中国海洋大学计算机视觉课程大纲（理论课程）.doc

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。 2、教学要求： 理解2D和3D特征的配准过程，掌握相机内参的标定方法。 （七）第七章 由运动到结构 1、主要内容： 三角测量，二视图由运动到结构，光束平差法 2、教学要求： 理解由运动到机构的过程，掌握通过给出几幅图像及图像特征的一个稀疏对应集合，计算估计3D点的位置。 （八）第八章 稠密运动估计 1、主要内容： 平移配准，参数化运动，光流 2、教学要求： 理解稠密运动估计的概念，掌握光流法在运动估计中的应用。 （九）第九章 图像拼接 1、主要内容： 运动模型，全局配准，合成 2、教学要求： 掌握几种典型的图像拼接方法，并理解如何进行缝隙消除及视察消除。 （十）第十章 计算摄影学 1、主要内容：光度学标定，高动态范围成像，超分辨率和模糊去除，图像抠图及合成 2、教学要求： 理解光度学标定的基本概念，了解高动态范围成像过程和超分辨率和模糊去除、图像抠图及合成方法。 （十一）第十一章 立体视觉 1、主要内容： 极线几何学，稠密对应，稀疏对应，多视图立体视觉 2、教学要求： 理解对极限、极平面等极线几何的概念，掌握进行稠密对应及稀疏对应的方法。 （十二）第十二章 三维重建 1、主要内容：由X到形状，主动距离获取，点线面的表达，基于模型的重建 2、教学要求： 理解进行三维重建的基本过程，了解进行主动距离获取的几种方法，了解三维重建在人脸动画，数字遗产等方面的应用。 （十三）第十三章 识别 1、主要内容：基于统计的识别方法，神经网络，支持向量机 2、教学要求：了解几种常用的进行模式识别的方法及其优缺点，学会使用已有的模式识别方法进行目标分类及识别。 三、教学环节及学时分配 本课程总学时 68 学时（如有实践环节根据课程的实际情况填写，如实验、上机、案例讨论和角色扮演等），其学时分配见下表。 计算机视觉课程教学学时分配表 教学内容 总学时 课堂教学学时 课外辅导/课外实践学时 备注 理论讲授 实践环节 第一章 绪论 4 4 0 第二章 图像形成 5 4 1 第三章 图像处理 4 3 1 第四章 特征检测与匹配 5 3 1 第五章 图像分割 5 4 1 第六章 基于特征的配准 5 4 1 第七章 由运动到结构 6 4 2 第八章 稠密运动估计 4 3 1