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1、中國(guó)海洋大學(xué) 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 課程大綱（理論課程） 英文名稱(chēng)：Computer Vision 【開(kāi)課單位】 信息學(xué)院計(jì)算機(jī)系 【課程模塊】 工作技能 【課程編號(hào)】 080504301305 【課程類(lèi)別】 選修 【學(xué)時(shí)數(shù) 】 68 （理論 51 實(shí)踐 17 ） 【學(xué)分?jǐn)?shù) 】 3.5 一、課程描述 （一）教學(xué)對(duì)象 計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)學(xué)生。 （二）教學(xué)目標(biāo)及修讀要求 1、教學(xué)目標(biāo) 了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域，掌握基本的圖像分割、特征檢測(cè)、聚類(lèi)及分類(lèi)算法，理解

2、相機(jī)模型以及相機(jī)標(biāo)定方法，學(xué)會(huì)利用已有相關(guān)算法，使用OpenCV進(jìn)行相關(guān)視覺(jué)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。 2、修讀要求 計(jì)算機(jī)視覺(jué)屬于計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的一門(mén)新課，和研究前沿結(jié)合的比較緊密，需要學(xué)生具有數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)以及線(xiàn)性代和概率論方面的基礎(chǔ)。 （三）先修課程 數(shù)字圖像處理。 二、教學(xué)內(nèi)容 （一）緒論 1、主要內(nèi)容：介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念，應(yīng)用領(lǐng)域，發(fā)展歷史等相關(guān)內(nèi)容。 2、教學(xué)要求：了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域及學(xué)習(xí)的內(nèi)容。 （二）第二章 圖像形成 1、主要內(nèi)容： 幾何基元和變換，光度測(cè)定學(xué)的圖像形成，數(shù)字?jǐn)z像機(jī)。 2、教學(xué)要求： 理解圖像

3、形成的物理過(guò)程，包括相機(jī)鏡頭的物理特性對(duì)圖像形成過(guò)程的影響，掌握3D到2D的投影變換，掌握相機(jī)內(nèi)參和外參的概念。 3、重點(diǎn)、難點(diǎn)： 相機(jī)內(nèi)參和外參的標(biāo)定。 （三）第三章 圖像處理 1、主要內(nèi)容： 點(diǎn)算子，線(xiàn)性濾波器，其他鄰域算子，傅里葉變換，幾何變換等。 2、教學(xué)要求： 掌握數(shù)字圖像處理課程相關(guān)的基本內(nèi)容，包括空間域的圖像處理及頻率域的圖像處理基本方法。 3、重點(diǎn)、難點(diǎn)： 傅里葉變換。 （四）第四章 特征檢測(cè)與匹配 1、主要內(nèi)容： 圖像的點(diǎn)與塊，圖像的邊緣，直線(xiàn)。 2、教學(xué)要求：理解圖像特征的概念，掌握幾種特征（點(diǎn)、塊、邊緣、直線(xiàn)）的檢測(cè)方法，了解特征匹配的在圖像拼接及相機(jī)標(biāo)定

4、等方面的應(yīng)用。 3、重點(diǎn)、難點(diǎn)：幾種特征描述子的生成過(guò)程。 （五）第五章 圖像分割 1、主要內(nèi)容： 活動(dòng)輪廓，基于區(qū)域的分割。 2、教學(xué)要求：掌握幾種流行的圖像分割方法，包括基本的閾值方法，活動(dòng)輪廓方法，基于聚類(lèi)的方法。 （六）第六章 基于特征的配準(zhǔn) 1、主要內(nèi)容： 基于2D和3D特征的配準(zhǔn)，姿態(tài)估計(jì)，幾何內(nèi)參標(biāo)定。 2、教學(xué)要求： 理解2D和3D特征的配準(zhǔn)過(guò)程，掌握相機(jī)內(nèi)參的標(biāo)定方法。 （七）第七章 由運(yùn)動(dòng)到結(jié)構(gòu) 1、主要內(nèi)容： 三角測(cè)量，二視圖由運(yùn)動(dòng)到結(jié)構(gòu)，光束平差法 2、教學(xué)要求： 理解由運(yùn)動(dòng)到機(jī)構(gòu)的過(guò)程，掌握通過(guò)給出幾幅圖像及圖像特征的一個(gè)稀疏對(duì)應(yīng)集合，計(jì)算估計(jì)

5、3D點(diǎn)的位置。 （八）第八章 稠密運(yùn)動(dòng)估計(jì) 1、主要內(nèi)容： 平移配準(zhǔn)，參數(shù)化運(yùn)動(dòng)，光流 2、教學(xué)要求： 理解稠密運(yùn)動(dòng)估計(jì)的概念，掌握光流法在運(yùn)動(dòng)估計(jì)中的應(yīng)用。 （九）第九章 圖像拼接 1、主要內(nèi)容： 運(yùn)動(dòng)模型，全局配準(zhǔn)，合成 2、教學(xué)要求： 掌握幾種典型的圖像拼接方法，并理解如何進(jìn)行縫隙消除及視察消除。 （十）第十章 計(jì)算攝影學(xué) 1、主要內(nèi)容：光度學(xué)標(biāo)定，高動(dòng)態(tài)范圍成像，超分辨率和模糊去除，圖像摳圖及合成 2、教學(xué)要求： 理解光度學(xué)標(biāo)定的基本概念，了解高動(dòng)態(tài)范圍成像過(guò)程和超分辨率和模糊去除、圖像摳圖及合成方法。 （十一）第十一章 立體視覺(jué) 1、主要內(nèi)容： 極線(xiàn)幾何學(xué)，稠密

6、對(duì)應(yīng)，稀疏對(duì)應(yīng)，多視圖立體視覺(jué) 2、教學(xué)要求： 理解對(duì)極限、極平面等極線(xiàn)幾何的概念，掌握進(jìn)行稠密對(duì)應(yīng)及稀疏對(duì)應(yīng)的方法。 （十二）第十二章 三維重建 1、主要內(nèi)容：由X到形狀，主動(dòng)距離獲取，點(diǎn)線(xiàn)面的表達(dá)，基于模型的重建 2、教學(xué)要求： 理解進(jìn)行三維重建的基本過(guò)程，了解進(jìn)行主動(dòng)距離獲取的幾種方法，了解三維重建在人臉動(dòng)畫(huà)，數(shù)字遺產(chǎn)等方面的應(yīng)用。 （十三）第十三章 識(shí)別 1、主要內(nèi)容：基于統(tǒng)計(jì)的識(shí)別方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī) 2、教學(xué)要求：了解幾種常用的進(jìn)行模式識(shí)別的方法及其優(yōu)缺點(diǎn)，學(xué)會(huì)使用已有的模式識(shí)別方法進(jìn)行目標(biāo)分類(lèi)及識(shí)別。 三、教學(xué)環(huán)節(jié)及學(xué)時(shí)分配 本課程總學(xué)時(shí) 68 學(xué)時(shí)（

7、如有實(shí)踐環(huán)節(jié)根據(jù)課程的實(shí)際情況填寫(xiě)，如實(shí)驗(yàn)、上機(jī)、案例討論和角色扮演等），其學(xué)時(shí)分配見(jiàn)下表。 計(jì)算機(jī)視覺(jué)課程教學(xué)學(xué)時(shí)分配表 教學(xué)內(nèi)容 總學(xué)時(shí) 課堂教學(xué)學(xué)時(shí) 課外輔導(dǎo)/課外實(shí)踐學(xué)時(shí) 備注 理論講授 實(shí)踐環(huán)節(jié) 第一章 緒論 4 4 0 第二章 圖像形成 5 4 1 第三章 圖像處理 4 3 1 第四章 特征檢測(cè)與匹配 5 3 1 第五章 圖像分割 5 4 1 第六章 基于特征的配準(zhǔn) 5 4 1 第七章 由運(yùn)動(dòng)到結(jié)構(gòu) 6 4 2 第八章 稠密運(yùn)動(dòng)估計(jì) 4 3 1

8、 第九章 圖像拼接 4 3 1 第十章 計(jì)算機(jī)攝影學(xué) 6 4 2 第十一章 立體視覺(jué) 7 5 2 第十二章 三維重建 7 5 2 第十三章 識(shí)別 7 5 2 合 計(jì) 68 51 17 四、考核方式及評(píng)價(jià)體系 1、考核方式：項(xiàng)目設(shè)計(jì) 2、評(píng)價(jià)體系：平時(shí)實(shí)驗(yàn)： 30 %，期末課程項(xiàng)目： 60 %，上課及其他：10 % 五、選用教材及必讀參考書(shū) 1、選用教材 Richard Szeliski著， 艾海舟，興軍亮譯，《計(jì)算機(jī)視覺(jué)—算法與應(yīng)用》，清華大學(xué)出版社，2012年1月第一版。 2、主要參考書(shū) (1). Forsyth, D.A. and?Ponce, J.??Computer Vision: A Modern Approach (2). Gary Bradski, Adrian Kaebler著， 于仕琪 劉瑞禎譯，《學(xué)習(xí)OpenCV》，清華大學(xué)出版社， 2009年10月第一版。 六、近兩年開(kāi)設(shè)情況 開(kāi)設(shè)次數(shù)：1 　教師 2012年人數(shù) 2012年及格率 2012年優(yōu)秀率 王勝科 46 96% 7%