课程教学大纲-机器视觉

《机器视觉与图像处理》课程教学大纲

一、课程简介

（一）课程中文简介

机器视觉与图像处理课程是智能制造工程专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。而机器视觉与图像处理是智能机器的重要组成部分，它与模式识别、人工智能、人工神经网络等都有紧密的关系。本课程对于开阔学生视野，使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成复合型人才具有重要的地位和作用。通过本课程的学习，学生能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究性人才的学生打下一定的基础。

本课程以机器视觉的基本算法为基础，通过具体的视觉案例讲解机器视觉问题的一般求解方法。通过学习，使学生能使用图像空间滤波、频域变换、特征点检测、图像匹配与几何映射等机器视觉的基本方法，掌握简单机器视觉问题的求解方法。培养学生将文献转换为实际工程应用的能力，使学生能够将现有的方法转换成自己的工具。培养学生的工程实践能力和创新能力，提高学生的专业素养，为学生就业提供技术储备。

（二）课程英文简介

Machine vision and image processing is an elective course for the major of intelligent manufacturing engineering. Machine intelligence is an important development direction of mechanical discipline, and it is also a hot interdisciplinary research field in the world. Machine vision and image processing plays an important role for intelligent machine, which has a close relationship with pattern recognition, artificial intelligence, artificial neural network, and so on. This course can broaden students' horizon, make them understand the forefront of the development of this major, and play an important role in cultivating students into interdisciplinary talents. Through learning this course, students can master certain scientific research methods and skills, and lay a certain foundation for becoming research talents.

This course is based on the basic algorithm of machine vision and explains the general solution of machine vision problems through specific visual cases. Through learning, students can use the basic methods of machine vision, such as image space filtering, frequency domain transformation, feature point detection, image matching and geometric mapping, and master the solution of simple machine vision problems. Develop students' ability to translate literature into practical engineering applications，enabling students to convert existing methods into their own tools. Cultivate students' engineering practice ability and innovation ability, improve students' professional quality, and provide students with technical reserve for employment.

二、课程目标

三、课程教学内容

第一章机器视觉导论

教学目的与要求：

了解视觉理论的发展，掌握机器视觉的概念，理解计算视觉理论，了解机器视觉与相关研究领域，了解机器视觉的应用。

教学重点与难点：

重点：掌握机器视觉的概念，理解机器视觉理论。

难点：理解计算视觉理论。

课前阅读：教材第 1 章

第二章图像与视觉系统

教学目的与要求：

理解图像坐标和世界坐标的映射，掌握针孔相机模型、投影矩阵、光线的相关知识，了解人眼对光线的感知原理，掌握相机传感器、图像采样和色彩、数字图像格式。

教学重点与难点：

重点：针孔相机模型与投影矩阵，图像采样原理和色彩的属性。

难点：投影矩阵，光度学和色度学的基本概念和原理。

课前阅读：线性代数、教材第 2 章。

第三章图像处理基础和图像基本变换

教学目的与要求：

理解图像点运算、线性滤波和非线性滤波，掌握图像的频域变换和频域滤波、图像金字塔。

教学重点与难点：

重点：非线性滤波，图像频域变换，图像金字塔。

难点：二维傅里叶变换，图像金字塔。

课前阅读：教材第 3 章

第四章图像特征检测、描述与匹配

教学目的与要求：

理解图像边缘检测、直线检测、角点检测的原理并掌握其常用算法，掌握图像局部特征点检测方法，理解局部特征点描述，掌握特征点匹配。

教学重点与难点：