遥感气象医学诊断计算机视觉面临的挑战人类视觉机理还不是完全清楚视觉感知技术有待变革多模态融合需要深入探索面向复杂开放场景的模型泛化性亟待提高……1、绪论人类视觉计算机视觉计算机视觉的发展经典机器视觉理论计算机视觉的应用和挑战课程内容及要求课程内容和安排章节名称教学内容及重点（▲）、难点（★）第一章
绪论1.1机器视觉1.2计算机视觉▲1.3机器视觉的发展▲1.4经典机器视觉理论▲1.5计算机视觉的应用与挑战▲第二章
图像表示和处理2.1图像表示▲2.2图像的基本性质▲2.3图像处理数学基础▲2.4图像处理▲第三章
点特征表示3.1图像点特征表示▲★3.2图像特征点检测算法
3.3图像点特征应用▲★第四章线特征表示4.1边缘检测4.2Snake模型▲4.3ASM/AAM模型
4.4霍夫变换第五章区域分割5.1区域分割的定义5.2传统数字图像区域分割算法▲★5.3基于深度学习的区域分割算法▲★章节名称教学内容及重点（▲）、难点（★）第六章纹理分析6.1纹理的概念▲★6.2经典纹理分析方法▲★6.3基于深度学习的纹理分析方法▲★第七章摄像机成像模型7.1成像原理▲★7.2摄像机成像模型▲7.3摄像机标定▲★第八章三维立体视觉重建8.1三维重建介绍▲★8.2多视几何▲★8.3三维重建技术▲★8.4其他三维重建技术▲★第九章运动分析9.1运动分析简介▲9.2时间差分法▲★9.3背景减除法▲9.4光流法▲★第10章计算机视觉应用10.1图像分类▲10.2目标检测▲10.3目标跟踪▲课程要求基础知识数学、图像处理、图形学、模式识别、人工智能、机器学习C/C++,matlab，Python程序设计参考文献ComputerVision:AModernApproach,D.A.ForsythandJ.Ponce,2003,PearsonEducation；ImageProcessing,Analysis,andMachine,M.Sonka,V.Hlavac,andR.Boyle,2004,ThomsonLearning;ComputerVision:AlgorithmsandApplications,2ndEdition,RichardSzeliski,2022,Springer;计算机视觉——计算机理论与算法基础，马颂德，张正友，1998，科学出版社;计算机视觉——算法与系统原理，高文，陈熙霖，1999，清华大学出版社，广西科学技术出版社CVPR,ICCV，ECCV，ACCV；IJCV机器视觉与其他学科的关系图像处理(ImageProcessing)图像处理，人是最终的解释者计算机视觉，计算机是图像的解释者模式识别(PatternRecognition)根据从图像中抽取的统计特性或结构信息，把图像分成设定的类别人工智能（Artificialintelligence）主要研究智能系统的设计和有关智能的计算理论与方法计算机图形学（ComputerGraphics）计算机图形学是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学机器视觉：从二维图像数据到三维描述机器视觉与其他学科的关系计算机图形学计算机视觉战略性新兴领域“十四五”高等教育系列教材1、绪论人类视觉计算机视觉计算机视觉的发展经典计算机视觉理论计算机视觉的应用和挑战课程内容及要求人类视觉人类约有80%的信息是通过视觉系统获取的人类视觉的生理基础：周围环境中的物体在可见光的照射下，在人眼的视网膜上形成图像，由感光细胞转换成神经脉冲信号，经神经纤维传入大脑皮层进行处理与理解。人类视觉电信号首先通过视神经传递到大脑的初级视觉皮层（V1区），位于枕叶。随后，这些信号被传递到次级视觉皮层（如V2、V3），在这些区域中，信号被用来解析更复杂的图像属性。进一步的视觉信息传递到视觉联合区域，如V4和V5，分别处理更细致的颜色和运动信息。大脑的颞叶和顶叶参与信息整合，颞叶处理面孔和物体识别，而顶叶处理空间定位和物体运动。1、绪论人类视觉计算机视觉机器视觉的发展经典机器视觉理论机器视觉的应用和挑战课程内容及要求计算机视觉计算机视觉是是一门致力于使计算机能够从图像或视频中“看”和“理解”现实世界的科学。计算机视觉试图实现人类视觉的信息获取和处理的全过程，通过对