《图像与视觉智能综合实践》课程教学大纲

《图像与视觉智能综合实践》教学大纲课程英文名ImageandVisualIntelligencePractice课程代码03P0042学分2总学时2周课程类别集中实践环节先修课程高级语言程序设计，医学图像处理课程性质限选适用专业生物医学工程开课学院信息工程学院一、课程地位与课程目标（一）课程地位随着计算机与人工智能技术的飞速发展，视频设备大量普及，视觉与图像技术应用领域极大扩张。机器学习、深度学习等大量新技术不断涌现，促进了计算机视觉领域的技术突破和进步。相比之下，视觉和图像信息处理领域的本科课程内容已明显落后，亟需补充新知识。此外，学生在学习高级语言程序设计和图像处理课程后，有必要进一步强化训练，针对实际问题提高编程能力。本课程立足视频与图像应用领域，以若干实际项目需求为引领，引导学生分析问题，结合人工智能，设计算法来解决问题，完成从提出问题到解决问题的综合训练。本课程通过教师提出实例，进行分析与讨论，引导学生将新的智能算法与图像处理算法有机结合，针对新的应用领域实现新算法，测试相关指标。通过阅读文献、软件编程、项目管理与执行等方面的有效训练，为顺利开展毕业设计做准备、打基础。（二）课程目标课程目标毕业要求目标分类1.掌握一个实际图像处理项目的相关算法全过程。如：图像预处理，图像分割，目标特征描述与提取，目标识别等方法。培养综合运用多种算法解决实际问题的能力。应用工程知识，分析与解决实际问题的能力分析应用2.掌握一个视频信息处理项目的算法全过程。如：视频信息的截取，视频帧预处理，运动目标检测，显著性检测，视频跟踪和目标识别等。运用深度学习等算法实现目标检测与识别等。具备针对具体问题分析能力，设计/开发解决方法分析应用3.培养学生阅读专业文献，运行他人代码和调试、改进能力。培养学生独立科研与解决实际问题的能力。设计/开发解决方法具备一定研究能力分析应用评价二、课程目标与相关毕业要求的对应关系课程目标课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）毕业要求2毕业要求3毕业要求4毕业要求5毕业要求6毕业要求7毕业要求12课程目标1H课程目标2HMM课程目标3MML三、设计选题及任务要求序号参考选题任务与要求1图像预处理1.图像空域变换：图像增强，几何变换2.图像频域变换：图像去噪，恢复2图像分割1.灰度图像分割：阈值法，分水岭法等2.彩色图像分割：无监督聚类，有监督神经网络3图像特征提取和识别1.无监督特征提取方法2.有监督特征提取方法3.浅层和深度神经网络分类4视频预处理与帧图像1.视频信息解读，帧图像提取2.帧差法实现运动目标提取3.运动目标跟踪5显著目标检测与定位1.显著目标检测，注视点预测法和显著区域检测法2.目标框与目标模板6目标特征提取与识别基于深度神经网络的目标特征提取与识别注：下面三种项目组合方案可任选一种完成：方案一：项目1、2、4方案二：项目2、3，4方案三：项目4、5、6四、课程设计的主要进程与时间安排序号主要进程教学内容时间分配1实例解析，项目要求通过图像识别或目标检测示例，说明项目要求和评审规则第1天2完成一个图像目标检测与识别过程。有人机交互界面，各模块算法合理，有效。图像目标检索与识别项目（包含图像预处理，图像分割，特征提取，图像识别）第2-6天3完成一个基于视频的运动目标检测与跟踪过程。有人机交互界面，算法顺利运行，实现要求的功能。视频目标的跟踪与识别项目（包含视频信息获取，显著性检测，目标定位与跟踪）第7-13天注：进程安排的最少时间为0.5天。五、课程考核与成绩评定考核类别考试考核形式项目验收（演示与答辩）+项目报告（项目设计流程，实验方案与结果分析）成绩评定项目验收（70%）+项目报告（30%）成绩登记方式五级制六、推荐教材与主要参考书（一）推荐教材：1，RafaelC.Gonzalez，RichardE.Woods，StevenL.Eddins著，《数字图像处理的MATLAB实现》（第2版）阮秋埼译.清华大学出版社，2013