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上海交通大学电院博士课程内容介绍《计算机视觉》

上海交通大学 免费考研网/2012-12-27


《计算机视觉》

课程代码C032703学分/学时3.0/54开课时间
课程名称计算机视觉
开课学院电子信息与电气工程学院
任课教师刘允才
面向专业模式识别与智能控制
预修课程图像处理
课程讨论时数4 (小时)课程实验数8 (小时)
课程内容简介

计算机视觉试图从场景的图像或图像序列恢复原来场景的有用信息,譬如,场景中三维物体的结构、运动,表面曲率和方向,以及物体的三维状态和场景中动作的意义。在此课程中,我们将介绍计算机视觉的基本概念、理论和算法。首先,回顾图像处理的基本操作,然后讨论区域、边沿检测、立体视觉、三维运动分析、轮廓、纹理、光度学、光流场、摄像机标定、三维曲面、动态视觉等等的理论和算法。

课程内容简介(英文)

Computer vision aims to recover useful information about a 3D scene from its 2D projections (images), such as the depth and structure, motion, surfaces curvature and orientation of 3D objects and status and meaning of the actions of 3D scene. In this course, basic concept, theories and algorithms of computer vision are introduced. First, basic operations of image will be reviewed, then relative theories and algorithms of regions, edge detection, stereo vision, 3D motion analysis, contour, texture, shading, optical flow, camera calibration, curves and surfaces of reconstructed 3D objects, dynamic vision systems will be discussed in details.

教学大纲

第一讲 绪论 (Introduction)1. Concept of computer vision2. Related fields3. Perspective Projection 4. Digital Image第二讲 图像滤波 (Image Filtering)1. Linear system2. Mean Filter3. Gaussian Filter4. Discrete Guassian Filter 5. Median Filter (nonlinear)6. Other nonlinear filters7. Morphological Filters8. Histogram Modification 第三讲 二进制图像处理 (Binary Image Processing)1. Neighbors/path/connectivity2. Geometric attributes of a binary image/component3. Binary Processing第四讲 区域 (Region)1. Region Representation2. Region Segmentation第五讲 边沿检测 (Edge Detection)1. Edge detection2. Gradient Based Edge Detection3. LapLacian Operator4. LapLacian of Gaussian 5. Canny Edge Detector6. Corner Detection7. Line Detection 第六讲 立体视觉 (Stereo)1. Depth and stereo2. Typical stereo imaging system3. Stereo matching4. Stereo of arbitrary camera arrangement5. Structured Lighting 第七讲 运动的理解与估值 (Motion)1. 3D motion expression2. Motion from 3D PCs3. Motion from 2D PC4. Motion from LC’s5. Motion from other image clues第八讲 轮廓 (Contours)1. Digital Curve2. Curve Reporesentations3. Curve fitting4. Regression5. Hough Transform第九讲 纹理 (Texture)1. Gray-level co-occurrence Matrix2. Structural analysis of texture3. Model-based Texture Analysis4. Shape From Texture第十讲 图像光度学 (Shading)1. Basic Concepts2. Surface Reflectance3. Shape from shading 4. Photometric stereo第十一讲 光流场 (Optic Flows)1. Concept2. Constraint equation of optical flow3. Solve for optical flow4. Understand optical flow第十二讲 系统校准 (Calibration)1. Introduction2. Absolute orientation3. Relative Orientation4. Exterior Orientation5. Interior Orientation第十三讲 曲线与曲面 (Curves and Surfaces)1. Basic Geometry2. Representation of curve and surface3. Surface Interpolation4. Surface Approximation5. Surface Segmentation6. Surface Registration第十四讲 动态视觉 (Dynamic Vision)1. Change Detection2. 3D structure from motion3. Tracking

课程进度计划

(无)

课程考核要求

作业: 10%考试:60%课题研究报告:30%

参 考 文 献
  • 1. Ramerh Jian, et al., Machine Vision, MIT Press and McGraw-Hill, Inc, 1995 (2003)2. Dama H. Ballard, et al., Computer Vision, Prentice-Hall Inc., 19823. David Marr, Vision, W.H. Freeman and Company, 19824. Emanuele Trucco., Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice-Hall Inc., 19985. 贾云得, 机器视觉,科学出版社,2000
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