计算机视觉大纲.doc

课程名称：计算机视觉

课程编码：M510021

课程学分：3

适用学科：信息与计算科学、数学与应用数学

计算机视觉

Computer Vision

教学大纲

一、课程性质

计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。

二、课程教学目的

通过计算机视觉课程的学习，使硕士研究生掌握计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，初步具有设计、实现计算机视觉中比较简单的算法的能力，从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下基础。

三、教学基本内容及基本要求

计算机视觉主要内容分为六部分。基本要求与基本内容如下：

1、教学基本内容

(一)计算机视觉概述：计算机视觉的基本概念，计算机视觉的发展和应用，计

算机视觉的现状。

(二)摄像机成像原理及针孔摄像机成像模型。

(三)射影几何的基本介绍及几何元素的数学表达方法。

(四)多视几何理论，包括单视几何中的射影测量、两视几何中的外极几何的基

本概念、基本矩阵、本质矩阵的理论推导及其含义。

(五)立体视觉方法。使用双摄像机得到的图像恢复三维物体深度信息的方法，

包括直接重建和分层重建理论。

(六)视觉系统的标定，包括3D标定模板下的Tsai标定算法、2D标定模板下的

张正友标定算法、基于圆的标定算法、1D张正友标定算法、基于Kruppa方程的自标定算法。

2、教学基本要求

通过对计算机视觉的教学活动，对学生的要求按了解、理解、掌握三个层面给出，具体要求如下：

(一)计算机视觉概述

1.理解计算机视觉的基本概念。

2.了解计算机视觉的应用前景及发展现状。

(二)摄像机成像

掌握针孔摄像机成像模型。

(三)射影几何

1.掌握二维点、线坐标的齐次表示，掌握三维点、面坐标的齐次表示。

2.掌握无穷远的概念及齐次坐标表示。

3.掌握各种变换下的不变量，如射影变换下的交比不变性、仿射变换下的无

穷远平面的不变性及相似变换下绝对二次曲线的不变。

(四)多视几何

1.掌握单视几何中的单应矩阵基本概念及其推导过程。

2.掌握二视几何中的外极几何理论。

3.了解三视几何中的三焦张量理论。

(五)立体视觉方法

1.理解进行分层重建的原理。

2.掌握射影重建理论及算法。

3.掌握仿射重建理论及算法。

4.掌握欧式重建理论及算法。

(六)视觉系统的标定

1.掌握3D标定模板下的Tsai标定算法原理及实现。

2.掌握张正友标定算法原理及实现。

3.理解基于圆的平面标定算法原理。

4.掌握摄像机自标定算法的原理及实现。

四、本课程与其它相关课程的联系与分工

学习本课程者应该具有良好的数学基础及较强的编程能力。

五、本课程课外练习的要求

经常关注视觉三大会议ICCV、CVPR、ECCV及重要杂志如PAMI、IJCV上有关的视觉算法的进展。

六、本课程的教学方法及使用现代化教学手段的要求

使用多媒体现代化教学手段。

七、本课程成绩的考查方法与评定标准

书面报告或项目编程的形式。书面报告应该阐述某一个问题的研究背景、进行已有算法的比较、论述本人采用的方案，并具体实现一个简单的实例，最后进行实验结果的评价。综述性论文不要求实现，但应对该领域的现状进行较为全面的论述，并给出个人的见解。项目编程要求实现与计算机视觉相关的算法，评分与算法新颖程度、实现难度、实验结果有关（鼓励从最新的ICCV、CVPR、PAMI论文中选题）

八、教材及参考书

教材：R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, London, 2000

参考书：

《计算机视觉－计算理论与算法基础》马颂德、张正友，科学出版社，1998

大纲撰写人：张彩霞

大纲审阅人：

责任教授：

系主任：张杰

学院负责人：邹建成

制（修）订日期：2010年4月20日

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计适用专业：自动化专业等一、课程性质、地位和任务数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。三、教学内容及安排第一章：绪论（2学时）教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成第二章：数字图像基础（4学时）教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

计算机视觉课程设计1

燕山大学课程设计说明书题目：基于矩形物体的旋转角度测量学院（系）电气工程学院年级专业：学号： 1301030200 1301030200 学生姓名：指导教师：教师职称：讲师燕山大学课程设计（论文）任务书

院（系）：电气工程学院基层教学单位：仪器科学与工程系说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2016年 12 月 22 日燕山大学课程设计评审意见表

摘要本文主要研究对矩形物体旋转角度的测量，并且比较每种方法的处理速度。通过对图像的滤波、二值化、边框的识别等等操作，完成对矩形物体的角度测量。本文采用五种方法分别对同一个矩形物体进行旋转角度测量，并比较其处理时间。五种方式分别为，边缘直线角度测量、对角线角度测量、矩形内部标准角度测量、角点边缘角度测量、垂线角度测量。关键词：图像处理二值化旋转角测量定位识别

目录第一章矩形物体的识别 (1) 1、图像滤波 (1) 2、图像的边缘检测 (2) 3、图像的二值化处理 (3) 4、图像的区域选择及处理 (4) 第二章旋转角度的测量 (6) 1、边缘直线角度测量 (6) 2、对角线角度测量 (8) 3、矩形内部标准角度测量 (9) 4、角点边缘角度测量 (10) 5、垂线角度测量 (11) 第三章算法时间的比较 (15) 参考文献 (16) 附录一 (17) 1、边缘直线角度测量程序 (17) 2、对角线角度测量程序 (17) 3、矩形内部标准角度测量程序 (18) 4、角点边缘角度测量程序 (19) 5、二值化-垂线角度测量程序 (23) 6、Soble-垂线角度测量程序 (24) 附录二 (26)

人工智能导论——面向人文社科专业教学大纲

人工智能导论——面向人文社科专业教学大纲人工智能浪潮来袭，人类社会即将进入智能化时代。什么是人工智能？它能做什么？发展到什么程度？是否会取代人？成为社会关注的热点。人工智能课程也走入更多专业的课堂，”X+人工智能“蔚然成风。课程用通俗的语言为非专业同学讲解人工智能思想和方法，是一门零门槛的通识课程。课程概述人类在经过工业化、信息化之后，将进入智能化社会，各国政府也都纷纷出台人工智能相关的政策和国家战略。可以预见，在未来，人工智能方法不再是专业知识，而是通识知识、必备知识。本课程有以下特点：首先，从内容设计上，主要考虑内容的广度。课程以专题形式介绍知识表示、知识图谱、自动推理、搜索技术、群智能算法、机器学习、深度学习，基本涵盖了人工智能学科诞生以来各个时期主流的研究方法。在课程的最后，我们简要介绍了人工智能方法在计算机视觉、自然语言处理、语音技术、机器人技术领域的应用，让同学们对学科发展态势有更直观的理解。其次，从授课方式上，主要以科普常识、介绍方法论为主。课程面向文科专业学生，以扩展知识面、培养跨学科思维为主旨，尽量避免使用公式、代码讲解。课程中，我们通过简单、常见的例子来讲解核心思想，如：在“自动推理”中我们介绍“红楼梦人物关系推理”；在搜索技术中介绍“农夫过河”、“游戏追逐”问题，在机器学习中我们介绍“性别分类”、“手写数字识别”、“地名识别”等例子。在深度学习部分，结合最新的科研进展，介绍近期人工智能方法的前沿。使得课程具有较强的可听性。授课目标本课程科普人工智能的学科脉络，深入浅出介绍人工智能基本方法论和前沿进展。使学生在原有专业基础上掌握人工智能思维模式，了解学科的发展趋势，拓宽学科视野。为今后从事与人工智能领域相关的工作奠定一定基础。课程大纲第一章绪论 1.1 人工智能的概念

中国海洋大学计算机视觉课程大纲(理论课程)-中国海洋大学信息科学与

中国海洋大学计算机视觉课程大纲（理论课程）英文名称：Computer Vision 【开课单位】信息学院计算机系【课程模块】工作技能【课程编号】080504301305 【课程类别】选修【学时数】68 （理论51 实践17 ）【学分数】3.5 一、课程描述（一）教学对象计算机相关专业学生。（二）教学目标及修读要求 1、教学目标了解计算机视觉的应用领域，掌握基本的图像分割、特征检测、聚类及分类算法，理解相机模型以及相机标定方法，学会利用已有相关算法，使用OpenCV进行相关视觉应用的开发。 2、修读要求计算机视觉属于计算机专业的一门新课，和研究前沿结合的比较紧密，需要学生具有数字图像处理、计算机图形学以及线性代和概率论方面的基础。（三）先修课程数字图像处理。二、教学内容（一）绪论 1、主要内容：介绍计算机视觉的基本概念，应用领域，发展历史等相关内容。 2、教学要求：了解计算机视觉的应用领域及学习的内容。（二）第二章图像形成 1、主要内容：几何基元和变换，光度测定学的图像形成，数字摄像机。 2、教学要求：理解图像形成的物理过程，包括相机镜头的物理特性对图像形成过程的影响，掌握3D到2D的投影变换，掌握相机内参和外参的概念。 3、重点、难点：相机内参和外参的标定。（三）第三章图像处理 1、主要内容：点算子，线性滤波器，其他邻域算子，傅里叶变换，几何变换等。 2、教学要求：掌握数字图像处理课程相关的基本内容，包括空间域的图像处理及频率域的图像处理基本方法。 3、重点、难点：傅里叶变换。（四）第四章特征检测与匹配 1、主要内容：图像的点与块，图像的边缘，直线。 2、教学要求：理解图像特征的概念，掌握几种特征（点、块、边缘、直线）的检测方法，了解特征匹配的在图像拼接及相机标定等方面的应用。 3、重点、难点：几种特征描述子的生成过程。（五）第五章图像分割 1、主要内容：活动轮廓，基于区域的分割。 2、教学要求：掌握几种流行的图像分割方法，包括基本的阈值方法，活动轮廓方法，基于聚类的方法。（六）第六章基于特征的配准 1、主要内容：基于2D和3D特征的配准，姿态估计，几何内参标定。

《测绘学概论》教学大纲

《测绘学概论》课程教学大纲一、教学目的本课程是测绘工程专业的公共基础课。本课程目的是使学生在接受专业教育之前了解测绘学有哪些主要内容，要学习哪些理论和技术，它有怎样的学科地位和社会作用，对测绘学有个概括性的了解，激发学生对测绘专业的学习热情，树立学习测绘专业的信心，为今后的专业学习从思想认识上打下稳固的基础。二、教学要求以通俗的语言和多媒体的教学方式向学生作科普性质的讲授。熟悉测绘学的历史、发展现状和前沿动态，掌握当代测绘学的基本内容、基础理论和最新技术发展，重点掌握测绘学的学科分类及各分支学科的研究内容。三、课程内容与学时分配第1章总论内容：1.1 测绘学的基本概念与研究内容 1.2 测绘学的历史发展 1.3 测绘学的学科分类 1.4 测绘学的现代发展 1.5 测绘学的科学地位和作用重点讲授：测绘学的基本概念、研究内容、学科分类，测绘学的现代概念和内涵。第2章大地测量学内容：2.1 概述 2.2 大地测量系统与参考框架 2.3 实用大地测量学 2.4 椭球面大地测量学 2.5 物理大地测量学 2.6 卫星大地测量学 2.7 我国近五十年大地测量的进展重点讲授：大地测量学的概念、基本任务和作用，大地测量学的分支学科及它们的任务和方法。第3章摄影测量学内容：3.1 概述 3.2 摄影测量学的一些基本原理 3.3 平面摄影测量与立体摄影测量 3.4 空中三角测量与数字地面模型 3.5 数字摄影测量 3.6 数字摄影测量与计算机视觉 3.7 数字摄影测量的发展重点讲授：摄影测量的概念、分类和基本原理，数字摄影测量。第4章地图制图学

内容：4.1 地图的基本概念 4.2 地图的数学基础 4.3 地图符号系统 4.4 普通地图编制 4.5 专题地图编制 4.6 卫星影像地图编制 4.7 地图集编制 4. 8 电子地图 4.9 空间信息可视化 4.10 地图的应用 4.11 地图制图学的发展趋势重点讲授：地图的特性、内容和分类，地图的编制过程，地图的应用。第5章工程测量学内容：5.1 概述 5.2 工程建设各阶段的测量工作 5.3 工程测量的仪器和方法 5.4 工程控制网的布设 5.5 施工放样与设备安装测量 5.6 工程变形监测分析与预报 5.7 工程测量学的发展展望重点讲授：工程测量的概念、仪器和方法，工程测量的现代发展以及在工程建设中的作用。第6章海洋测绘内容：6.1 概述 6.2 海洋测绘学科内容 6.3 海洋测绘的主要手段第7章全球卫星定位导航技术内容：7.1 概述 7.2 全球卫星定位系统的工作原理和使用方法 7.3 GPS卫星定位导航系统的应用重点讲授：定位与导航的概念，几种定位导航系统的工作原理，GPS的应用。第8章遥感科学与技术内容：8.1 遥感的概念 8.2 遥感的电磁波谱 8.3 遥感信息获取 8.4 遥感信息传输与预处理 8.5 遥感图像数据处理 8.6 遥感技术的应用 8.7 我国航天航空遥感的主要成就 8.8 遥感对地观测的发展前景重点讲授：遥感的概念，主要的遥感技术及其应用，遥感的发展前景。第9章地理信息系统内容：9.1 地理信息系统的概念 9.2 地理信息系统的硬件构成

《人工智能》课程教学大纲.doc

《人工智能》课程教学大纲课程代码：H0404X 课程名称：人工智能适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚ 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚ 课程学分：2学分预修课程：离散数学，数据结构一.教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。二.课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下： 1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。 2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。 3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。 4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。 5.比较详细地讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。 6.评述近年来人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有很好的针对性。三.教学内容和学时安排

《数字图像处理》课程教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲 (Digital Image Processing) 课程编号：1223523 课程性质：专业课适用专业：计算机科学与技术先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数据结构、程序设计后续课程：模式识别总学分：2.5学分（其中实验学分0.5）一、教学目的与要求 1．教学目的数字图像处理是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。通过对本课程的学习，使学生能够较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法，掌握基本的处理技术，了解与各个处理技术相关的应用领域。 2．教学要求根据我院计算机专业的实际情况和教学条件采用讲授实验与学生自学相结合的方法进行教学。教学过程中力求做到重点突出、概念明确、线索清晰，注意适当介绍本学科前沿及当前应用领域中有关的热门问题。实验是本课程中重要的教学内容，要求学生自己完成规定的实验并认真观察教师的实验演示。二、课时安排三、教学内容 1 概论（2学时） (1)教学基本要求

了解：数字图像处理的研究内容，图像处理的发展历史、现状。掌握：图像处理系统的基本概念、特点和主要内容；数字图像处理系统的硬件组成及其相关应用 (2)教学内容 ①数字图像处理及其特点。（重点） ②数字图像处理的目的和主要内容。 ③数字图像处理系统 ④数字图像处理的应用２数字图像处理基础（4学时） (1)教学基本要求了解：图像数字化设备，色度学基础掌握：图像数字化技术（采样、量化）；数字图像的类型和文件格式；数字图像的颜色模型（RGB模型和HIS模型） (2)教学内容 ①图像数字化技术。 ②数字图像类型和文件格式。 ③色度学基础与颜色模型。（重点、难点）３Matlab图像编程基础（3学时） (1)教学的基本要求了解：数字图像程序设计的各种方法。掌握：Matlab中各种图像处理的函数。 (2)教学内容 ①Matlab 概述。 ②Matlab图像的代数运算函数。 ③Matlab 图像处理工具箱函数。（重点） ④Matlab图像程序设计。（难点、重点）

《计算机视觉与图象处理》.

视觉检测技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息 1、课程代码：MI420 2 、课程名称（中/ 英文）：视觉检测技术基础/ Foundation of visual measurement technique 3、学时/ 学分：27/1.5 4、先修课程：高等数学，大学物理 5、面向对象：电子信息类专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院仪器系自动检测技术研究所 7、教材、教学参考书：自编讲义《机器视觉》，贾云得著，科学出版社，2000 《计算机视觉》，马颂德著，科学出版社，1997 《图像工程》，章毓晋著，清华大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务《视觉检测基础》是电子信息学院仪器系四年级本科生的选修课，通过本课程的学习，使学生初步了解视觉检测系统的构成及基本原理，每个组成部分如何选择设计，掌握相应的图像处理方法，增加学生的专业知识。通过上机实践提高学生的实际编程能力，增强感性认识，为以后科研、工作中遇到的相关问题提供一个解决的思想，并能实际运用。三、本课程教学内容和基本要求

1. 基本要求《视觉检测基础》作为本科生的选修课，应当主要立足于对学生知识的普及，主要讲述计算机视觉系统的组成、设计、处理等方面的基本知识，以课堂讲述为主，讲述中应结合日常生活实际，提高学生的学习兴趣，让学生掌握基本的处理过程及算法，并辅以实验手段进一步增强学生对视觉检测技术的了解，增加感性认识， 2. 教学内容 (1) 课堂教学部分第一讲计算机视觉概述一、什么是计算机视觉二、计算机视觉的应用三、计算机视觉的研究内容 1 、主要研究内容 2 、与其它学科的关系第二讲成像原理与系统一、成像几何基础 1、透视投影 2、正交投影二、输入设备 1 、镜头 2 、摄像机

《人工智能导论》教学大纲.

《人工智能导论》教学大纲大纲说明课程代码：3235042 总学时：32学时（讲课32学时）总学分：2学分课程类别：限制性选修适用专业：计算机科学与技术，以及有关专业预修要求：C程序设计语言，数据结构课程的性质、目的、任务：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。本课程是计算机科学与技术，以及有关专业重要的专业方向与特色模块课程之一。通过本课程的开设，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。课程教学的基本要求：人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。要求学生掌握这些研究论题的基础知识。人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决，甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。要求学生掌握利用其中的重要工具解决给定问题的基本方法。大纲的使用说明：通过适当调节教学内容和学时安排，减少有关章节学时和增加专家系统这一章的学时，本大纲亦可作为《人工智能与专家系统》的课程教学大纲。大纲正文第一章绪论学时：2学时（讲课2学时）了解人类智能与人工智能的含义，人工智能的发展和应用领域；理解人工智能的内涵。本章讲授要点：在介绍人工智能概念的基础上，使学生了解本课程所涉知识的重要意义，以及人工智能的应用现状和应用前景。

计算机视觉教学大纲彭绍武

《计算机视觉》教学大纲课程编号：155336 总学时：48理论课学时：32实验课学时：16 一、课程的性质本课程为面向软件学院本科生开设的专业方向课，针对本科高年级学生，学习完整的计算机视觉基础理论。要求学生熟悉数字信号与多媒体对象、尤其是图像的处理方法。建议选修、非必要的前置课程可包括：数字媒体处理技术，图形图像智能分析技术，人工智能，机器学习等。二、课程的目的与教学基本要求课程的目的计算机视觉是当前人工智能最重要的研究方向，本课程介绍计算机视觉的基本问题，帮助学生掌握该领域的基本概念，基础知识和基本方法，为从事相关领域研究打开一扇大门。课程还通过经典文献阅读、经典算法与应用的验证，锻炼学生在计算机科学领域的学习与探索能力。教学基本要求计算机视觉的知识点及涉及相关领域较多，实践与应用性强。教师讲解应该把握住每个专题的核心脉络与目标，讲解清楚代表性模型、方法的原理与思路，并结合典型应用，让学生在了解知识域内的基本问题后，能顺利衔接到相关的实践验证环节。三、课程适用专业软件工程相关专业四、课程教学内容 1.计算机视觉理论基础与框架3学时 a)计算机视觉的基本问题 b)视觉悖论与计算机视觉的难点 c)计算机视觉框架表达与建模，计算与求解，实现 d)计算机视觉应用 2.视觉中的局部特征6学时 a)特征检测与描述子 b)常见的形状、方向梯度和色彩纹理的特征

ShapeContext,SIFT;简介LSS,SURF,GLOH,HOG,ColorMoments等。 c)实时应用中的快速特征 FAST,BRIEF,OBR d)3D特征简介 e)特征匹配及相关问题野点去除；距离定义（NNDR）；ROC曲线与正确/错误率；RANSAC 3.物体识别简介3学时 a)视觉模型：产生式模型，描述式模型，判别式模型 b)基于匹配的实例识别 c)基于词袋的类别识别 4.几何配准与运动结构6学时 a)立体视觉与几何原理 b)姿态估计（外标定）与摄像机标定（几何参数内标定） c)基于特征序列的运动到结构恢复（SFM） d)光束平差法（BundleAdjuctment） e)稠密运动估计（光流，KLT） f)增强现实应用 5.立体对应与3D重建7学时 a)极线几何 b)稠密与稀疏对应 c)深度计算 d)点云、体与表面重建 6.基于视觉的SLAM 7学时 a)从SFM、PTAM到v-SLAM的演进与对比 b)典型v-SLAM算法的架构分析 c)闭环与全局优化 d)基于卡尔曼滤波的IMU数据融合 e)重建后的3D分割、识别与场景理解问题五、实践教学内容 1.局部特征检测与匹配4学时 2.手机摄像头标定与AR应用设计4学时 3.基于PCL的点云数据处理4学时 4.基于ORB-SLAM的物体扫描4学时

计算机视觉在各个方面的应用

计算机视觉在各个方面的应用摘要计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。关键词：图像处理，模式识别，图像理解。正文 1.1序言计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算计科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。所需要的知识储备以及相关课程如下，图1-1 图1-2

1.1.2 现阶段的形式视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的图1-3计算机视觉与其他领域的关系研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重

计算机视觉大纲

课程名称：计算机视觉课程编码：M510021 课程学分：3 适用学科：信息与计算科学、数学与应用数学计算机视觉 Computer Vision 教学大纲一、课程性质计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。二、课程教学目的通过计算机视觉课程的学习，使硕士研究生掌握计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，初步具有设计、实现计算机视觉中比较简单的算法的能力，从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下基础。三、教学基本内容及基本要求计算机视觉主要内容分为六部分。基本要求与基本内容如下： 1、教学基本内容 (一)计算机视觉概述：计算机视觉的基本概念，计算机视觉的发展和应用，计算机视觉的现状。 (二)摄像机成像原理及针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何的基本介绍及几何元素的数学表达方法。 (四)多视几何理论，包括单视几何中的射影测量、两视几何中的外极几何的基本概念、基本矩阵、本质矩阵的理论推导及其含义。 (五)立体视觉方法。使用双摄像机得到的图像恢复三维物体深度信息的方法，包括直接重建和分层重建理论。 (六)视觉系统的标定，包括3D标定模板下的Tsai标定算法、2D标定模板下的张正友标定算法、基于圆的标定算法、1D张正友标定算法、基于Kruppa方程的自标定算法。 2、教学基本要求通过对计算机视觉的教学活动，对学生的要求按了解、理解、掌握三个层面给出，具体要求如下： (一)计算机视觉概述 1.理解计算机视觉的基本概念。 2.了解计算机视觉的应用前景及发展现状。 (二)摄像机成像掌握针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何

《数字图像处理》实验教学大纲20095-weigf

《数字图像处理》课程实验教学大纲电子信息工程教研室编信息与电子工程学院 2009 年 5 月

课程名称：数字图像处理课程编号：054411 英文名称： Digital Image Processing 课程负责人：魏广芬课程性质：非独立设课课程属性：专业应开实验学期：第7学期学时学分：课程总学时---48 实验学时---8 课程总学分---2.5 实验学分---0 实验者类别：本科生适用专业：电子信息工程、电子信息科学与技术先修课程：线性代数，信号与系统，数字信号处理，计算机仿真及应用一、课程简介数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于数字图像的基本处理理论和方法，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。二、课程实验教学的目的、任务与要求通过实验使学生加深对课堂上所学专业知识的认识，通过理论与实践相结合提高学生的动手能力。要求学生利用所学知识完成对图像的锐化、模糊、加噪声、读取、变换等处理。三、实验方式与基本要求实验方式：学生一人一机，独立实验，注意记录实验数据与结果分析。基本要求：实验前，学生要认真预习实验任务，了解实验目的和实验内容；实验时，要认真上机，做好观察分析和记录；实验后，按要求编写实验报告。四、实验项目设置序号实验编号实验项目名称实验内容提要实验时数实验类型实验类别实验要求每组人数 1 01 图像处理的MATLAB基础MATLAB应用复习，图像读入和读出验证专业必修 1 2 02 空域图像增强图像灰度变换，直方图均衡，均值滤波和中值滤波验证专业必修 1 3 03 图像频谱和频域增强图像二维傅里叶变换、图像频谱的意义，理想低通滤波综合专业必修 1 4 04 彩色图像处理彩色空间及其相互转换，彩色增强和滤波综合专业必修 1 5 05 边缘检测图像锐化和边缘检测，图像分割综合专业选修 1 合计注：实验类型：1.演示/2.验证/3.综合/4.设计研究/5.其他；实验类别：1.基础/2.专业基础/3.专业/4.其它；实验要求：1.必修/2.选修/3.其它

《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》教学大纲课程名称及代码：数字图像处理/10011301 课程学分与学时：4分/64学时(课堂讲授32，实验实践32，自主学习0) 先修课程：高等数学、程序设计适用专业：计算机科学与技术专业一、课程性质、目的与任务 1、课程性质数字图像处理是计算机科学与技术专业学生选修的一门前沿性、专业拓展课。 2、课程目的本课程侧重于数字图像的基本处理方法和理论。通过本课程的学习，使学生了解数字图像的获取、显示、存储等基本技术，深刻理解图像的运算、增强、去噪、边缘检测等基本原理和技术，通过MATLAB图像处理工具箱，编程解决实际中的图像处理的相关问题。要求学生通过该课程的学习，学生应该具备基础的图像处理能力，为今后从事计算机视觉、模式识别等图像信息处理和研究工作奠定坚实的理论基础，并为深入研究图像处理做好必要的理论准备。 3、课程任务本课程的主要任务是培养学生 ①了解图像处理的基本概念和图像处理系统组成，了解数字图像处理的最新发展方向 ②掌握数字图像处理的基础知识，包括图像的数字化技术、数字图像像素间的关系。了解数字图像的存储文件格式、数字图像的颜色模型。 ③掌握数字图像的基本运算，包括各种灰度变换处理、几何运算、代数运算和其它运算。 ④掌握图像增强的基本原理，掌握基于灰度变换的图像增强处理技术、掌握图像的空域滤波技术和图像的频域增强技术。 ⑤理解和掌握图像的傅里叶变换的基本性质，掌握图像频域滤波的基本步骤和处理函数，掌握图像的低通滤波处理、高通滤波处理和带通滤波处理的

原理和方法。 ⑥理解彩色图像模型，掌握不同色彩空间的相互转换技术和方法，实现对伪彩色图像、全彩色图像的处理，并能将灰度图像处理的理论和方法应用到彩色图像的处理中。 ⑦了解图像特征提取的基本概念，掌握图像边缘检测的基本算子，并能使用这些算子和门限法等进行边缘检测。 ⑧能熟练综合使用图像处理的基本原理和方法解决现实中的图像处理问题。二、教学内容与学时分配教学模块教学内容教学要求讲授学时实验实践学时自主学时绪论1、数字图像处理及其特点 2、数字图像处理的目的和主要内容 3、图像工程与相关学科 3、数字图像处理系统 4、数字图像处理的应用 5、数字图像处理发展方向理解图像、数字图像等基本概念、了解数字图像处理系统组成、了解数字图像的基本应用，了解图像的最新发展方向 2 0 0 数字图像处理基础1、图像数字化技术 2、数字图像类型 3、图像文件格式 4、色度学基础与颜色模型掌握图像数字化技术、了解图像的类型和图像存储文件格式，了解彩色图像的颜色模型 2 0 0 Matlab处理基础1、Matlab简介 2、Matlab数据类型 3、Matlab程序设计基础 4、Matlab变量和函数设计 5、Matlab矩阵运算 6、Matlab数学运算 7、Matlab绘图基础 8、Matlab图像处理函数了解Matlab软件的基本知识，重点掌握Matlab的数据的矩阵表示、处理、了解Matlab的基本运算函数，掌握图像在Matlab中的存储和提取。 3 4 0 数字图像的基本运算1、灰度反转 2、对数变换 3、灰度直方图 4、图像的平移、旋转、镜像运算 5、图像的代数运算 6、图像的几何运算 7、图像的其它运算掌握图像的整体处理的各种运算公式，并能通过程序实现各种图像处理运算 3 6 0

计算机视觉课程设计报告

计算机视觉课程设计实验报告 1．题目: 图像变形 2．组员：曹英(E03640201) 叶超(E03640124) 李淑珍(E03640104) 3．实验目的：掌握图像几何运算中变形算法 4．实验原理：对两幅图分别进行卷绕、插值，每幅图得到一序列图片，然后对这些序列图片进行加权求和，得到一序列帧，再将其显示出来，就得到了由一幅图到另一幅图的变形。 5．实验步骤：对一幅图分别选4行4列的16个控制点，在每条边上进行五等分，每条边形成六个点，加上原来的16个就是36个控制点，这样就把它分成了不规则的25小块，对每小块进行卷绕、插值，本实验我们用的是最近邻插值，目标控制点就是将图片分成标准并且相同大小的25小块的36个点。这样会得到一幅不规则图片，让它作为新的原图进行如前所述一样的处理，控制点都是这样自动产生的：一开始所选每个控制点到相应标准控制点等距离(本实验我们是分成9等分)产生一序列的36个控制点。这样每产生一幅图都对它进行相类似的处理，控制点的产生方法就是上面所说的那样。得到的一序列图片越来越接近原图，最后一幅与原图一样。这样我们就可以得到这样的一序列图片：原图，手工选控制点进行处理后得到的不规则图，循环产生控制点得到的越来越接近原图的9幅图（最后一幅与原图一样）。为了描述的方便，这里我把它编号为1_1到1_11。对目标图进行与原图一样的处理。编号也类似，即2_1到2_11。最后进行加权求和，第一帧是原图，第二帧是1_10与2_2加权求和，其中1_10的权值是0.9，2_2的权值是0.1，第三帧是1_9与2_3加权求和，其中1_9的权值是0.8，2_3的权值是0.2，……，第十帧是1_2与2_10加权求和，其中1_10的权值是0.1，2_2的权值是0.9，第十一帧是目标图。这样就得到了所要的结果。这里需要说明的是两幅手工选择的控制点最好是那些有代表性的特征点，这样的话结果会更好。

数字图像处理教学大纲

数字图像处理课程教学大纲（理论课程） ◆课程编号：130128 ◆课程英文名称：Digital Image Processing ◆课程类型：?通识通修?通识通选?学科必修√学科选修?跨学科选修 ?专业核心√专业选修（学术研究）?专业选修（就业创业） ◆适用年级专业（学科类）：四年级电子信息工程专业、通信工程（专业电气信息类） ◆先修课程：信号与系统、数字信号处理、线性代数、概率统计 ◆总学分：2 ◆总学时：34 一、课程简介与教学目标数字图像处理时模式识别，计算机视觉，图像通信，多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。通过本课程的学习，使学习者系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，了解与各种处理技术相关的应用领域。为学生今后从事数字图像信息处理工作奠定坚实的理论基础。二、教学方式与方法教学方式：课堂讲授（以多媒体课件为主导）和课下上机实践相结合；教学方法：采用以BTEC（Business Technology Education Council）模式为主，以TBL（task-based learning）任务型模式为辅的两种教学模式相结合的教学方法。用任务引导学习，更注重学生个性的发展和个人潜能的开发，考核以平时的课业、表现、出勤、学习态度和最后的考试共同衡量学生的学习水平，达到教学目的。三、教学重点与难点（一）教学重点重点是第4章图像增强、第6章图像复原、第7章图像分割；（二）教学难点难点是第3章图像变换和第6章图像复原。

四、学时分配计划五、教材与教学参考书（一）教材 1.《数字图像处理与分析》，刘直芳、王运琼、朱敏，清华大学出版社，2006； 2.《数字图像处理（第二版》，R. C. Gonzalez和R. E. Woods（美国），电子工业出版社，2006；（二）教学参考书 1.《图像工程（上册）：图像处理》，章毓晋，清华大学出版社，2006； 2.《图像工程（中册）：图像分析》，章毓晋，清华大学出版社，2005； 3.《数字图像处理学》，阮秋琦，电子工业出版社，2003； 4.《数字图像处理》，陈天华，清华大学出版社，2007； 5.《数字图像处理》，姚敏，机械工业出版社，2006；六、课程考核与成绩评定【考核类型】√考试?考查【考核方式】?开卷（Open-Book）√闭卷（Close-Book）?项目报告/论文 ?其它：（填写具体考核方式）【成绩评定】平时成绩占(30－40)％，考试成绩占(70-60)％

计算机视觉课程内容

计算机视觉课程内容人脸识别 1、协方差矩阵 2、PCA（Principal component analysis 主元成份分析） 3、问题：哪个方向上投影后，variance（方差）最大？ 4、PCA定义 ●d-维空间 ●投影方向 ●投影值 ●问题 —最大化 —求投影方向 5、PCA求解最大化典型的等式约束下的最优化问题，可以用Lagrange乘子法设λ为Lagrange乘子则转为最大化求微分，得必要条件： 6、结论问题：怎么用低维度表示高维度的？为什么还要用低维度的？低维度的每一个积都表示高维度（多个向量）的。最主要原因是降低噪音。 7、作业（处理照片） 8、识别与重构 9、分解成特征脸的线性组合 10、特征脸个数的选取通常选取最大的k个特征值对应的特征向量。 11、重构Samples 12、Two modes for application 2017年12月20日 1、齐次坐标 2、A sum of sines

Image Stitching 1、Detect 2、Main Flow 3、Match SIFT Descriptors 4、Fitting the transformation 5、Skeleton Code 6、RANSAC Line Fitting Example 7、Camera parameters 8、What is Camera Calibration? Compute relation between pixels and rays in space. 9、view Transformation 10、Calibration Problem 2017年12月27日 1、Image reprojection:mosaic 2、Homography 3、Calibration via Homography 4、OpenCV Func 5、How Many Chess Corners(pattern_size) for Calibration? 2018年1月3日 1、结构光-Structured lighting（考试重点）一个结构光三维成像系统主要有三个部分组成：结构光投影仪（一台或多台），CCD相机（一台或多台）以及深度信息重建系统。 2、二进制编码举例 3、多个摄像机的情形-拼接问题单个摄像机构造的结构光系统只能获取一个方向上的三维数据，如果想得到大于180度范围上的三位数据，就要采用多个（两个以上）投影仪-照相机组合。 4、多个摄像机：配准问题 Registration 如何解决配准问题？迭代最近点方法（ICP Iterative Closest Point） 5、Laser scanning

人工智能：模型与算法教学大纲

人工智能：模型与算法教学大纲从逻辑推理、搜索求解、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习和博弈对抗介绍人工智能基本概念和模型算法，帮助学习者了解人工智能历史、趋势、应用及挑战，掌握人工智能在自然语言理解和视觉分析等方面赋能实体经济的手段。课程概述人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是以机器为载体所展示出来的人类智能，因此人工智能也被称为机器智能(Machine Intelligence)。对人类智能的模拟可通过以符号主义为核心的逻辑推理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗为核心的决策智能等方法来实现。本课程成体系介绍人工智能的基本概念和基础算法，可帮助学习者掌握人工智能脉络体系，体会具能、使能和赋能，从算法层面对人工智能技术“知其意，悟其理，守其则，践其行”。课程内容包括如下：人工智能概述、搜索求解、逻辑与推理、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习、博弈对抗。人工智能不单纯是一门课程、一手技术、一项产品或一个应用，而是理论博大深厚、技术生机勃勃、产品落地牵引、应用赋能社会的综合生态体(AI ecosystem)。为了加强实训，课程中安排了以搜索求解为核心的黑白棋AI算法、以线性回归为核心的图像恢复、以深度学习为核心的垃圾分类等实训题目。授课目标人工智能具有“至大无外、至小有内”的特点。当前以数据建模和学习为核心的人工智能通过整合数据、模型和算力在计算机视觉、自然语言、语音识别等特定领域取得了显著进展。本课程主要从数据智能这一角度来讲授人工智能的基本算法和模型，辅以一定的实训题目促进对模型的深入了解，希望学习者能够掌握逻辑推理、机器学习、强化学习、博弈对抗等基本模型，明晰人工智能具能、使能和赋能的手段和方法。课程大纲第一周人工智能概述 1.1 可计算思想起源与发展