2023S04009-计算机视觉-2023版人才培养方案课程教学大纲.docxVIP

PAGE5

附件5-1

ADDINCNKISM.UserStyle《计算机视觉》课程教学大纲

（理论课程·2023版）

一、课程基本信息

课程号

2023S04009

开课单位

网络空间安全与计算机学院

课程名称

（中文）计算机视觉

（英文）ComputerVision

课程性质

必修

考核类型

考试

课程学分

2

课程学时

34

课程类别

专业发展课程（专业核心课）

先修课程

人工智能导论、程序设计与算法基础、数据结构与算法进阶

适用专业（类）

人工智能、计算机科学与技术

二、课程描述及目标

（一）课程简介

《计算机视觉》课程是本专业（类）学习人工智能相关知识的一门专业发展课程，是人工智能专业的专业核心课程，是人工智能专业知识体系的重要组成部分，也是计算机科学与技术等专业的素质拓展课程。

本课程旨在培养学生利用图像处理、模式识别、深度学习等技术进行目标识别、检测、跟踪等的技能。主要内容有：图像采集系统的构成、机器视觉算法涉及的数据结构、图像增强、图像分割、数学形态学基础、特征提取、目标识别与检测、典型的机器视觉应用案例、基于深度学习的计算机视觉等。

（二）教学目标

通过本课程的学习，使学生掌握计算机视觉的基本原理，了解计算机视觉系统的基本构成，掌握计算机视觉的基本算法，熟悉利用计算机视觉技术进行目标识别、检测、跟踪等任务的基本方法，培养学生利用计算机视觉方法解决工程问题的思维方法与应用技能，并初步积累图像处理和模式识别的相关知识和技巧，养成良好的工程应用思维习惯，为进一步将人工智能技术应用到工程实际奠定基础。

课程目标1：了解计算机视觉的基本概念，了解计算机视觉系统的基本构成，了解计算机视觉系统的组成要素，了解计算机视觉的应用领域；

课程目标2：掌握低质图像的增强方法；掌握利用计算机视觉技术进行目标识别的基本方法，以便识别图像中感兴趣的目标物；

课程目标3：掌握利用计算机视觉方法进行无损检测的基本方法和技术，能够设计实现基本的基于视觉的无损检测算法；

课程目标4：了解机器视觉和人工智能新方法的深度融合理念，能够利用人工智能的必威体育精装版方法提高计算机视觉系统的智能性、准确性和鲁棒性。

三、课程目标对毕业要求的支撑关系

毕业要求指标点

课程目标

权重

1-1：能系统理解数学、自然科学、计算、工程科学理论基础并用于人工智能领域复杂工程问题的表述；

课程目标1

课程目标2

0.3

2-2：能基于相关科学原理和数学模型方法正确表达和分析人工智能的复杂工程问题；

课程目标2

课程目标3

0.3

3-1：掌握人工智能领域工程设计和产品开发全周期、全流程的设计/开发方法和技术，了解影响设计目标和技术方案的各种因素；

课程目标2

课程目标3

0.2

4-1：能够基于人工智能相关科学原理，通过文献研究或相关方法，调研和分析人工智能领域中复杂工程问题的解决方案；

课程目标2

课程目标3

0.1

12-2：具有自主学习的能力，包括对技术问题的理解能力，归纳总结的能力、提出问题的能力，批判性思维和创造性能力。

课程目标4

0.1

四、教学方式与方法

采用理论与实践相结合的任务和目标驱动教学方式。本课程是人工智能专业的专业发展课程，主要从基本概念和基本问题出发，结合实践，用阶段性的任务和目标来引导学习，使其贯穿整个教学过程，让学生对计算机视觉的历史发展、知识体系及学习（研究）方法有一个总体性的了解，激发学生的学习兴趣和学习主动性。

五、教学重点与难点

（一）教学重点

图像采集系统的构成、机器视觉算法涉及的数据结构、图像增强方法、图像分割原理与算法、特征提取方法、目标分类与检测等。

（二）教学难点

图像分割算法设计、不变特征提取、数学形态学运算、计算机视觉应用方案及算法的设计、深度学习在计算机视觉中的应用等。

六、教学内容、基本要求与学时分配

序号

教学内容

基本要求

学时

教学

方式

对应课程目标

1

第1章机器视觉概述

了解机器视觉的主要用途；熟悉机器视觉系统的硬件构成；熟悉机器视觉的编程工具。

2

讲授

课程目标1

2

第2章图像处理基础

了解图像的采样与量化方法；掌握彩色图像与灰度图像的数据格式和特点；掌握常用的图像处理算法及其通用性问题。

2

讲授

课程目标1

3

第3章目标提取

了解提取目标物体的方法；掌握基于阈值的目标提取；掌握基于颜色的目标提取；了解基于差分的目标提取。

4

讲授+

演示

课程目标2

4

第4章边缘检测

掌握图像边缘的定义及计算方法；掌握基于微分的边缘检测；了解基于模板匹配的边缘检测；了解边缘图像的二值化处理；了解边缘的细化处理方法；了解Canny算法。

4

讲授+

演示

课程目标2

5

第5章图像平滑处理

了解噪声的类型及特点；了解常用的平滑方法；掌握中值滤波、高斯滤波方法；掌握模糊图像的清晰