课程信息
课程概述
数字图像处理与计算机视觉课程是计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术的专业基础课之一。 主要内容包括四部分：第一部分是数字图像处理的基础，由绪论、数字图像处理的基本概念和图像变换三章组成； 第二部分是数字图像处理的理论、方法和实例，包括图像增强、图像复原与重建、图像编码与压缩三章； 第三部分是图像特征提取与分析的基本理论、方法和实例，包括图像分割、二值图像处理与形状分析、纹理分析、模板匹配与模式识别四章。 第四部分是图像分类与识别、对象检测、语义分割、目标跟踪、视频运动分析、图像生成等计算机视觉高层任务。 开设该课程的目的是让学生通过本课程的理论学习和实验训练，理解和掌握有关图像处理的基本概念、方法、原理，培养和增强学生创新思维，提高实际动手能力， 而且能应用图像处理知识和计算机视觉技术解决自然科学、工程技术和实际生活中遇到的问题。
预备知识
概率论与数理统计、数字信号处理、计算机程序设计基础
推荐教材
Schedule (update may be applied)
| Date | Lecture |
| Week 1 (9/21) |
绪论 |
| Week 2 (9/28) |
数字图像处理的基础 |
| Week 3 (10/5) |
图像基本运算 |
| Week 4 (10/12) |
图像变换 |
| Week 5 (10/19) |
图像增强 |
| Week 6 (10/26) |
图像复原 |
| Week 7 (11/3) |
图像压缩编码 |
| Week 8 (11/09) |
图像分割 |
| Week 9 (11/16) |
彩色图像处理 |
| Week 10 (11/23) |
图像表示与描述 |
| Week 11 (11/30) |
图像分类 |
| Week 12 (12/07) |
目标检测 |
| Week 13 (12/14) |
语义分割 |
| Week 14 (12/21) |
目标跟踪 |
| Week 15 (12/28) |
图像生成 |
| Week 16 (01/04) |
应用案例 |
成绩要求
最终成绩包括以下几个部分: