图像特征提取课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握图像特征提取的基本概念，了解其在图像处理和计算机视觉领域的重要意义。
2. 使学生掌握常用的图像特征提取方法，如边缘检测、角点检测、纹理分析等，并了解其适用场景和优缺点。
3. 引导学生了解图像特征描述子的概念，学会运用SIFT、SURF等特征描述子进行特征提取。
技能目标：1. 培养学生运用编程工具（如Python、MATLAB等）实现图像特征提取算法的能力。
2. 培养学生分析图像数据，选择合适的图像特征提取方法并进行实际应用的能力。
3. 提高学生解决实际问题时运用图像特征提取技术的实践能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对图像处理和计算机视觉领域的兴趣，培养其主动学习的热情。
2. 培养学生具备团队合作精神，学会与他人共同探讨和解决问题。
3. 使学生认识到图像特征提取技术在现实生活中的广泛应用，增强其科技改变生活的信念。
本课程针对高中年级学生，结合图像处理和计算机视觉领域的前沿技术，以实用性为导向，旨在提高学生的理论知识和实践技能。
课程目标具体、可衡量，既符合学生的认知水平，又注重培养学生的实际操作能力，为后续相关领域的学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 图像特征提取基本概念：介绍图像特征提取的定义、作用和分类，结合教材相关章节，让学生对图像特征提取有整体的认识。
2. 常用图像特征提取方法：- 边缘检测：讲解Canny、Sobel等边缘检测算子，分析其原理和实现方法。
- 角点检测：介绍Harris、Shi-Tomasi等角点检测算法，探讨其适用场景和性能。
- 纹理分析：讲解纹理特征提取的常用方法，如灰度共生矩阵、Gabor滤波等。
3. 特征描述子：- SIFT：介绍SIFT算法原理，分析其尺度不变性和旋转不变性等特点。
- SURF：讲解SURF算法的基本原理，对比SIFT算法的性能差异。
4. 教学内容安排与进度：- 第一周：图像特征提取基本概念及边缘检测方法。
