图像理解及计算机视觉
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– Olivier Faugeras, "Three Dimensional Computer Vision", MIT Press, 1993 – Richard Szeliski， ”Computer Vision: Algorithms and Applications”, 2009,
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/Book/ – “Pattern Classification (2nd Edition)”, by R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork, Wiley-Interscience, 2000. – “Pattern Recognition and Machine Learning”, by Christopher M. Bishop, 2006 – Michael I. Jordan, “An Introduction to Probabilistic Graphical Models”
推荐教材《图像工程(第3版)》 《图像工程(下册):图像理解(第3版)》 《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》 《计算机视觉:一种现代方法(第2版)(英文版)》 《学习OpenCV》 《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》 《特征提取与图像处理(第2版)》 《数字图像处理(第3版) 》
C ONTE NT S
课程简介
– 课程设置情况 -教学目标与要求 -课程内容与学时分配 -教材
– 参考资料 – 相关课程 – 课程网址
– 成绩评定 – 实验平台与开发工具 -图像理解 -图像分析
课程介绍
•课程编号：1020299
wk.baidu.com
•课程名称：图像理解与计算机视觉
•英文名称：Image Understanding & Computer Vision
三、教材
【1】Milan Sonka(美)等著，艾海舟等译. 图像处理分析与机器 视觉（第二版）. 北京：人民邮电出版社. 2003. 【2】R. C. Gonzales(美). 阮秋琦等译. 数字图像处理.北京：电 子工业出版社，2004. 【3】R. C. Gonzales(美). 阮秋琦等译. 数字图像处理（MATLAB 版）. 北京：电子工业出版社，2004. 【4】章毓晋著. 图像工程（下册）. 北京：清华大学出版社. 2006.
•
•开课单位：测绘与地理信息学院
开课学期：2016-2017年第一学期
•课内学时：36学时
教学方式：讲课与自学
•适用专业： 测绘科学与技术
考核方式：课程报告
•预修课程：数字摄影测量与遥感信息处理、数字图像处理、计算机图形学
一、教学目标与要求
目标：
《图像理解与计算机视觉》是一门涉及多个交叉学科领域的 课程。本课程侧重于图像理解和计算机视觉中的基本理论，课程 主要侧重对图像处理、目标识别以及计算机视觉方面的理论和应 用进行系统介绍。目标是使学生学习了本课程之后，对图像理解 和计算机视觉的基本理论，尤其是图像处理的概念、基本原理以 及解决问题的基本思想方法有一个较为全面的了解和领会；学习 计算机视觉的基本理论和技术，了解各种智能图像处理与计算机 视觉技术的相关应用；具备解决智能化检测与识别等应用问题的 初步能力，为以后从事模式识别、计算机视觉、测绘科学、多媒 体技术等领域的研究与工程建设打下扎实的基础
二、课程内容与学时分配
1．绪论(2学时) 介绍课程、图像处理的基本概念和图像理解的基本内容和内涵。 2．图像与视觉系统(2学时) 人类视觉系统基本构造和模型，亮度视觉与颜色视觉的基本概念、 模型及视觉特性。 3．图像分析出和图像变换(4学时) 图像信号的数学表示，图像的采样和量化，图像像素的基本概念 及相关概念，基本图像运算，图像的线性系统理论，二维傅立叶 变换及其基本性质，快速傅立叶变换，离散余弦变换，离散沃尔 什变换，K-L变换，离散小波变换以及其他的二维正交变换。 4．图像增强与恢复(4学时) 图像的空域增强技术，频域增强技术，图像退化的基本模型及图 像恢复的基本思想，图像恢复的基本技术。 5．彩色和多光谱图像处理(2学时) 彩色图像处理（增强和复原等），基于颜色特征的图像检索，多 光谱图像处理，影像融合，遥感超光谱图像处理
二、课程内容与学时分配
6．图像分割(4学时) 视觉认知模式，基于边缘的图像分割技术，基于区域的图像分割 技术，图像分割评价。 7．纹理分析(4学时) 纹理分析统计方法，有序纹理的结构分析，基于模型的纹理分析， 从纹理恢复形状。 8. 图像识别(4学时) 图像目标特征的提取与表达，图像目标特征的描述，图像目标的 分类和估计。 9．图像识别应用(2学时) 图像特征分析、分割与识别，雷达图像处理与识别，地学遥感图 像分析与识别。 10．计算机视觉的高层感知 (6学时) 计算机视觉计算理论、计算机视觉的基本概念；Marr视觉计算理 论；计算机视觉的应用；计算机视觉的研究内容与面临的困难、 与其它学科的关系。
一、教学目标与要求
要求： 1. 理解图像分析与图像理解的基本概念与基本内容； 2. 2. 了解人类视觉系统基本构造，熟练掌握视网膜的构造和功能以 及人类视觉模型； 3. 了解人类视觉的认知模式（模板匹配、特征分析、结构描述 等）； 4. 熟练掌握基于边界和区域的基本图像分割技术以及图像分割的 评价方法和测度。 5. 掌握纹理分析统计方法和从纹理恢复形状。 6. 熟练掌握图像目标的边界、区域特征的表达、测量及描述方法 和图像分类识别的不 同方法。 7. 掌握计算机视觉计算理论，了解计算机视觉信息系统模型；了 解具体的智能图像信 息分析系统。
参考资料
– Emanuele Trucco, Alessandro Verri, "Introductory Techniques for 3-D Computer Vision", Prentice Hall, 1998.
– Mubarak Shah, "Fundamentals of Computer Vision ", www.cs.ucf.edu/courses/cap6411/book.pdf
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/Book/ – “Pattern Classification (2nd Edition)”, by R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork, Wiley-Interscience, 2000. – “Pattern Recognition and Machine Learning”, by Christopher M. Bishop, 2006 – Michael I. Jordan, “An Introduction to Probabilistic Graphical Models”
推荐教材《图像工程(第3版)》 《图像工程(下册):图像理解(第3版)》 《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》 《计算机视觉:一种现代方法(第2版)(英文版)》 《学习OpenCV》 《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》 《特征提取与图像处理(第2版)》 《数字图像处理(第3版) 》
C ONTE NT S
课程简介
– 课程设置情况 -教学目标与要求 -课程内容与学时分配 -教材
– 参考资料 – 相关课程 – 课程网址
– 成绩评定 – 实验平台与开发工具 -图像理解 -图像分析
课程介绍
•课程编号：1020299
wk.baidu.com
•课程名称：图像理解与计算机视觉
•英文名称：Image Understanding & Computer Vision
三、教材
【1】Milan Sonka(美)等著，艾海舟等译. 图像处理分析与机器 视觉（第二版）. 北京：人民邮电出版社. 2003. 【2】R. C. Gonzales(美). 阮秋琦等译. 数字图像处理.北京：电 子工业出版社，2004. 【3】R. C. Gonzales(美). 阮秋琦等译. 数字图像处理（MATLAB 版）. 北京：电子工业出版社，2004. 【4】章毓晋著. 图像工程（下册）. 北京：清华大学出版社. 2006.
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•开课单位：测绘与地理信息学院
开课学期：2016-2017年第一学期
•课内学时：36学时
教学方式：讲课与自学
•适用专业： 测绘科学与技术
考核方式：课程报告
•预修课程：数字摄影测量与遥感信息处理、数字图像处理、计算机图形学
一、教学目标与要求
目标：
《图像理解与计算机视觉》是一门涉及多个交叉学科领域的 课程。本课程侧重于图像理解和计算机视觉中的基本理论，课程 主要侧重对图像处理、目标识别以及计算机视觉方面的理论和应 用进行系统介绍。目标是使学生学习了本课程之后，对图像理解 和计算机视觉的基本理论，尤其是图像处理的概念、基本原理以 及解决问题的基本思想方法有一个较为全面的了解和领会；学习 计算机视觉的基本理论和技术，了解各种智能图像处理与计算机 视觉技术的相关应用；具备解决智能化检测与识别等应用问题的 初步能力，为以后从事模式识别、计算机视觉、测绘科学、多媒 体技术等领域的研究与工程建设打下扎实的基础
二、课程内容与学时分配
1．绪论(2学时) 介绍课程、图像处理的基本概念和图像理解的基本内容和内涵。 2．图像与视觉系统(2学时) 人类视觉系统基本构造和模型，亮度视觉与颜色视觉的基本概念、 模型及视觉特性。 3．图像分析出和图像变换(4学时) 图像信号的数学表示，图像的采样和量化，图像像素的基本概念 及相关概念，基本图像运算，图像的线性系统理论，二维傅立叶 变换及其基本性质，快速傅立叶变换，离散余弦变换，离散沃尔 什变换，K-L变换，离散小波变换以及其他的二维正交变换。 4．图像增强与恢复(4学时) 图像的空域增强技术，频域增强技术，图像退化的基本模型及图 像恢复的基本思想，图像恢复的基本技术。 5．彩色和多光谱图像处理(2学时) 彩色图像处理（增强和复原等），基于颜色特征的图像检索，多 光谱图像处理，影像融合，遥感超光谱图像处理
二、课程内容与学时分配
6．图像分割(4学时) 视觉认知模式，基于边缘的图像分割技术，基于区域的图像分割 技术，图像分割评价。 7．纹理分析(4学时) 纹理分析统计方法，有序纹理的结构分析，基于模型的纹理分析， 从纹理恢复形状。 8. 图像识别(4学时) 图像目标特征的提取与表达，图像目标特征的描述，图像目标的 分类和估计。 9．图像识别应用(2学时) 图像特征分析、分割与识别，雷达图像处理与识别，地学遥感图 像分析与识别。 10．计算机视觉的高层感知 (6学时) 计算机视觉计算理论、计算机视觉的基本概念；Marr视觉计算理 论；计算机视觉的应用；计算机视觉的研究内容与面临的困难、 与其它学科的关系。
一、教学目标与要求
要求： 1. 理解图像分析与图像理解的基本概念与基本内容； 2. 2. 了解人类视觉系统基本构造，熟练掌握视网膜的构造和功能以 及人类视觉模型； 3. 了解人类视觉的认知模式（模板匹配、特征分析、结构描述 等）； 4. 熟练掌握基于边界和区域的基本图像分割技术以及图像分割的 评价方法和测度。 5. 掌握纹理分析统计方法和从纹理恢复形状。 6. 熟练掌握图像目标的边界、区域特征的表达、测量及描述方法 和图像分类识别的不 同方法。 7. 掌握计算机视觉计算理论，了解计算机视觉信息系统模型；了 解具体的智能图像信 息分析系统。
参考资料
– Emanuele Trucco, Alessandro Verri, "Introductory Techniques for 3-D Computer Vision", Prentice Hall, 1998.
– Mubarak Shah, "Fundamentals of Computer Vision ", www.cs.ucf.edu/courses/cap6411/book.pdf