教学目的、要求
本课程为控制理论与控制工程专业研究生的专业基础课，同时也是信息科学其它专业研究生的专业基础课。 计算机视觉的范围很广，本课程覆盖了计算机视觉的主要内容，特别是近年来的成果和主要进展。 通过本课程的学习，要求学生掌握计算机视觉的基本理论，对计算机视觉的发展有所了解，为进一步学习计算机视觉理论和从事专业研究打下基础。
预修课程
图像处理、数字信号处理
教材
教材： 马颂德，张正友，《计算机视觉》，科学出版社，北京，1998。
主要内容
内容提要： 第一章 绪论 生物视觉通路简介 Marr的计算机视觉理论 图象成象过程和模型（射影模型，仿射模型） 计算机视觉现状。 第二章 边缘检测,特征提取 微分滤波器与边缘检测 ( Sobel, Canny 算子等) 点特征的提取(Harris, curvature based operators) 多尺度特征提取（SIFT， Surf， Daisy） 直线边缘提取( Hough 变换 等) 区域特征提取 第三章 特征匹配 基本方法 松弛法 Dynamic programming 均值最小化 Ransac Eigen-vector Approach Graph-cut 点、线的描和的匹配 图象配准 时域配准 频域配准（基于傅里叶变换的配准） 第四章 图象分割 第五章 多视几何初步 射影几何与几何元素表达 仿射变换，指向和方向，平面直线及点线对偶关系； 空间平面及点面对偶关系，二次曲线与二次曲面。 基本矩阵，极线约束，单应矩阵 第六章 摄像机定标 线性模型摄像机定标 基于绝对二次曲线的标定 基于绝对二次曲面的标定 基于主动视觉的标定 第七章 立体视觉和分层重建 立体视觉原理 稀疏点三维重建 （射影重建，仿射重建，欧几里得重建） 第八章 运动描述和运动检测 刚体运动描述 光流场 运动检测 （ Adaboost 等） 第九章 运动跟踪和行为分析 常用的运动跟踪方法 （ condensation 等） 简单行为分析方法 第十章 新型图象物体识别方法 LDA Manifold learning Affine propagation 第十一章 大视场图象和大场景自动重建 Fish-eye image Catadioptric image Range image 大场景自动重建 第十二章 视觉应用 机器人定位 视觉监控 遥感图象分类和识别 生物特征识别 image retrieval 第十三章 近年来ECCV， ICCV， CVPR 得奖工作介绍和计算机视觉的一些主要发展趋向介绍