计算机视觉课程设计报告

高职计算机视觉课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解计算机视觉的基本概念、原理和应用领域；2. 掌握图像处理的基本方法，如图像滤波、边缘检测、特征提取等；3. 学习常见的计算机视觉算法，如目标检测、图像识别、人脸识别等；4. 了解深度学习在计算机视觉领域的发展及其应用。

技能目标：1. 能够运用图像处理技术对图像进行预处理；2. 掌握使用计算机视觉算法进行目标检测、图像识别等任务；3. 能够运用相关工具和库（如OpenCV、TensorFlow等）实现简单的计算机视觉项目；4. 培养实际操作和解决问题的能力，提高团队协作和沟通能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对计算机视觉技术的好奇心和探索精神，激发学习兴趣；2. 增强学生对我国在计算机视觉领域取得成果的自豪感，培养爱国主义情怀；3. 培养学生严谨、务实的学术态度，提高创新意识和实践能力；4. 引导学生关注计算机视觉技术在现实生活中的应用，认识到技术对社会发展的积极作用。

本课程针对高职学生特点，注重理论与实践相结合，以项目驱动教学，使学生在掌握基本知识、技能的同时，培养实际操作和解决问题的能力。

通过本课程的学习，学生将能够独立完成计算机视觉相关项目，为未来从事相关领域工作打下坚实基础。

二、教学内容1. 计算机视觉基础理论：包括图像处理基础、特征提取与匹配、视觉感知与认知；- 图像处理基础：图像表示、图像滤波、边缘检测、图像增强等；- 特征提取与匹配：SIFT、SURF、ORB等特征提取算法及其匹配方法；- 视觉感知与认知：视觉感知原理、生物视觉机制、计算机视觉与人类视觉的联系。

2. 常见计算机视觉算法：目标检测、图像识别、人脸识别等；- 目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等算法；- 图像识别：卷积神经网络（CNN）原理及其在图像识别中的应用；- 人脸识别：特征提取、分类器设计、深度学习方法等。

3. 计算机视觉技术实践：- 实践项目一：基于OpenCV的图像处理与特征提取；- 实践项目二：基于深度学习的目标检测与图像识别；- 实践项目三：人脸识别系统设计与实现。

计算机视觉课程设计实验报告1．题目: 图像变形2．组员：曹英(E03640201) 叶超(E03640124) 李淑珍(E03640104)3．实验目的：掌握图像几何运算中变形算法4．实验原理：对两幅图分别进行卷绕、插值，每幅图得到一序列图片，然后对这些序列图片进行加权求和，得到一序列帧，再将其显示出来，就得到了由一幅图到另一幅图的变形。

5．实验步骤：对一幅图分别选4行4列的16个控制点，在每条边上进行五等分，每条边形成六个点，加上原来的16个就是36个控制点，这样就把它分成了不规则的25小块，对每小块进行卷绕、插值，本实验我们用的是最近邻插值，目标控制点就是将图片分成标准并且相同大小的25小块的36个点。

这样会得到一幅不规则图片，让它作为新的原图进行如前所述一样的处理，控制点都是这样自动产生的：一开始所选每个控制点到相应标准控制点等距离(本实验我们是分成9等分)产生一序列的36个控制点。

这样每产生一幅图都对它进行相类似的处理，控制点的产生方法就是上面所说的那样。

得到的一序列图片越来越接近原图，最后一幅与原图一样。

这样我们就可以得到这样的一序列图片：原图，手工选控制点进行处理后得到的不规则图，循环产生控制点得到的越来越接近原图的9幅图（最后一幅与原图一样）。

为了描述的方便，这里我把它编号为1_1到1_11。

对目标图进行与原图一样的处理。

编号也类似，即2_1到2_11。

最后进行加权求和，第一帧是原图，第二帧是1_10与2_2加权求和，其中1_10的权值是0.9，2_2的权值是0.1，第三帧是1_9与2_3加权求和，其中1_9的权值是0.8，2_3的权值是0.2，……，第十帧是1_2与2_10加权求和，其中1_10的权值是0.1，2_2的权值是0.9，第十一帧是目标图。

这样就得到了所要的结果。

这里需要说明的是两幅手工选择的控制点最好是那些有代表性的特征点，这样的话结果会更好。

6．实验结果图：第一帧到最后一帧的结果分别是：6．实验心得体会：1．通过这个实验，最大的感受就是学的东西必须去用才能真正的理解，不动手的时候根本不知道种种问题的存在，找资料也很重要，通过找资料，才能产生一些想法，知道该如何下手，用各种算法去实现它，最后得到一个最满意的算法。

计算机视觉算法与系统原理课程设计背景计算机视觉是一项涉及从数字图像或视频中提取信息的领域，其应用包括自动驾驶、人脸识别、安防监控、医学图像分析等。

随着人工智能和深度学习技术的发展，计算机视觉算法和系统已经得到广泛的应用和发展。

因此，对于计算机视觉算法和系统原理进行深入的研究与开发具有重要的意义。

课程设计目标本次课程设计旨在通过实现计算机视觉算法与系统原理的项目来提高学生的计算机视觉算法实战经验和系统开发能力。

设计任务包括以下两个方面：1.实现常见的计算机视觉算法，包括但不限于图像分类、目标检测、图像分割等。

2.设计并开发一个基于计算机视觉的应用系统，如人脸识别、物体跟踪等。

设计步骤步骤一：学习计算机视觉算法在本课程设计中，我们将学习常见的计算机视觉算法，以从数字图像或视频中提取信息。

首先，我们需要掌握基本的数字图像处理技术，包括直方图均衡化、滤波、傅里叶变换等。

接着，我们需要学习图像特征提取技术，并使用常见的分类器进行分类、目标检测和图像分割等任务。

步骤二：设计计算机视觉应用系统在第一步的基础上，我们将设计并开发一个基于计算机视觉的应用系统。

该系统旨在解决某些实际应用问题，如人脸识别、物体跟踪等。

在此过程中，我们需要选择合适的计算机视觉算法，并结合计算机视觉系统设计的要求，完成整个系统的设计和开发。

步骤三：完成项目报告在完成上述两个步骤之后，我们需要完成一个项目报告，系统地介绍整个课程设计的实现过程和结果。

报告包括以下内容：•课程设计目的和背景•项目实现的具体算法和系统架构•实验结果和分析•项目的展望和优化课程设计评分本课程设计将通过实际实现的计算机视觉算法和应用系统进行评分。

具体评分细节如下：•步骤一所完成的算法实现占总分值的40%•步骤二所完成的应用系统实现占总分值的50%•报告占总分值的10%总结本次计算机视觉算法与系统原理课程设计通过实现常见的计算机视觉算法和应用系统，旨在提高学生在计算机视觉领域的综合实战经验和系统开发能力。

cv课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握CV（计算机视觉）的基本概念、原理和方法，能够运用CV技术解决实际问题。

具体分为以下三个层面：1.知识目标：学生需要了解CV的基本原理、主要算法和应用领域；掌握图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等基本概念。

2.技能目标：学生能够熟练使用CV相关软件和工具，如OpenCV、TensorFlow等；具备编写简单的CV程序的能力，能够实现图像处理、特征提取、目标检测等基本功能。

3.情感态度价值观目标：培养学生对CV技术的兴趣和热情，使其认识到CV技术在现实生活中的重要性和广泛应用，提高其创新意识和实践能力。

二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括以下几个部分：1.计算机视觉概述：介绍CV的基本概念、发展历程和应用领域。

2.图像处理：包括图像的表示、图像滤波、图像增强、边缘检测等基本技术。

3.特征提取：包括颜色特征、纹理特征、形状特征等常用特征提取方法。

4.目标检测：包括基于几何方法的目标检测、基于深度学习的目标检测等。

5.图像分类：包括传统的图像分类方法和基于深度学习的图像分类方法。

6.实践项目：安排适量的实践项目，使学生能够将所学知识应用于实际问题的解决。

三、教学方法为了达到课程目标，将采用以下教学方法：1.讲授法：用于讲解CV的基本概念、原理和主要算法。

2.讨论法：学生针对实际案例进行讨论，培养其分析问题和解决问题的能力。

3.案例分析法：通过分析典型的CV应用案例，使学生了解CV技术在现实生活中的应用。

4.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，掌握CV相关技术和工具的使用。

四、教学资源为了支持课程的开展，将准备以下教学资源：1.教材：选用国内外的优秀教材，如《计算机视觉》、《深度学习》等。

2.参考书：提供相关的参考书籍，如《数字图像处理》、《机器学习》等。

3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，丰富教学手段，提高学生的学习兴趣。

4.实验设备：配置相应的计算机和实验设备，确保学生能够顺利进行实验操作。

计算机视觉课程期末项目及总结报告目录目录 (1)摘要 (3)一、基于深度学习的视觉技术 (4)1.深度学习的计算机视觉技术发展前沿动态 (4)1.1研究方向上的前沿动态 (4)1.2研究的技术领域的前沿动态 (6)1.3研究的关键技术的前沿动态 (9)1.4小结 (11)2.基于深度学习的三维重建问题研究技术的分析 (12)2.1三维重建技术研究领域的研究综述 (12)2.1.1基于主动视觉的三维重建技术 (12)2.1.2基于被动视觉的三维重建技术 (14)2.2三维重建技术研究中要解决的关键技术问题 (15)2.2.1运动恢复结构法(Structure from motion) (15)2.2.2机器学习法 (16)2.3研究工作的思想原理以及关键技术细节 (17)2.4实现的主要过程以及技术细节 (18)2.4.1网络架构 (18)2.4.2损失函数 (18)2.5研究的难点以及未来研究的改进策略 (19)2.5.1难点解决方案 (19)2.5.2未来研究改进策略 (20)2.6小结 (20)二、计算机视觉的综述 (21)1.计算机视觉的基础综述 (21)1.1生物理论基础——人类视觉系统 (21)1.2颜色模型 (21)2.计算机视觉的内容综述 (22)2.1低层视觉 (22)2.2中层视觉 (24)2.3高层视觉 (26)3.计算机视觉技术中传统研究方法与智能的深度学习方法的区别与联系 (27)3.1两者的本质区别 (27)3.2无法替代的计算机视觉技术中传统研究方法 (28)3.3计算机视觉技术中深度学习研究方法优势 (28)4.现有计算机视觉技术的发展动态 (29)5.计算机视觉技术发展的前沿科学问题 (29)5.1边缘计算 (29)5.2点云物体识别 (29)5.3融合现实 (30)5.4实例分割 (30)6.小结 (31)Reference ................................................................................................... 错误!未定义书签。

燕山大学课程设计说明书题目：图像置乱的设计与实现学院（系）：电气工程学院年级专业： 12级精仪一班学号： 120103020055学生姓名：陈永秀指导教师：陈华教师职称：副教授电气工程学院《课程设计》任务书课程名称：计算机视觉说明：1、此表一式四份，系、指导教师、学生各一份，报送院教务科一份。

2、学生那份任务书要求装订到课程设计报告前面。

电气工程学院教务科摘要随着多媒体技术、信息存储技术的飞速发展，以及网络带宽限制的放松，越来越多的图像得以在网络上传输，并逐步成为人们获取信息的主要手段。

网络上传输的图像有些无关紧要，有些却至关重要，这其中有可能涉及到个人隐私、公司利益、军事机密、国家安全，其价值无法衡量。

另一方面，Internet网络的日益普及使得任何人都有可能接触并搜集到网络中的图像信息，而不管它是善意的还是恶意的、合法的还是非法的，从而使得在网络上传输的图像安全倍受关注，字图像的安全已经成为信息安全领域中重要的研究分支，而置乱技术在图像加密技术中起着不可忽视的作用。

一般从客观景物得到的图像是二维的。

一幅图像可以用二维函数f(x,y)来表示，也可看作是一个二维数组，x和y表示二维空间XY中一个坐标点的位置，而f则代表图像在点(x,y)的某种性质F的数值。

例如常用的图像一般是灰度图像，此时f表示灰度值，它常对应客观景物被观察到的亮度。

需要指出，一般是根据图像内不同位置的不同性质来利用图像的。

本文为你重点介绍了图像置乱的原理，并介绍了两种基本的置换方法，分别是：基于变换矩阵的图像置乱法、基于Arnold变换的图像置乱方法，教你如何对你的图像进行加密，并对数字图像置乱程度进行测评，同时对未来可能的研究方向进行了展望。

选择了MATLAB作为软件工具，所给出的程序代码均在其上测试通过。

关键词： MATLAB、图像置乱技术、二维坐标变换、Arnold变换、置乱度目录摘要 (I)第一章引言 (1)第二章基于变换矩阵的图像置乱 (2)2.1 二维坐标置乱 (2)2.1.1 加密原理 (2)2.1.2 解密原理 (3)2.2 二维坐标置乱的分析 (4)第三章基于ARNOLD变换基础上的置乱 (5)3.1 变换原理 (5)3.2 Arnold变换的周期性 (7)3.2.1 Arnold变换式周期性定理 (7)3.3 基于Arnold变换的图像恢复 (9)3.4 基于Arnold变换的分析 (10)第四章本文总结与展望 (11)参考文献 (12)第一章引言图像置乱技术属于图像加密技术，它通过对图像像素矩阵的重排，破坏了图像矩阵的相关性，以此实现信息的加密，达到安全传输图像的目的。

计算机视觉课程设计一、教学目标本课程旨在通过学习计算机视觉的基本概念、技术和应用，使学生掌握计算机视觉的基本原理和方法，提高学生对计算机视觉问题的分析和解决能力。

具体的教学目标如下：1.理解计算机视觉的基本概念和原理；2.掌握常用的计算机视觉算法和技术；3.了解计算机视觉在实际应用中的案例。

4.能够运用计算机视觉算法进行图像和视频分析；5.能够使用相关软件和工具进行计算机视觉实验；6.能够独立思考和解决计算机视觉问题。

情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队合作精神；2.使学生认识到计算机视觉技术在现实生活中的重要性和应用前景；3.培养学生的科学态度和严谨精神。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括计算机视觉的基本概念、常用算法和技术以及在实际应用中的案例。

具体的教学大纲如下：1.计算机视觉概述：计算机视觉的定义、发展历程和应用领域；2.图像处理基础：图像的表示、图像滤波和边缘检测；3.特征提取与匹配：特征点提取、特征匹配和描述子计算；4.目标检测与识别：基于深度学习的目标检测和识别算法；5.计算机视觉应用案例：人脸识别、图像分类和无人驾驶等。

三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。

1.讲授法：通过讲解计算机视觉的基本概念、原理和算法，使学生掌握计算机视觉的基本知识；2.讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的思考能力和团队合作精神；3.案例分析法：分析计算机视觉在实际应用中的案例，使学生了解计算机视觉技术的应用前景；4.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，提高学生的实际操作能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《计算机视觉：算法与应用》；2.参考书：国内外相关论文和专著；3.多媒体资料：教学PPT、视频讲座和实验演示等；4.实验设备：计算机、图像处理软件和实验器材等。

计算机视觉课程报告剖析一、引言近年来，巨量数据的不断涌现与计算能力的快速提升，给以非结构化视觉数据为研究对象的计算机视觉带来了巨大的发展机遇与挑战性难题，计算机视觉也因此成为学术界和工业界公认的前瞻性研究领域，部分研究成果已实际应用，催生出人脸识别、智能视频监控等多个极具显示度的商业化应用。

计算机视觉的研究目标是使计算机具备人类的视觉能力，能看懂图像内容、理解动态场景，期望计算机能自动提取图像、视频等视觉数据中蕴含的层次化语义概念及多语义概念间的时空关联等。

自2012 年以来，计算机视觉领域不断涌现出很多激动人心的研究成果，例如，人脸识别、物体识别与分类等方面的性能已接近甚至超过人类视觉系统。

因此，可以说计算机视觉当前发展已进入了一个新的阶段。

梳理与归纳现阶段计算机视觉的研究进展，不但有助于我们看清楚计算机视觉的研究现状，而且对我们下一步的研究会起到重要的指导性作用。

遗憾的是，计算机视觉研究领域虽已有大量归纳和梳理研究进展的综述性文章，但对2012 年以来计算机视觉研究进展进行综述的文献却较为少见。

为此，这篇报告试图综述近五年计算机视觉领域的研究进展。

从视觉信息处理的不同需求层次，对计算机视觉研究前沿问题的探索进展进行归纳分析，并探讨未来发展趋势。

主要文献来自于计算机视觉领域顶级会议（CVPR、ICCV、ECCV 等）和期刊（IEEE-TPAMI、IJCV等），以及机器学习领域的顶级会议（NIPS、ICML等）我们认为有代表性的工作。

因学识有限和篇幅限制，难免有遗珠之憾，也希望此报告能为推动计算机视觉的研究发展有所贡献。

二、国内研究现状大卫·马尔提出的视觉计算理论首次将视觉问题形式化为可计算的视觉信息处理问题，视觉计算理论也因此成为跨接计算机科学与认知神经科学的桥梁，并从计算角度将视觉信息处理分为初级、中级和高级三个阶段。

本报告继续延续这一思路将现阶段的研究进展分成底层、中层和高层三个层次进行归纳，并对前沿热点问题的研究进展进行重点讨论。

一、实训背景随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为人工智能的重要分支，在众多领域展现出巨大的应用潜力。

为了更好地掌握计算机视觉技术，提升自身实践能力，我们开展了为期一个月的计算机视觉日常实训。

本次实训旨在通过实际操作，加深对计算机视觉理论知识的理解，提高在实际项目中运用计算机视觉技术的能力。

二、实训内容1. 实训目标（1）掌握计算机视觉的基本原理和常用算法；（2）了解计算机视觉在实际应用中的技术实现；（3）提高动手实践能力，培养团队协作精神。

2. 实训内容（1）计算机视觉基础知识本次实训首先对计算机视觉的基本概念、发展历程、应用领域进行了介绍，使学员对计算机视觉有全面的认识。

（2）图像处理技术实训过程中，我们学习了图像处理的基本操作，如滤波、边缘检测、形态学变换等，为后续的计算机视觉应用打下基础。

（3）特征提取与匹配重点学习了特征提取和匹配的方法，如SIFT、SURF、ORB等，为图像识别、目标跟踪等应用提供技术支持。

（4）目标检测与跟踪实训中，我们学习了目标检测和跟踪的常用算法，如YOLO、SSD、Faster R-CNN等，并通过实际案例进行操作练习。

（5）图像分类与识别学习了图像分类和识别的常用算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，并通过实际项目进行应用。

（6）实际项目实践在实训的最后阶段，我们分组进行实际项目实践，如人脸识别、物体检测、场景识别等，提高团队协作能力和项目实践能力。

三、实训过程1. 理论学习实训初期，我们通过课堂讲解、文献阅读等方式，对计算机视觉的基本原理和常用算法进行学习。

2. 案例分析结合实际案例，分析计算机视觉技术在各个领域的应用，加深对理论知识的理解。

3. 动手实践通过实验操作，熟练掌握计算机视觉算法的实现过程，提高编程能力。

4. 项目实践分组进行实际项目实践，将所学知识应用于实际问题，提高团队协作能力和项目实践能力。

四、实训成果1. 理论知识掌握通过本次实训，学员对计算机视觉的基本原理和常用算法有了全面的认识，为后续的学习和研究奠定了基础。

一、实习背景与目的随着信息技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域中的应用越来越广泛。

为了使同学们深入了解计算机视觉的基本原理、方法和技术，提高实际操作能力，我们学院特开设了计算机视觉实训课程。

通过本次实训，旨在使同学们掌握计算机视觉的基本概念、常用算法，并能够运用所学知识解决实际问题。

二、实习内容与过程本次实训共分为以下几个阶段：1. 基础知识学习在实训开始之前，我们首先对计算机视觉的基本概念、发展历程、应用领域等进行了学习。

通过阅读教材、查阅资料，我们对计算机视觉有了初步的认识。

2. 实验操作实验部分主要分为以下几个模块：（1）图像处理我们学习了图像的获取、预处理、增强、分割等基本操作。

通过实验，掌握了OpenCV等图像处理工具的使用。

（2）特征提取与匹配在这一部分，我们学习了HOG、SIFT、SURF等特征提取算法，并使用FLANN、BF等匹配算法进行特征匹配。

（3）目标检测我们学习了YOLO、SSD、Faster R-CNN等目标检测算法，并使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行模型训练和预测。

（4）图像识别在图像识别部分，我们学习了卷积神经网络（CNN）的基本原理，并使用VGG、ResNet等模型进行图像分类和识别。

3. 项目实践在实训过程中，我们选择了以下项目进行实践：（1）基于SIFT的特征匹配与图像拼接我们利用SIFT算法提取图像特征，并使用FLANN进行特征匹配，最终实现了图像的拼接。

（2）基于YOLO的目标检测我们使用YOLO算法对图像中的目标进行检测，并实现了实时视频目标检测。

（3）基于CNN的图像识别我们使用VGG模型对图像进行分类和识别，实现了对图片中物体的识别。

三、实习成果与总结通过本次计算机视觉实训，我们取得了以下成果：1. 掌握了计算机视觉的基本概念、常用算法和技术。

2. 熟练掌握了OpenCV、TensorFlow、PyTorch等工具的使用。

计算机视觉课程设计一、引言计算机视觉是研究如何使计算机能够理解和解释视觉信息的一门学科。

随着计算机技术的不断发展，计算机视觉在图像处理、模式识别、人工智能等领域得到了广泛应用。

本文将重点介绍计算机视觉课程设计的内容和要点。

二、课程设计内容1. 图像预处理图像预处理是计算机视觉中的重要环节，主要目的是对原始图像进行一系列的处理，以提取出感兴趣的信息。

常用的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强、图像平滑等。

在课程设计中，可以选择合适的图像预处理方法，对给定的图像进行处理，并分析处理效果。

2. 特征提取与描述特征提取与描述是计算机视觉中的关键环节，它是将图像中的信息转化为计算机可以理解和处理的形式。

常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。

在课程设计中，可以选择不同的特征提取方法，并对提取到的特征进行描述和分析。

3. 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉中的核心任务之一，它是通过计算机对图像中的目标进行检测和识别。

常用的目标检测与识别方法包括基于特征的方法、基于深度学习的方法等。

在课程设计中，可以选择合适的目标检测与识别方法，对给定的图像进行目标检测和识别，并评估方法的性能。

4. 目标跟踪目标跟踪是计算机视觉中的另一个重要任务，它是通过计算机对目标在图像序列中的位置进行跟踪。

常用的目标跟踪方法包括基于颜色的方法、基于特征的方法等。

在课程设计中，可以选择不同的目标跟踪方法，并对跟踪结果进行分析和评估。

5. 图像分割图像分割是计算机视觉中的一项基础任务，它是将图像分割成若干个具有独立特征的区域。

常用的图像分割方法包括基于阈值的方法、基于边缘的方法等。

在课程设计中，可以选择合适的图像分割方法，对给定的图像进行分割，并对分割结果进行评估和分析。

三、课程设计要点1. 确定课程设计的目标和要求，明确设计的内容和范围。

2. 学习和掌握计算机视觉的基本理论和方法，了解计算机视觉的应用领域和发展趋势。

计算机视觉课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握计算机视觉的基本概念，理解其原理和应用领域；2. 使学生了解图像处理和特征提取的基本方法，掌握相关算法；3. 引导学生了解深度学习在计算机视觉中的应用，认识其在实际场景中的价值。

技能目标：1. 培养学生运用计算机视觉技术解决实际问题的能力，如目标检测、图像分类等；2. 提高学生编程实践能力，熟练使用Python等编程语言进行图像处理和计算机视觉相关算法实现；3. 培养学生团队协作和沟通能力，能够就计算机视觉项目进行有效讨论和交流。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对计算机视觉领域的兴趣，培养其探究精神；2. 培养学生严谨的科学态度，注重实践与理论相结合；3. 引导学生关注人工智能在道德、法律和伦理方面的问题，树立正确的价值观。

课程性质：本课程为高中信息技术课程，结合当前人工智能发展趋势，以计算机视觉为主题，旨在提高学生的信息素养和创新能力。

学生特点：高中生具有一定的编程基础和图像处理知识，对新鲜事物充满好奇心，具备较强的学习能力和动手实践能力。

教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，以项目为导向，培养学生的实际操作能力和团队协作精神。

通过本课程的学习，使学生能够掌握计算机视觉的基本知识和技能，为未来进一步学习和应用奠定基础。

同时，关注学生的情感态度价值观培养，引导其成为具有道德、法律和伦理意识的人工智能人才。

二、教学内容1. 计算机视觉概述：介绍计算机视觉的定义、发展历程和主要应用领域，使学生对该领域有整体认识。

- 教材章节：第一章 计算机视觉简介2. 图像处理基础：讲解图像的基本概念、像素表示、图像类型及转换，介绍常用的图像处理方法。

- 教材章节：第二章 图像处理基础3. 特征提取与表示：引导学生学习图像特征提取方法，如边缘检测、角点检测、SIFT等，并了解其应用场景。

- 教材章节：第三章 特征提取与表示4. 深度学习与计算机视觉：介绍深度学习在计算机视觉中的应用，如卷积神经网络、目标检测网络等，分析其优缺点。

计算机视觉运用课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法，培养学生运用计算机视觉解决问题的能力。

具体目标如下：1.知识目标：（1）掌握计算机视觉的基本概念和原理；（2）了解计算机视觉的主要应用领域；（3）熟悉常见的计算机视觉算法和模型。

2.技能目标：（1）能够运用计算机视觉算法和模型解决实际问题；（2）具备一定的编程能力，能够使用相关软件和工具进行计算机视觉实验和应用开发。

3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对计算机视觉学科的兴趣和热情；（2）培养学生勇于探索、创新的精神；（3）培养学生团队协作、沟通交流的能力。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.计算机视觉基本概念：计算机视觉的定义、发展历程和主要应用领域；2.计算机视觉基本原理：图像处理、特征提取、目标检测和识别等；3.计算机视觉常用算法：深度学习、卷积神经网络、循环神经网络等；4.计算机视觉实际应用：人脸识别、图像分割、无人驾驶等。

三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式，包括：1.讲授法：用于讲解基本概念、原理和算法；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解计算机视觉的应用；3.实验法：让学生动手实践，培养实际操作能力；4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养思考和沟通能力。

四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用国内权威的计算机视觉教材；2.参考书：提供相关领域的经典著作和最新研究成果；3.多媒体资料：制作课件、视频等教学资料，丰富教学手段；4.实验设备：配置高性能计算机和相关的实验设备，保证实验教学的顺利进行。

五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用以下评估方式：1.平时表现：包括课堂参与度、讨论发言等，占总成绩的30%；2.作业：包括课后练习、小项目等，占总成绩的20%；3.考试：包括期中和期末考试，占总成绩的50%。

目录摘要 (I)Abstract .......................................................................................................................... I I 1.概述 . (3)1.1 机器视觉 (3)1.2 数字图像处理 (3)1.3 MATLAB (4)1.4 课程设计任务 (4)2.边缘检测 (5)2.1边缘检测简介 (5)2.2检测方法 (5)2.3 边缘检测算子 (6)2.4 边缘检测仿真结果 (12)3.轮廓提取 (13)3.1基于边缘检测的轮廓提取 (13)3.2 基于HSV空间H的参数图像的轮廓提取 (14)4.实验小结 (15)参考文献 (15)附录：源程序代码........................................................................ 错误!未定义书签。

边缘检测程序......................................................................... 错误!未定义书签。

轮廓提取程序......................................................................... 错误!未定义书签。

基于HSV空间H参数的图像轮廓提取 ............................... 错误!未定义书签。

摘要机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。

它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。

计算机视觉一种现代方法完整版参考课程设计
计算机视觉是人工智能领域的一个高科技分支，它的研究目的是基于数字图像
或视频，让计算机系统通过外部感知环境信息并进行智能决策。

在实际应用中，计算机视觉的应用涉及到很多不同的场景，如安防监控、人脸识别、自动驾驶等。

在本文档中，我们将提供一份完整版的参考课程设计，来让读者了解到计算机视觉领域的基础知识和实践技能。

一、课程设计目标
本课程旨在介绍计算机视觉基本概念和算法，并通过具有挑战性的应用问题来
训练学生对计算机视觉的运用能力。

具体目标如下：
1.理解计算机视觉的基本概念和算法；
2.学习计算机视觉的基础技能，如图像预处理、特征提取和分类等；
3.掌握计算机视觉中的主要算法，如机器学习、神经网络、深度学习等；
4.实践计算机视觉的应用，如交通标志检测、目标跟踪等。

二、课程内容
本课程包含以下主要内容：
1. 计算机视觉基础
1.1 计算机图像的存储和处理； 1.2 常用的图像预处理方法； 1.3 特征的表
示和提取。

2. 图像分类
2.1 图像分类的基本思想； 2.2 常用的图像分类算法； 2.3 图像分类实战：
手写数字识别。

1。

计算机视觉培训课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解计算机视觉的基本概念，掌握图像处理和图像识别的基础知识。

2. 使学生掌握常用的计算机视觉算法，如边缘检测、特征提取、图像分类等。

3. 帮助学生了解计算机视觉技术在现实生活中的应用，如人脸识别、自动驾驶等。

技能目标：1. 培养学生运用计算机视觉算法处理和分析图像的能力。

2. 提高学生编写计算机视觉程序的能力，学会使用相关开发工具和库。

3. 培养学生将计算机视觉技术应用于解决实际问题的能力。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对计算机视觉领域的兴趣，培养其探索精神。

2. 培养学生具备团队协作意识，学会与他人共同分析和解决问题。

3. 增强学生的创新意识，使其认识到计算机视觉技术对社会发展的意义。

课程性质：本课程为选修课，旨在帮助学生拓展知识面，提高实践能力。

学生特点：学生具备一定的编程基础，对计算机视觉感兴趣，但相关知识储备不足。

教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，强调学生的动手实践能力。

通过课程学习，使学生能够掌握计算机视觉的基本知识和技能，并应用于实际项目中。

同时，关注学生的情感态度和价值观培养，提高其综合素质。

将课程目标分解为具体的学习成果，以便后续教学设计和评估。

二、教学内容1. 计算机视觉基础理论：- 图像处理基本概念（教材第1章）- 图像特征提取与表示（教材第2章）- 图像分类与识别（教材第3章）2. 常用算法及其应用：- 边缘检测算法（教材第4章）- 特征点匹配与跟踪（教材第5章）- 深度学习在计算机视觉中的应用（教材第6章）3. 计算机视觉技术实践：- 人脸识别系统设计与实现（教材第7章）- 自动驾驶技术原理与仿真（教材第8章）- 基于视觉的机器人导航（教材第9章）教学大纲安排：第一周：计算机视觉基础理论第二周：图像特征提取与表示第三周：图像分类与识别第四周：边缘检测算法第五周：特征点匹配与跟踪第六周：深度学习在计算机视觉中的应用第七周：人脸识别系统设计与实现第八周：自动驾驶技术原理与仿真第九周：基于视觉的机器人导航教学内容进度安排依据学生的实际掌握情况适时调整，确保学生充分理解并掌握各章节知识点。

邮电大学研究生堂下考试答卷2021 -2021学年第2 学期考试科目计算机视觉XX学号年级专业计算机科学与技术2021年 6 月28 日关于图像增强技术的综述摘要：图像增强是指以满足特定应用需求为目的，突出图像中感兴趣区域信息，抑制或去除其他信息，针对不同的应用而异的图像分析识别预处理，其目标是变换原图像信息为更加适合人机辨识的系列方法。

对图像质量的要求也随着多媒体技术和产品的不断开展和在各领域的广泛应用而不断提高。

而通常图像在获取过程中受成像设备、场景动态围、光照条件等因素影响，使得图像质量下降，甚至于影响后续的人机图像分析识别。

为此，需要对图像进展动态围调整、比照度增强、彩色图像增强处理及视觉感知一致性等方面的处理来获得高质量的图像。

论文以具体应用目标要求为基准，通过对图像的视觉效果增强相关理论和技术方法的深入研究，分析其在实际应用中存在的问题和缺点，进一步提出相应的改良增强算法。

主要包括对彩色图像本身的增强、基于图像域的多曝光图像融合增强以及基于频率域的多传感器图像融合增强。

关键字：图像增强高动态围成像多曝光融合色调映射目录前言 (3)第1章图像增强的研究背景与意义 (3)第2章图像增强研究现状及存在的问题 (4)2.1空域增强42.2基于频域的增强52.3基于融合的增强52.4图像增强的评价方法62.5图像增强算法概述 (6)参考文献 (7)课程体会...................................................................................................................... .9前言现代人类对图像应用和质量提出了越来越高的要求，因此，与具体需求相适应的图像增强方法随之而产生。

课题以图像增强的相关技术和具体应用需求为研究出发点和归宿，以算法在视觉感知和处理效率方面的改良为导向，将单一图像增强处理到多幅图像融合增强相关方法和应用需求有机地结合在一起。

计算机视觉课程设计引言：计算机视觉是计算机科学领域中的一个重要分支，致力于使计算机能够“看”和理解图像或视频。

计算机视觉课程设计的目标是培养学生对计算机视觉基础理论和应用技术的理解和掌握。

本文将介绍计算机视觉课程设计的主要内容和学习方法。

一、课程设计背景计算机视觉是一门跨学科的领域，涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个方面的知识。

随着计算机性能的提升和图像处理技术的发展，计算机视觉在人工智能、医学影像、安防监控等领域得到了广泛应用。

因此，学习计算机视觉对于计算机科学专业的学生来说具有重要意义。

二、课程设计内容1. 图像处理基础：介绍图像的表示方法、图像的获取与存储、图像的增强与恢复等基本概念和技术。

学生将学习如何使用各种滤波器和变换方法对图像进行处理和分析。

2. 特征提取与描述：介绍图像中的特征提取方法，如边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换等。

学生将学习如何从图像中提取有用的特征，并进行特征描述和匹配。

3. 目标检测与识别：介绍目标检测与识别的基本原理和常用算法，如Haar特征、HOG特征、深度学习等。

学生将学习如何使用这些算法来实现物体的自动检测和识别。

4. 三维重建与立体视觉：介绍三维重建和立体视觉的基本原理和方法，如立体匹配、相机标定等。

学生将学习如何从多幅图像中恢复场景的三维结构，并实现立体视觉效果。

5. 目标跟踪与运动分析：介绍目标跟踪和运动分析的基本概念和算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。

学生将学习如何利用图像序列进行目标的跟踪和运动的分析。

三、学习方法1. 理论学习：学生需要掌握计算机视觉的基本理论知识，包括图像处理、模式识别、机器学习等方面的知识。

可以通过课堂听讲、阅读相关教材和学术论文等方式进行学习。

2. 实践训练：学生需要通过实验和项目实践来巩固所学知识。

可以利用计算机视觉相关的开源工具和库，如OpenCV、PyTorch等，进行实验和项目的开发。

3. 学习交流：学生可以通过参加学术研讨会、参观企业实践等方式来与行业专业人士进行交流和学习。

计算机视觉课程设计引言：计算机视觉是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和解释图像和视频数据。

计算机视觉课程设计是培养学生在计算机视觉领域的技能和知识，使他们能够开发和应用计算机视觉算法和技术。

本文将介绍计算机视觉课程设计的一些重要内容和步骤。

一、课程设计目标计算机视觉课程设计的目标是让学生掌握计算机视觉的基本理论和算法，具备实际应用计算机视觉技术的能力。

学生需要掌握图像处理、特征提取、目标检测与识别、图像分割等相关技术，了解深度学习在计算机视觉中的应用，并能够独立完成一个计算机视觉项目。

二、课程设计内容1. 图像处理：学生需要学习图像的基本处理方法，包括图像的读取、显示、保存，以及图像的灰度化、二值化、平滑滤波、边缘检测等基本操作。

2. 特征提取：学生需要学习特征提取的基本方法，包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。

学生需要了解不同特征的原理和应用场景，并能够使用相应的特征提取方法。

3. 目标检测与识别：学生需要学习目标检测与识别的基本方法，包括传统的机器学习方法和深度学习方法。

学生需要了解不同的目标检测与识别算法，如Haar特征、HOG特征、卷积神经网络等，并能够应用这些算法解决实际问题。

4. 图像分割：学生需要学习图像分割的基本方法，包括阈值分割、区域生长、边缘分割等。

学生需要了解不同的图像分割算法，并能够根据实际需求选择合适的算法进行图像分割。

5. 深度学习在计算机视觉中的应用：学生需要学习深度学习在计算机视觉中的应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等。

学生需要了解深度学习的基本原理和常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并能够应用深度学习解决计算机视觉问题。

三、课程设计步骤1. 确定课程设计题目：教师根据课程目标和学生的实际情况，确定一个适合的课程设计题目。

题目应具有一定的难度和挑战性，能够综合运用所学知识和技术。

2. 需求分析与设计：学生需要进行需求分析，确定课程设计的具体要求和功能。