用。
课程考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、实验报告、作业等。
2、期末考试：采用闭卷考试形式，考察学生对计算机视觉基本理论、方法和应用的掌握程度。
3、实验报告：要求学生完成一定数量的实验，并对实验结果进行分析和总结。
课程资源
1、教材：选用国内外优秀的计算机视觉教材，如《计算机视觉：算法与应用》、《视觉感知与理解》等。
2、网络资源：利用互联网资源，如在线课程、学术论文、技术博客等，为学生提供丰富的学习资料。
3、实验平台：提供实验环境，如MATLAB、OpenCV等，方便学生进行实验操作。
通过本课程的学习，学生将掌握计算机视觉的基本理论、方法和应用，为今后从事计算机视觉相关领域的研究和工作打下坚实的基础。
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