圖像處理與機器視覺課程教學大綱課程名稱：圖像處理與機器視覺英文名稱：ImageProcessingandMachineVision課程號：無課程類型：專業任選課總學時及學分：48學時（含實驗16學時）學分：3適應對象：自動化專業主要先修課程：高等數學、概率論、復變函數、數字信號處理執行日期：第7學期課程的性質與任務 性質：圖像處理與機器視覺課程是自動化專業在自動化工程方向的一門專業方向選修課。機器智能化是自動化學科的重要發展目標之一，也是國際上跨學科的熱門研究領域。而圖像處理與機器視覺技術是機器智能化過程的重要手段，它與模式識別、人工智能及認知科學等都有緊密的關系。本課程對于開闊學生視野、使學生了解本專業的發展前沿,把學生培養成自動化領域的復合型人才具有重要的地位和作用。 任務：依據學校辦學定位和專業培養方案中的專業人才培養目標、畢業生相關知識、能力、素質要求，在規定的時間和學時范圍內，完成課程的理論與實驗教學；以學生為中心，通過開展各種教學活動，使學生對課程所涉及的內容能夠熟練掌握和靈活運用，掌握一定的科學研究方法與技能，培養學生分析與解決實際工程問題的能力，為有潛力成為研究型人才的學生打下一定基礎；培養學生創新意識，提升團隊合作、自主學習能力以及綜合素質，適應人才培養的需要。課程目標1.課程目標本課程的總體教學目標是使學生能熟練掌握本課程中所涉及的圖像處理與機器視覺技術，并具備靈活運用所學知識進行分析與解決實際工程問題的能力。以“夯基礎、強實踐、重創新”，融知識傳授、能力培養、素質教育于一體的教學理念，提高學生的創新、團隊合作、自主學習能力；并引導學生樹立正確的人生觀、價值觀，培養精益求精的大國工匠精神，提高綜合素質。通過本課程的教學，使學生在知識、能力、素質三個方面達到以下幾點要求：課程目標1：了解圖像處理與機器視覺技術的基本概念、以及圖像處理與機器視覺技術在科學研究、工業生產、日常生活中的主要應用場景和用途，了解圖像處理與機器視覺技術當前面對的挑戰性難題，以及功克這些技術對國家科技發展的重要意義；課程目標2：掌握圖像處理與機器視覺的基本原理與方法，包括空頻域圖像處理、彩色圖像處理、形態學圖像處理等基本原理與方法，以及特征提取、視覺成像模型、立體視覺與三維重建等知識模塊；了解圖像工程相關的工程倫理與從業規范，掌握圖像處理與機器視覺相關算法設計的基本原則與策略；能綜合運用所學的知識，分析、解決圖像領域的工程技術問題；課程目標3：通過圖像處理與機器視覺相關實驗提高學生的動手實踐能力、使用現代工具的能力、相關算法的性能評價能力，培養學生的創新意識、終身學習意識、嚴謹的治學態度和大國工匠精神，提高綜合素質。課程教學目標對培養要求的支撐關系：教學目標培養要求指標點目標1了解學科前沿及發展趨勢，并了解科研人背后的人文精神與強國重任。目標2寬厚堅實的專業技術理論基礎知識；遵守從業規范、工程倫理，具有人文關懷精神；問題分析、設計研發、探索的方法；目標3計算機應用能力、使用現代工具；自學能力、創新意識和較高的科學素質與人文素養；終身學習教學內容對相關專業畢業要求的支撐關系畢業要求畢業要求分指標點課程目標1、工程知識在高等數學、線性代數、概率論、數字信號處理等課程知識的基礎上，學習圖像處理與機器視覺的基本技術，具備將復雜技術問題分解為多個基本功能單元并進行功能分析、組合設計的知識基礎。課程目標1、22、問題分析應用數學、自然科學與工程科學的基本原理和圖像處理與機器視覺的核心技術，對復雜的圖像工程問題進行理性分析，同時培養學生解決問題過程中的理性思考和創新能力。課程目標2、33、設計/開發解決方案在考慮相關社會倫理方面諸因素的前提下，針對復雜的工程問題，設計滿足特定需求、具有一定創新性的圖像處理算法。并且在解決問題過程中培養學生的人文關懷精神，偏向柔性化與人性化設計。課程目標1、2、34、研究運用基礎課程知識及本課程知識，進行圖像處理與機器視覺前沿領域的問題研究，培養解決重大和重要科技問題的自信，有承擔強國重任的意識與使命感，樹立文化自信。課程目標1、2、35、使用現代工具應用Matlab、python等軟件工具進行圖像處理與機器視覺算法設計。課程目標3教學內容及其基本要求 課程的教學內容主要包括緒論、數字圖像基礎、數字圖像處理模塊、特征提取模塊、視覺成像模型、立體視覺及三維重建模塊等六部分內容；本課程的基本要求是通過本課程的學習，學生能夠掌握圖像處理與機器視覺的基本概念、原理與方法，并能靈活運用所學知識，具備初步解決工程問題的能力。具體內容及要求如下：1.緒論（支撐課程目標1、3）圖像處理及機器視覺技術當前主要的技術成果及主要采用的研究方法；圖像處理及機器視覺技術當前面對的挑戰性技術難題；圖像處理與機器視覺技術在科學研究、工業生產、日常生活中的主要應用。2.數字圖像基礎（支撐課程目標1） 介紹人類視覺的感知機理、與工業相機之間的關聯，以及數字圖像采樣和量化的主要過程；數字圖像在計算機中的存儲形式及當前使用主要的存儲格式；數字圖像具有的基本屬性；數字圖像的簡單運算等。數字圖像處理模塊（支撐課程目標1、2、3）介紹圖像空間域、頻率域濾波技術的基本原理；典型的圖像空間域、頻率域濾波器的結構形式；彩色圖像處理的基本概念與原理，形態學圖像處理的基本原理，以及圖像分析的經典方法。圖像特征提取模塊（支撐課程目標1、2、3）圖像特征提取的基本概念；評價圖像特征提取效果的主要標準；圖像顏色特征、圖像紋理特征、圖像形狀特征、圖像邊緣特征以及圖像點特征的提取方法。視覺成像模型（支撐課程目標2、3）幾何基元及二維、三維變換的坐標表示方法；三維到二維投影的基本原理，機器視覺系統的主要組成部分及各個組成部分中元器件選型的基本原則。立體視覺及三維重建模塊（支撐課程目標2、3）立體視覺的基本原理；立體視覺系統的標定方法；理解極線幾何中基礎矩陣、本質矩陣的概念；圖像對中進行點特征的提取與匹配，進而建立簡單的三維場景模型的主要步驟和方法。各教學環節學時分配按照上述教學內容及其基本要求，各教學模塊課堂教學和實驗教學的學時分配如表2所示。表2各教學模塊課堂教學和實驗教學的學時分配學時環節課堂教學實驗合計教學模塊模塊一、緒論202模塊二、數字圖像基礎202模塊三、數字圖像處理模塊12618模塊四、圖像特征提取模塊8412模塊五、視覺成像模型426模塊六、立體視覺及三維重建模塊448共計321648教學策略與方法1.課堂講授1)采用線上線下混合式教學模式，充分利用網絡在線教學資源，采用課外在線學習與課堂授課、課堂討論學習相結合的教學模式；2）線下教學采用采用電子教案、多媒體教學與傳統板書、知識講授與實際程序運行演示相結合等方式，提高課堂教學信息量，增強教學的直觀性；線下教學中注意啟發互動式教學，激發學生主動學習的興趣，培養學生獨立思考、分析問題和解決問題的能力；3）將與課程內容相關的思政元素融入教學，使學生有代入感，通過對案例的分析討論，使學生明確所肩負的社會責任，樹立正確的人生觀、價值觀；4）加強實踐能力訓練，培養學生利用圖像處理與機器視覺工具軟件分析、處理數字圖像的工程能力，以及學生的團隊合作意識；5）將學科的新技術、新方法以及教師的科研成果引入教學。將教學中的知識點與科研實踐相結合，將枯燥的概念與實際生活中的現象相聯系，使學生了解前沿技術，激發學生的創新意識，培養學生分析解決實際工程問題的能力；2.循序漸進案例分析以每章學習的具體案例為主線，應用所學知識在實例分析中深入理解如何將所學理論知識應用于解決實際問題的方法和思路。引導學生主動思考，學會根據實例設計分析，提高學生綜合運用本門課理論知識的能力，并為后續其他專業課程的學習打下良好的基礎。3.課程思政融入教學過程，參考思政元素如下：1）介紹圖像處理與機器視覺的應用領域和前景時，使學生了解圖像處理與機器視覺技術的研究對國家科技發展的重要意義，認識到學習該課程的重要性，并能把自身職業規劃和國家的發展聯系起來，培養學生們的家國情懷；2）結合視覺成像芯片的發展歷史、與成像芯片相關的先進技術，尤其是國內企業案例，使學生加強創新意識，培養學生的民族精神，工匠精神，樹立正確的人生觀。3）在各知識模塊的學習過程中通過課堂中對當前技術所面臨的挑戰性與瓶頸性問題的介紹，以及線上網絡視頻公開課中對前沿性知識的了解，培養學生勇于探索、勇攀高峰、不怕困難和挫折的良好素質，提高學生的創新意識，拓寬學生的國際化視野；4）在基本知識模塊的平時測評環節中要求學生遵守客觀、嚴謹的良好作風，培養學生的專業素養與大國工匠精神，并遵守從業規范、工程倫理，具有人文關懷精神；5）在實驗環節中通過提出規范性、創新性、先進性等要求，提高學生的動手實踐能力、創新能力、使用現代工具的能力、相關算法的性能評價能力；通過綜合性地分析與設計相關算法，提高解決復雜問題的能力，培養實事求是的工作作風、嚴謹的科學態度、團隊合作意識、終身學習意識等。6）利用張氏相機標定方法進行相機標定時，需要對標定靶標進行多次標定操作才能夠獲得比較準確的標定結果。在工作學習中，也要培養精益求精的精神，不能淺嘗輒止?？己嗽u價方法及要求（一）考核評價方法及要求本課程布置課后作業，由學生獨立完成，教師可擇機安排復習課進行講解。期末綜合成績由兩部分組成，平時成績由日常出勤、作業、平時測試、實驗報告等構成，占總成績的30%（日常出勤10%、作業（含實驗報告）10%、平時測試10%），期末考試試卷成績占總成績的70%。期末考試試卷為閉卷考試試卷。各項成績綜合，得到本課程成績。課程目標支撐畢業要求考核與評價方式及權重（%）權重（%）平時成績期末考試11、410102021、2、410305033、4、5103030合計3070100 試卷命題雙向細目表如下：知識模塊學時分布考分分布選擇題計算題設計及簡答題課程目標題量分值題量分值題量分值一緒論與圖像處理基礎483315目標1二空間域圖像增強8272222015目標2、3三頻域圖像增強81611215目標2、3四彩色圖像處理2515目標2、3五特征提取122222110210目標2、3六成像模型61111110目標2、3七立體視覺81111210目標2、3總計4810010106457452.評分標準（1）平時分評價標準平時分包含出勤、平時作業（含實驗報告）、平時測試成績，各占學生總成績的10%，共計占30分：基本要求評價標準權重（%）優秀（26-30分）良好（22-25分）合格（18-21分）不合格（＜18分）掌握數字圖像處理的基礎知識、基本理論（主要包括：數字圖像的采集、存儲等基本概念、空域與頻域圖像處理中的基本原理與方法、彩色圖像處理與形態學圖像處理的基本原理、圖像分析的基本方法）和基本技能，并能夠運用所學知識對圖像工程中的問題進行分析、設計與優化。準時出勤；按時交作業，及時參與平時測評；熟練掌握數字圖像處理基礎知識、理解基本理論內涵、掌握圖像處理基本技能，并靈活運用于圖像工程問題的分析。實驗報告中基本概念正確、論述層次分明，語言規范。準時出勤；按時交作業；及時參與測評；掌握數字圖像吹了基礎知識、基本理論，能基本理解理論內涵，基本掌握圖像處理技能，能夠用于圖像工程問題的分析。實驗報告中基本概念正確、語言較規范。能保證基本出勤；按時交作業；參與測評；掌握數字圖像處理基礎知識、基本理論和基本技能，對圖像工程問題的分析不夠完善。實驗報告中基本概念正確、語言較規范。不能準時出勤；不能按時交作業，不參與測評；對數字圖像處理基礎知識、基本理論和基本技能掌握較差，不能對圖像工程問題進行正確分析；有抄襲現象。30（3）期末考試評價標準期末考試成績占學生總成績的70%，即占70分：課程期末考試評價標準基本要求評價標準權重（%）優秀（63-70分）良好（49-62分）合格（42-48分）不合格（0-41分）課程目標1掌握數字圖像處理的基本概念、基礎知識、基本技能，并能夠運用所學知識對圖像工程中的問題進行分析、評價。（對應畢業要求1、4）熟練掌握數字圖像處理基礎知識、基本理論和基本技能，并靈活運用于圖像工程問題的分析?；菊莆諗底謭D像處理基礎知識、基本理論；能夠運用于圖像工程問題的分析，但不夠完善?；菊莆諗底謭D像處理基礎知識、基本理論；基本能夠運用于圖像工程問題的分析，但錯誤較多。數字圖像處理基礎知識、基本理論錯誤較多；不能對圖像工程問題進行有效分析。10課程目標2能夠應用數字圖像處理的基本原理、基本方法分析、判斷圖像工程中的影響因素、關鍵環節和參數。（對應畢業要求1、2、4）能夠熟練應用數字圖像處理的專業知識，分析、判斷圖像工程中的關鍵環節和影響因素。能夠應用數字圖像處理的專業知識，分析圖像工程中的影響因素，但不夠完善。能夠應用數字圖像處理的專業知識分析簡單圖像工程問題。不能夠應用數字圖像處理的專業知識分析圖像工程問題。30課程目標3能夠應用數字圖像處理的基本知識、基本原理與方法解決圖像工程中的實際問題，并給出設計方案。（對應畢業要求3、4、5）能夠熟練應用數字圖像處理的專業知識，針對給定的圖像工程問題，能夠從不同角度給出設計方案。能夠應用數字圖像處理的專業知識，針對給定的圖像工程問題，能夠從不同角度給出設計方案，但不夠完善。能夠應用數字圖像處理的專業知識，針對給定的圖像工程問題，給出簡單的設計方案。不能夠應用數字圖像處理的專業知識解決圖