上海交大软件学院深度解析：计算机视觉课程与应用

上海交通大学软件学院的“计算机视觉”课件提供了一个全面深入的学习框架，旨在让学生掌握这一领域的关键概念和技术。课程由孙焱教授授课，其邮箱为sunyan@cs.sjtu.edu.cn，强调理论与实践相结合的教学方式。 课程内容涵盖了计算机视觉的核心主题，包括但不限于： 1. 绪论：介绍计算机视觉的基本概念和目标，即从二维投影（图像）中恢复关于三维场景的有用信息。 2. 图像生成与表示：理解如何从物理世界获取和表示图像数据，以及不同编码方法的重要性。 3. 图像滤波与增强：通过滤波技术提高图像质量，如去噪、平滑和增强对比度。 4. 颜色与明暗分析：研究颜色空间和亮度处理在计算机视觉中的应用，如色彩特征提取。 5. 纹理分析：探讨纹理在识别和分类中的作用，以及纹理特征的提取和描述。 6. 基于内容的图像检索：利用图像内容进行搜索和匹配，实现智能信息检索。 7. 2D运动分析：处理和分析视频序列中的物体运动，这对于动作捕捉和视频分析至关重要。 8. 图像分割：将图像分解成有意义的部分，以便于后续处理和理解。 9. 2D匹配：匹配不同图像中的相同或相似区域，用于图像拼接和模板匹配等任务。 10. 2D图像中的3D信息：理解如何从二维图像推断三维结构，如深度估计和立体视觉。 11. 3D感知与目标位姿计算：涉及三维空间中的物体检测、定位和姿态估计。 12. 3D模型匹配：通过比较三维模型来识别物体，是机器人导航和增强现实的基础。 13. 虚拟现实：探索虚拟环境的构建，以及如何利用计算机视觉技术提供沉浸式体验。 参考书目列举了多本权威教材，如L.G. Shapiro和G.C. Stockman的《计算机视觉》、DA Forsyth和J.Ponce的《计算机视觉：现代方法》等，以及国内著作如马颂德和张正友的《计算机视觉》。评估体系注重项目实践（70%）、口头报告（25%）和讨论（5%）的综合运用，反映出课程重视实际操作和问题解决能力的培养。 学习计算机视觉的原因在于，随着数字化世界的普及，图像和视频无处不在，且它催生出众多实用应用，如图像编辑、特效制作、三维建模、医学成像以及家居自动化等领域。这门课程对于那些希望在这个快速发展的技术领域内深入研究或应用的人来说，提供了坚实的基础。