南京理工大学
《图像分析与图像理解》课程内容简介
课程编码 B106C010 课程类别 必修课
课程名称 图像分析与图像理解
英文名称 Image Analysis and Image Understanding
开课院系 计算机科学与工程学院
开课季节 秋学期 授课方式 面授讲课
考核方式 考试 课件地址
考试方式 闭卷 成绩计算方法 期末100%
课程总学时 32 课程学分 2
实验学时 适用对象
课程类型 理论课 课程属性 必修
任 课 教 师
教师姓名性别所属院系职称年龄
娄震 计算机科学与工程学院 副教授 47

教学目标:
通过本课程的学习,使学生掌握图像处理和分析的初步方法;掌握图像处理和分析中各种特征的计算和表示方法,学会使用这些特征表示方法处理目标检测、跟踪和识别问题;掌握图像理解的基本理论。
力争使学生在系统掌握图像分析与图像理解的基本理论的同时,并具备一定的可重复科学实验研究的实践技能,为学生从事机器视觉检测、模式识别理论研究和工程应用打下基础。

课程内容:
1. 目标分析初步  (4学时)
1.1 直线Hough变换与广义Hough变换
1.2 链码跟踪和填充*
1.2.1链码与目标面积、周长计算
1.2.2轮廓跟踪
1.2.3轮廓填充
1.3 投影的基本概念与使用
2. 角点检测    (2学时)
2.1  Harris角点检测*
2.2 尺度不变Harris角点检测
2.3 仿射不变Harris角点检测
2.4 SUSAN检测算子*
3. 光流计算    (2学时)
3.1 光流基本概念
3.2 H.S光流计算方法*
3.3 稠密光流与特征光流计算
3.4 光流的运用——视频运动目标检测
4. 直方图特征计算与表示  (4学时)
4.1 直方图概述*
4.2 颜色特征计算*
4.3 纹理特征计算*
4.3.1 Gabor特征提取
4.3.2 LBP特征提取及其改进
4.4 颜色、纹理直方图特征表示*
4.5 直方图特征应用之一——背景建模
4.6 直方图特征应用之二——视觉目标跟踪
5. HOG特征计算与表示  (2学时)
5.1 HOG特征提取
5.2 金字塔HOG特征提取*
5.3 HOG特征应用——行人检测(可见光与红外人体的检测)
5.4 稀疏编码直方图特征
6. SIFT、SURF特征计算与表示  (4学时)
6.1 SIFT特征计算
6.1.1 SIFT原理*
6.1.2 PCA-SIFT
6.1.3 Affine SIFT
6.1.4 SIFT特征应用——单幅图像目标检测
6.2 SURF特征计算
7. 形状特征计算与表示  (2学时)
7.1 GIST特征*
7.2 形状上下文特征
7.3 形状特征应用——道路形状识别
8. 图像理解的先验建模进展  (4学时)
8.1 图像贝叶斯推断*
8.2 高斯模型、回归模型与马尔科夫随机场
8.3 图像理解的变分PDE建模
9. 图像理解的稀疏编码(4学时)
   9.1 图像高阶统计特性与稀疏性
   9.2 图像稀疏编码
   9.3 图像稀疏编码与感知
10. 图像特征抽取与模式识别(4学时)
   10.1 图像特征抽取与维数约简*
   10.2 分类器模型和概率识别方法
10.3 计算机视觉应用
其中,标*号的要求学生重点掌握

适用学生:
全日制硕士    非全日制硕士    留学硕士    进修硕士    硕博连读    本科直博    全日制博士    留学博士    进修博士    在职专硕    其他    

预修课程:
预修课程:
    C语言程序设计,线性代数, 矩阵分析、概率论、图像处理

参考书目:
教材:
[1] 任明武编写, 图像处理与分析讲义. 南京理工大学出版.
[2] 艾海舟,武勃等译,Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle著,图像处理、分析与机器视觉(Image Processing, Analysis, and Machine Vision)第二版.北京:人民邮电出版社,2006.ISBN7-115-11496-X/TP.3544.
[3] 章毓晋, 图像处理与分析技术(第二版).北京:高等教育出版社, 2008.
[4] 王永明, 图像局部不变性特征与描述. 北京:国防工业出版社,2010.
参考书:
[1] 姚敏,数字图像处理.北京:机械工业出版社.
[2] 章毓晋,图像处理与分析.北京:清华大学出版社.
[3] 荆仁杰,计算机图像处理.浙江:浙江大学出版社.
[4] 徐建华,图像处理与分析.北京:科学出版社.
[5] 陈廷标,数字图像处理.北京:人民邮电出版社.
[6] 章毓晋. 图像工程, 上、中、下三册,北京:清华大学出版社, 2012
[7] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Digital image processing using MATLAB:MATLAB版/(美).
[8] 艾海舟武勃等,图像处理、分析与机器视觉,北京:人民邮电出版社 2003
[9] Jean-Luc Stark等著, 肖亮、张军,刘鹏飞等译. 稀疏图像和信号处理:小波、曲波
和形态多样性, 北京:国防出版社, 2014.

备注: