本文目录导读：
课程概述
《计算机视觉》是一门研究如何让计算机和系统通过图像和视频获取信息、理解环境和执行任务的学科，本课程旨在为研究生提供计算机视觉领域的系统知识和实践技能，培养具备独立研究能力和创新精神的高级专业人才。
教学目标
1、理解计算机视觉的基本概念、原理和方法；
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2、掌握图像处理、特征提取、目标检测、图像分割、三维重建等计算机视觉核心技术；
3、具备独立进行计算机视觉算法研究和项目开发的能力；
4、了解计算机视觉在各个领域的应用现状和发展趋势。
1、计算机视觉基础
- 图像处理基本理论；
- 图像增强与复原；
- 图像变换与滤波；
- 颜色模型与空间表示。
2、特征提取与描述
- 基于局部特征的方法；
- 基于全局特征的方法；
- 特征选择与降维；
- 特征匹配与关联。
3、目标检测与跟踪
- 基于模板匹配的方法；
- 基于模型的方法；
- 基于深度学习的方法；
- 目标跟踪算法。
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4、图像分割
- 基于区域的分割方法；
- 基于边缘的分割方法；
- 基于学习的分割方法；
- 多尺度分割与层次分割。
5、三维重建
- 单目重建；
- 双目重建；
- 立体视觉基础；
- 重建质量评估。
6、计算机视觉应用
- 视频处理与分析；
- 计算机视觉在医学领域的应用；
- 计算机视觉在机器人领域的应用；
- 计算机视觉在智能交通领域的应用。
教学方法
1、理论教学：采用多媒体教学手段，通过讲解、案例分析、实验演示等方式，使学生对计算机视觉的基本概念、原理和方法有深入理解。
2、实践教学：组织学生进行实验操作，通过实验项目培养学生的动手能力和问题解决能力。
3、讨论课：定期组织讨论课，让学生就计算机视觉领域的前沿技术和热点问题进行交流与探讨。
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4、项目实践：引导学生参与实际项目，培养学生的团队协作能力和创新精神。
考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、实验报告、作业等，占总成绩的40%。
2、期末考试：闭卷考试，考察学生对计算机视觉基本概念、原理和方法的掌握程度，占总成绩的60%。
教学资源
1、教材：《计算机视觉：算法与应用》（David Forsyth，Jean Ponce著）。
2、讲义：根据课程内容制作的讲义。
3、实验指导书：实验操作步骤和注意事项。
4、网络资源：国内外相关领域的学术期刊、论文、技术报告等。
5、计算机视觉开源库：OpenCV、MATLAB等。
教学进度安排
第1-4周：计算机视觉基础理论教学。
第5-8周：特征提取与描述教学。
第9-12周：目标检测与跟踪教学。
第13-16周：图像分割教学。
第17-20周：三维重建教学。
第21-24周：计算机视觉应用教学。
第25-28周：项目实践与总结。
本课程通过系统讲授计算机视觉的基本概念、原理和方法，培养学生的实际操作能力和创新精神，在教学过程中，注重理论与实践相结合，激发学生的学习兴趣，为我国计算机视觉领域培养高素质的专业人才。
标签： #研究生课程计算机视觉教学大纲
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