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]
3、课程类型：专业核心课
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4、学分：[X]学分
5、学时：总学时[Y]，其中理论学时[Z1]，实验学时[Z2]
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或C++）、图像处理基础等
课程目标
1、知识目标
- 学生能够掌握计算机视觉的基本概念、理论和算法，包括图像形成、特征提取、目标检测、图像分割、立体视觉等。
- 理解计算机视觉系统的组成和工作流程，了解不同算法在不同应用场景中的优缺点。
- 掌握相关数学知识在计算机视觉中的应用，如矩阵运算、概率统计等。
2、能力目标
- 具备使用主流计算机视觉库（如OpenCV）进行编程实践的能力，能够实现简单的计算机视觉任务，如图像滤波、边缘检测等。
- 能够独立分析和解决计算机视觉项目中的常见问题，提高算法优化和创新能力。
- 具备阅读和理解计算机视觉领域前沿研究论文的能力，了解行业发展动态。
3、素质目标
- 培养学生严谨的科学态度和创新精神，提高学生的工程素养。
- 增强学生的团队协作能力，能够在小组项目中有效地与他人合作交流。
（一）计算机视觉概述（4学时）
1、
- 计算机视觉的定义、发展历程和应用领域。
- 计算机视觉系统的基本框架，包括图像采集、预处理、特征提取、分析理解等环节。
- 计算机视觉与人类视觉的对比。
2、教学要求
- 学生能够理解计算机视觉的概念和基本框架，对其应用领域有初步认识。
（二）图像形成与表示（6学时）
1、
- 光学成像原理，包括针孔成像模型、透镜成像模型等。
- 图像的数字化过程，采样和量化的概念。
- 图像的表示方法，如矩阵表示、颜色模型（RGB、HSV等）。
- 图像的质量评价指标，如分辨率、对比度、信噪比等。
2、教学要求
- 掌握光学成像原理和图像数字化过程，理解不同图像表示方法的特点。
- 能够计算简单的图像质量评价指标。
（三）图像预处理（8学时）
1、
- 图像滤波的基本原理和方法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
- 图像的增强技术，包括对比度增强、直方图均衡化等。
- 图像的几何变换，如平移、旋转、缩放、仿射变换等。
2、教学要求
- 理解图像滤波和增强的目的，掌握常见滤波和增强算法的原理和实现方法。
- 能够使用编程实现图像的几何变换操作。
（四）特征提取与描述（10学时）
1、
- 边缘检测的原理和算法，如Sobel算子、Canny算子等。
- 角点检测算法，如Harris角点检测。
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- 基于区域的特征提取方法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等。
- 特征描述子的构建和匹配方法。
2、教学要求
- 掌握各种特征提取算法的原理和应用场景，能够编写代码实现特征提取和描述子匹配。
（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、级联分类器（如Adaboost + Haar特征）。
- 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）等。
- 目标检测中的评价指标，如准确率、召回率、mAP（平均精度均值）等。
2、教学要求
- 理解传统和基于深度学习的目标检测算法的基本原理，能够使用开源框架实现简单的目标检测任务。
- 掌握目标检测评价指标的计算方法。
（六）图像分割（10学时）
1、
- 图像分割的概念和分类，如基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
- 经典的图像分割算法，如K - means聚类算法在图像分割中的应用、分水岭算法等。
- 基于深度学习的图像分割方法，如FCN（全卷积网络）、U - Net等。
2、教学要求
- 掌握不同类型图像分割算法的原理和特点，能够使用相关算法进行图像分割实验。
（七）立体视觉（8学时）
1、
- 立体视觉的基本原理，包括双目视觉的几何模型、视差计算等。
- 立体匹配算法，如基于区域的匹配、基于特征的匹配等。
- 立体视觉在三维重建中的应用。
2、教学要求
- 理解立体视觉的原理，掌握立体匹配算法的基本思想，了解其在三维重建中的应用流程。
（八）计算机视觉的应用与案例分析（6学时）
1、
- 计算机视觉在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析、工业检测等领域的具体应用案例。
- 对实际应用中的技术难点和解决方案进行分析。
2、教学要求
- 学生能够分析不同应用场景下计算机视觉技术的需求和挑战，了解实际项目中的解决方案。
（一）图像滤波与增强实验（4学时）
1、
- 使用OpenCV库实现均值滤波、中值滤波、高斯滤波对图像进行去噪处理。
- 采用对比度增强和直方图均衡化方法改善图像的视觉效果。
2、实验要求
- 学生能够编写代码实现滤波和增强操作，比较不同方法的效果，并对结果进行分析。
（二）特征提取与匹配实验（6学时）
1、
- 利用OpenCV中的函数实现Sobel算子、Canny算子进行边缘检测，Harris角点检测。
- 运用SIFT或SURF算法提取图像特征，并进行特征匹配。
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2、实验要求
- 掌握不同特征提取和匹配算法的编程实现，能够根据实际情况选择合适的算法，并对匹配结果进行评估。
（三）目标检测实验（8学时）
1、
- 使用预训练的深度学习模型（如YOLO）进行目标检测任务，如检测图像中的人物、车辆等目标。
- 调整模型参数，优化检测结果，计算检测的准确率、召回率等指标。
2、实验要求
- 能够熟练使用深度学习框架进行目标检测，理解模型参数对检测结果的影响，掌握评价指标的计算方法。
（四）图像分割实验（6学时）
1、
- 采用K - means聚类算法和分水岭算法对图像进行分割。
- 运用基于深度学习的图像分割模型（如FCN）进行分割实验，对比不同算法的分割效果。
2、实验要求
- 掌握不同图像分割算法的实验流程，能够分析不同算法在不同图像上的分割效果，并解释原因。
（五）立体视觉实验（6学时）
1、
- 根据双目视觉原理，计算简单场景下的视差图。
- 利用立体匹配算法实现对物体的三维重建。
2、实验要求
- 理解立体视觉实验中的基本原理和算法流程，能够通过编程实现视差计算和三维重建，并对结果进行分析。
教学方法与手段
1、教学方法
- 课堂讲授：系统讲解计算机视觉的基本理论和算法，注重知识的逻辑性和系统性。
- 案例教学：通过实际应用案例，加深学生对理论知识的理解，提高学生分析和解决问题的能力。
- 项目驱动教学：布置综合性项目，让学生在项目实践中巩固所学知识，培养团队协作和创新能力。
- 讨论式教学：针对一些前沿性和争议性问题，组织学生进行课堂讨论，激发学生的学习兴趣和创新思维。
2、教学手段
- 多媒体教学：利用PPT、动画、视频等多媒体资源，直观展示计算机视觉中的概念、算法和应用案例。
- 实验教学：通过实验操作，让学生亲身体验计算机视觉算法的实现过程，提高学生的编程能力和实践技能。
- 网络教学平台：利用网络教学平台发布课程资料、作业、测试等，方便学生自主学习，同时实现师生之间的在线交流互动。
课程考核方式
1、考核方式
- 本课程采用平时考核与期末考试相结合的方式。
2、及比例
- 平时考核（40%）：包括考勤（10%）、作业（10%）、实验报告（10%）、课堂表现（10%）。
- 期末考试（60%）：采用闭卷考试形式，主要考核学生对计算机视觉基本理论、算法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论文、研究报告等。
- 在线课程平台（如Coursera、EdX等）上的计算机视觉相关课程资料。
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