sx计算机视觉课程学习指南-剑

1、计算机视觉课程学习指南Syllabus for Practice ofComputer Vi剑任课教师课程基本信息：选修课课程编码：Sx34701421课程名称：计算机视觉（Computer Vi）授课教师：理学院剑 讲师授课对象：理学授课地点：33#316授间：2010-2011 年秋季学期(1-16 周)二下午 5-8 节授课形式：2 节讲授 + 2 节小组与点评：33#-321；：qiyi课程：计算机视觉Linda G Shapiro 著，计算机视觉一种现代方法. Forsyth 著，等译.：机械工业；訚 等译.：电子工业课程简介：本课程通过介绍计算机视觉的基础理论、基本方法和实用算法使

2、学生具备一定的专业知识和基本技能，为将来从事计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等相关领域的研究和开发工作奠定良好的基础。课程说明：1.+课后实践+课堂发言与出勤情况教学方式：课堂讲授组织2考核方式：期末+学期总评成绩（100%）=出勤（10%）+学期（30%）+展示（10%）+闭卷（50%）3. 实验、实习、作业要求: 每次课后安排阅读作业，提交读书笔记；学生分小组实践研究方法并提交程序及；课堂发言与小组。教学进度与教学内容概览具体教学安排：第 1 周（09.14）：第 2 周（09.21）数4图像生成与图像表示相关章节计算机视觉 2.1-2.9重点/ 难点图像函数与数字图像五种参考坐

3、标系内容成像设备；图像函数与数字图像；五种参考坐标系；数4绪论相关章节计算机视觉-1.1-1.8重点、难点1 图像运算内容学习研究方法的意义；本课程的主要内容及考核方法；计算机视觉的基本原理及运算备注学生自愿组研究小组；每个小组确定的题目。周数日期讲 授 内 容第 1 周9 月日绪论第 周月日图像生成与图像表示第 周月日二值图像分析第 周10 月 12 日模式识别第 6 周10 月日图像滤波与图像增强第 周月日颜色与明暗分析第 周月 日纹理分析第 9 周11 月 9 日基于内容的图像检索第 10 周11 月 16 日二维运动分析第 11 周11 月 23 日图像分割第 12 周11 月 30

4、日2D 匹配第 13 周12 月 7 日2D 图像中的 3D 信息第 14 周12 月 14 日3D 感知与目标位姿计算第 15 周12 月 21 日3D 模型和匹配第 16 周12 月 28 日期末（闭卷）第 3 周（09.28）第 5 周 （10.12）第 6 周 （10.19）数4图像滤波与增强相关章节计算机视觉 5.1-5.11重点/ 难点灰度级、滤波与LOG 边缘检测、卷积和交叉相关。内容灰度级；图像平滑、中值滤波；差分模板边缘检测、滤波与LOG 边缘检测、Canny 边缘检测；数4模式识别相关章节计算机视觉 4.1-4.13重点/ 难点分类模型及实现、决策；内容模式识别问题、分类模

5、型及实现；特征表示、结构方法和矩阵；决策树、决策、机器学习；人工神经网络。备注上机操作数4二值图像分析相关章节计算机视觉 3.1-3.8重点/ 难点图像模板计算连通成分标记；图像阈值化。内容像素与邻域、图像模板计算；目标计数、连通成分标记；二值图像形态学；区域特征及邻接图灰度级图像阈值化。备注程序实现简单算法4 成像。备注研究第 7 周（10. 26）第 8 周（11.2）第 9 周（11.9）数4基于内容的图像检索相关章节计算机视觉 8.1-8.5重点/ 难点图像距离测度。内容图像数据库实例及查询示例查询图像距离度量数据库组织备注相似性度量程序实现数4灰色聚类评估相关章节计算机视觉 7.1-

6、7.4重点/ 难点定量纹理测度；纹理分割。内容纹理和统计；基于纹理的描述；定量纹理测度；纹理分割。备注1 共生矩阵纹理描述的程序实现。数4颜色与明暗分析相关章节计算机视觉 6.1-6.7重点/ 难点颜色直方图；明暗分析；内容颜色物理学；颜色系统、颜色直方图、颜色分割；明暗分析。备注1 直方图程序实现；4 卷积和交叉相关、正弦波空间频率分析、变换。备注算法程序实现第 10 周（11.16）第 11 周（11.23）第 12 周（11.30）第 13 周（12. 7）数4数42D 匹配相关章节计算机视觉 11.1-11.7重点/ 难点仿射函数、目标识别。内容2D 数据配准、点的表示；仿射函数、最佳

7、 2D 仿射变换；仿射法及相关匹配法 2D 目标识别；非线性变形。备注仿射变换算法数4图像分割相关章节计算机视觉 10.1-10.6重点/ 难点区域表示、轮廓分割。内容区域分割及表示；轮廓分割；线段拟合模型；运动一致性分割。备注相似性度量程序实现数4二维运动分析相关章节计算机视觉 9.1-9.5重点/ 难点图像流方程。内容运动现象及应用计算运量计算运动点路径检测中的显著变化备注分小组流方程理论相关文献第 14 周（12.14）第 15 周（12.21）第 16 周（12.28）内容：期末时间：5-8 节（闭卷）参考书目：Forsyth 著，马颂德，訚 等译.计算机视觉一种现代方法.，2004.

8、：电子工业. 计算机视觉.：科学,2000.3. 图像理解与计算机视觉.，2001.杜，2001.：4. 郑南宁. 计算机视觉与模式识别.：国防工业数43D 模型和匹配相关章节计算机视觉 14.1-14.4重点/ 难点识别范例。内容模型表示；3D 目标识别范例。备注分小组模型及识别范例数43D 感知与目标位姿计算相关章节计算机视觉 13.1-13.11重点/ 难点机模型。内容一般体视结构；3D 仿射变换；机模型；简单的位姿估计过程。备注分小组位姿估计过程2D 图像中的 3D 信息相关章节计算机视觉 12.1-12.7重点/ 难点线条图标记。内容本征图像；线条图标记；3D 线索。备注分小组标记方法注： 从 2011 年级起，培养方案中每门专业课程须填写“X课程学习指南”，而且有学院成员（由学院确认）