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
数字图像处理课程复习大纲——————上大（11春季）
已扩展
第1章 绪论
要求：掌握《数字图像处理》理论及技术的基础性概念；掌握数字图像处理这门学科的基本理论及技术架构；熟悉其应用领域，硬件系统及设备
1.1.数字图像及应用
数字图像，各种电磁波谱及各种图像成像技术，以及图像处理在各种行业当中的应用，不同波段的图像，图像类型，图像应用领域
1.信息是事物存在的一种形式，数据是信息的“符号”载体；
2.图像：用各种观测系统①以不同的形式和手段观测世界②而获得的，可以直接或间接作用于人眼③并进而产生视知觉的实体④
3.图像在计算机里的表示形式就是所谓的“数字图像”。
4.数字图像处理的应用主要有三方面的因素需要考虑：存储器的容量，计算速度，传输带宽。
5.图像的分类：按灰度分：二值图像和多灰度图像；按色彩分：单色图像和彩色图像；按运动分类：静态图像和动态图像；按时空分布分类：二维图像，三维图像和多维图像。
6.图像处理的基本内容：图像信息的获取，图像的存储，图像的传输，图像处理。
1.2.图像工程概述
图像处理3层次，数字图像处理于其他学科的关系
1.图像工程的三个层次：图像理解，图像分析，图像处理；
2.图像：主要特点为由一系列的具有不同灰度值的像素所组成；图形：主要特点为由一组数学公式描述。
1.3.图像表示和显示
图像与函数，像素，图像的矩阵表示，图像的解析表示，图像输出设备
1.一幅图像一般可以用一个2-D函数f(x, y)来表示（计算机中为一个2-D数组）。
2.一幅图像可分解为许多个单元。每个基本单元叫做图像元素，简称像素。
3.将一个区域分成3*3个单元以输出10种不同的灰度。用“区域”来代替“像素”。
4.抖动技术：通过调节或变动图像的幅度值来改善量化过粗图像的显示质量。
1.4.数字图像存储格式
存储器件，图像文件格式
主题词：不同波段的图像，数字图像，数字图像处理系统，图像成像技术；3-D图像，彩色图像，多光谱图像，立体图像，序列图像，深度图像，纹理图像，投影重建图像，合成图像；图像处理，图像分析，图像理解；图像的矩阵表示，半调输出，抖动技术，BMP，GIF，TIFF，JPEG
数字图像处理教案.(总22页)
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--内页可以根据需求调整合适字体及大小-- 本 册 教 案 目 录
课次 课题（章节） 页码
1 第1章 数字图像处理及发展简史 图像处理的目的、任务与特点
基本的图像处理系统 应用和发展趋势 1
2 第2章 连续图像的数字描述 图像场取样 标量量化 2
3 矢量量化图像的输入/输出设备 第3章（补充正交变换的理论基础） 3
4 第3章（傅立叶变换、离散余弦变换、离散沃尔什—哈达玛变换） 4
5 第3章（傅立叶变换、离散余弦变换、离散沃尔什—哈达玛变换） 5
6 第4章 图像增强（单点增强、图像平滑、空间域图像锐化、频域增强、彩色技术） 6
7 第4章 图像增强（单点增强、图像平滑、空间域图像锐化、频域增强、彩色技术） 7
8 第5章 图像编码与压缩（预测编码、正交变换编码、统计编码、轮廓编码、二值编码） 8
9 第5章 图像编码与压缩（预测编码、正交变换编码、统计编码、轮廓编码、二值编码） 9
10 第5章 图像编码与压缩（预测编码、正交变换编码、统计编码、轮廓编码、二值编码） 10
11 第6章 图像的恢复和重建（基本概念、退化模型、恢复方法、图像重建的概念和方法） 11
12 第6章 图像的恢复和重建（基本概念、退化模型、恢复方法、图像重建的概念和方法） 12
13 第6章 图像的恢复和重建（基本概念、退化模型、恢复方法、图像重建的概念和方法） 13
14 第7章 图像分割 14
15 第7章 图像分割 15
16 第7章 图像分割 16
17 第8章 彩色图像处理 17 18 期末复习 18
19 期末考查 19 常州大学教案
第 1 次课 2 学时 授课时间 教案完成时间
课题（章节） 第一章 数字图像处理及发展简史 图像处理的目的、任务与特点 基本的图像处理系统 应用和发展趋势
第一章 概论
一、数字图像与像素
数字图像是由一个个的像素（Pixel）构成的，各像素的值(灰度，颜色)一般用整数表示。
二、数字图像处理的目的
1、提高图像的视觉质量。
2、提取图像中的特征信息。
3、对图像数据进行变换、 编码和压缩。
三、工程三层次
图像处理、图像分析和图像理解
图像理解符号目标像素高层中层低层高低抽象程度数据量操作对象小大语义图像分析图像处理
四、图像处理硬件系统组成
图像输入设备（采集与数字化设备，如数码相机）， 图像处理设备（如PC机）和图像输出设备（如显示器，打印机）
第二章 数字图像处理基础
一、图像数字化过程----采样与量化
模拟图像的数字化包括采样和量化两个过程。细节越多，采样间隔应越小。把采样后得到的各像素的灰度值进一步转换为离散量的过程就是量化。一般，灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
二、采样、量化与图像质量的关系
采样点数越多，图像质量越好；量化级数越多，图像质量越好。
为了得到质量较好的图像采用如下原则：
对缓变图像，细量化，粗采样，以避免假轮廓。
对细节化图像，细采样，粗量化，以避免模糊。
三、图像尺寸、数据量、颜色数量的计算
灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。彩色图像的像素值量化后用三个字节(24bit)来表示。
一幅512X512（256K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？（必考）
图像总像素：512px*512px=256K
总数据量：256K*3Byte=768KB
一幅256X256（64K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？
图像总像素：256px*256px=64K
总数据量：64K*1Byte=64KB
四、数字图像类型
二值图像、灰度图像、索引颜色图像)和真彩色图像。
五、数字图像文件的类型
jpg、bmp、tif、gif
