计算机视觉三维测量与建模-教学大纲、授课计划

《计算机视觉三维测量与建模》教学大纲课程信息课程名称：计算机视觉三维测量与建模课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：64计划学分：4先修课程：无选用教材：《计算机视觉三维测量与建模》，李明磊主编，2023年，电子工业出版社教材。适用专业：本课程既可以作为高等院校计算机视觉、摄影测量与遥感和电子信息工程等相关专业的研究生或高年级本科生的参考课程，又可以作为针对三维数据处理进行研究的学者和科研人员的参考课程，同时可供工业从业者和决策者参考阅读。课程负责人：二、课程简介基于计算机视觉的三维空间数据获取和处理技术正处一个蓬勃发展的时期，相关的三维测量与建模的研究成果被广泛地应用于各个行业领域中。与数字图像处理技术相比，计算机视觉三维测量与建模技术更关注观测场景的空间几何结构信息和传感器载体的位置姿态信息。它利用射影几何、线性代数和数值优化等理论，从二维影像数据中恢复重建出三维空间结构信息和传感器的位置姿态数据，使观测者能够获得目标对象的三维物理尺寸数据以及摄像机等传感器的位置姿态关系。本课程介绍摄像机成像的基本数学模型，分析摄像机的标定原理、影像的特征提取与匹配算法、由运动恢复结构的理论和流程，以及由立体视觉重建稠密三维点云的方法。此外，本课程进一步延伸到图形学几何建模的相关知识，介绍三维点云的空间滤波理论和表面网格化的建模方法。课程中包含著者多年的学习和实践积累，可以为读者提供计算机视觉相关的三维数据获取与处理的理论和技术参考。三、课程教学要求序号专业毕业要求课程教学要求关联程度1工程知识1.掌握计算机视觉的三维空间数据获取和处理技术原理和研究成果。2.了解计算机视觉三维测量与建模技术的应用领域和市场需求，为产品设计和开发提供指导。L2问题分析1.学会对计算机视觉三维测量与建模中出现的问题进行分析和解决，包括硬件故障、软件错误、网络问题等。2.学会进行故障排除和维修和计算方法，以实现数据处理应用。H3设计/开发解决方案1.掌握点云滤波与分割，能将计算机视觉三维测量与建模技术应用到工作和生活领域中。2.学会进行系统测试和验证，以确保系统的质量和性能符合要求。H4研究L5使用现代工具1.掌握计算机视觉三维测量与建模技术研发的现代工具，如仿真软件、调试工具等。2.学会使用现代工具进行数据分析和处理，提高工作效率和准确性。M6工程与社会1.了解计算机视觉三维测量与建模技术研发的产品对社会的影响和作用，以及相关的法律法规和标准。2.学会将相应技术应用于实际生产和社会服务中，为社会做出贡献。L7环境和可持续发展L8职业规范L9个人和团队1.学会个人发展和团队合作，提高个人和团队的综合素质。2.学会与他人合作和沟通，建立良好的人际关系和团队合作氛围。H10沟通1.学会进行有效的沟通和表达，与客户、同事和上级保持良好的沟通和协作。2.学会进行跨文化沟通和合作，提高国际化视野和跨文化交流能力。M11项目管理1.学会进行项目管理和组织，包括项目计划、进度控制、质量管理等。2.学会进行风险评估和管理，提高项目成功的概率和效率。L12终身学习1.学会进行自我学习和自我提升，不断提高自身的专业水平和创新能力。2.学会进行终身学习和职业发展规划，不断拓展职业领域和发展空间。H注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。四、课程教学内容章节名称主要内容重难点关键词学时类型1绪论数字影像影射几何学基础欧式空间坐标转换成像模型与成像系统中的坐标系常见的三维成像方式三维计算机视觉的应用了解数字影像的概念、类型；掌握人工输入、主动式扫描、被动式扫描等常见的三维成像方法7理论+实操2摄像机的几何标定摄像机标定参数摄像机内参数标定静态场景多视角下摄像机系统的自标定摄像机系统的半自动标定摄像机与激光雷达的联合标定应用举例熟悉内参数、外参数、标定方法分类等摄像机标定参数；掌握摄像机系统的半自动标定的方法7理论+实操3影像特征提取表达影像特征的基本概念边缘和线特征提取点特征提取纹理特征表达应用举例了解影像特征的基本概念；掌握边缘和线特征提取、点特征提取、纹理特征表达的方法7理论+实操4由运动恢复结构对极几何影像的单应变换求解二视图的基础矩阵摄像机位置姿态和场景结构恢复光束法平差应用举例了解八点算法、七点算法等二视图的基础矩阵；掌握摄像机位置姿态和场景结构恢复的方法7理论+实操5双目立体视觉标准形式的双目系统匹配基础传统立体匹配算法图割优化匹配算法结构光三维扫描立体视觉标定应用举例了解传统立体匹配算法、图割优化匹配算法；掌握结构广三维扫描和立体视觉标定的原理与方法12理论+实操6点云滤波与分割采样点云特性点云滤波增强点云超体素分割目标级别分割掌握点云滤波增强、点云超体素分割、目标级别分割的影响和应用7理论+实操7云特征提取和三维配准点云特征提取点云精配准点云粗配准异源三维数据的配准融合应用举例理解点云特征提取、点云精配准、点云粗配准的原理与应用7理论+实操8三维表面建模与网络模型滤波三维表面网络模型显式建模方法隐式建模方法模型网络滤波去噪应用举例理解先三维表面网络模型原理；掌握网络滤波去噪技术10理论+实操五、考核要求及成绩评定序号成绩类别考核方式考核要求权重（%）备注1期末成绩期末考试大作业50百分制，60分为及格2平时成绩实践8次40优、良、中、及格、不及格3平时表现出勤情况10两次未参加课程则无法获得学分注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。六、学生学习建议学习方法建议1.依据专业教学标准，结合岗位技能职业标准，通过案例展开学习，将每个项目分成多个任务，系统化地学习。2.通过每个项目最后搭配的习题，巩固知识点。3.了解行业企业技术标准，注重学习新技术、新工艺和新方法，根据教材中穿插设置的智能终端产品应用相关实例，对已有技术持续进行更新。4.通过开展课堂讨论、实践活动，增强的团队协作能力，学会如何与他人合作、沟通、协调等等。学生课外阅读参考资料《计算机视觉三维测量与建模》，李明磊主编，2023年，电子工业出版社教材。七、课程改革与建设本课程内容紧跟时代的发展，并结合最新的学术动态，对影像处理、视觉重建、点云滤波和表面建模处理等内容进行综合介绍。从理论基础、技术实现和应用案例等方面进行阐述。此外，本课程具有较强的实用性，不仅对基于视觉的三维重建与数据处理的理论知识进行分析和探讨，还对相关的实践应用进行阐述，尽量避免理论学习的枯燥乏味。平时对学生的考核内容包括出勤情况、学生的学习成果、课堂讨论等方面，占期末总评的50%。期末考试成绩占期末总评的50%。制订人签字：教研室主任签字：院部负责人签字：修订时间：年月日教学日历（20xx～20xx学年第x学期）开课学院开课专业讲授学时32课程名称计算机视觉三维测量与建模授课教师实践/实验学时32授课年级授课班级总学时64使用教材《计算机视觉三维测量与建模》参考书目《计算机视觉三维测量与建模》校历周次授课内容分章节题目第1周第一章绪论（4学时）1.1数字影像（1学时）1.2影射几何学基础（1学时）1.3欧式空间坐标转换（1学时）1.4成像模型与成像系统中的坐标系（1学时）第2周第一章绪论（3学时）1.5常见的三维成像方式（1学时）1.6三维计算机视觉的应用（1学时）1.7小结（1学时）第二章摄像机的几何标定（1学时）2.1摄像机标定参数（1学时）第3周第二章摄像机的几何标定（4学时）2.2摄像机内参数标定（1学时）2.3静态场景多视角下摄像机系统的自标定（1学时）2.4摄像机系统的半自动标定（1学时）2.5摄像机与激光雷达的联合标定（1学时）第4周第二章摄像机的几何标定（2学时）2.6应用举例（1学时）2.7小结（1学时）第三章影像特征提取表达（2学时）3.1影像特征的基本概念（1学时）3.2边缘和线特征提取（1学时）第5周第三章影像特征提取表达（4学时）3.3点特征提取（2学时）3.4纹理特征表达（1学时）3.5应用举例（1学时）第6周第三章影像特征提取表达（1学时）3.6小结（1学时）第四章由运动恢复结构（3学时）4.1对极几何（1学时）4.2影像的单应变换（1学时）4.3求解二视图的基础矩阵（1学时）第7周第四章由运动恢复结构（4学时）4.4摄像机位置姿态和场景结构恢复（1学时）4.5光束法平差（1学时）4.6应用举例（1学时）4.7小结（1学时）第8周第五章双目立体视觉（4学时）5.1标准形式的双目系统（1学时）5.2匹配基础（1学时）5.3传统立体匹配算法（2学时）第9周第五章双目立体视觉（4学时）5.4图割优化匹配算法（2学时）5.5结构光三维扫描（2学时）第10周第五章双目立体视觉（4学时）5.6立体视觉标定（2学时）5.7应用举例（1学时）5.8小结（1学时）第11周第六章点云滤波与分割（4学时）6.1采样点云特性（1学时）6.2点云滤波增强（2学时）6.3点云超体素分割（1学时）第12周第六章点云滤波与分割（3学时）6.4目标级别分割（2学时）6.5小结（1学时）第七章点云特征提取和三维配准（1学时）7.1点云特征提取（1学时）第13周第七章点云特征提取和三维配准（4学时）7.2点云精配准（1学时）7.3点云粗配准（2学时）7.4异源三维数据的配准融合（1学时）第14周第七章点云特征提取和三维配准（2学时）7.5应用举例（1学时）7.6小结（1