計算機視覺三維測量與建模-教學大綱、授課計劃

《計算機視覺三維測量與建?！方虒W大綱課程信息課程名稱：計算機視覺三維測量與建模課程類別：素質(zhì)選修課/專業(yè)基礎課課程性質(zhì)：選修/必修計劃學時：64計劃學分：4先修課程：無選用教材：《計算機視覺三維測量與建?！?，李明磊主編，2023年，電子工業(yè)出版社教材。適用專業(yè)：本課程既可以作為高等院校計算機視覺、攝影測量與遙感和電子信息工程等相關專業(yè)的研究生或高年級本科生的參考課程，又可以作為針對三維數(shù)據(jù)處理進行研究的學者和科研人員的參考課程，同時可供工業(yè)從業(yè)者和決策者參考閱讀。課程負責人：二、課程簡介基于計算機視覺的三維空間數(shù)據(jù)獲取和處理技術正處一個蓬勃發(fā)展的時期，相關的三維測量與建模的研究成果被廣泛地應用于各個行業(yè)領域中。與數(shù)字圖像處理技術相比，計算機視覺三維測量與建模技術更關注觀測場景的空間幾何結構信息和傳感器載體的位置姿態(tài)信息。它利用射影幾何、線性代數(shù)和數(shù)值優(yōu)化等理論，從二維影像數(shù)據(jù)中恢復重建出三維空間結構信息和傳感器的位置姿態(tài)數(shù)據(jù)，使觀測者能夠獲得目標對象的三維物理尺寸數(shù)據(jù)以及攝像機等傳感器的位置姿態(tài)關系。本課程介紹攝像機成像的基本數(shù)學模型，分析攝像機的標定原理、影像的特征提取與匹配算法、由運動恢復結構的理論和流程，以及由立體視覺重建稠密三維點云的方法。此外，本課程進一步延伸到圖形學幾何建模的相關知識，介紹三維點云的空間濾波理論和表面網(wǎng)格化的建模方法。課程中包含著者多年的學習和實踐積累，可以為讀者提供計算機視覺相關的三維數(shù)據(jù)獲取與處理的理論和技術參考。三、課程教學要求序號專業(yè)畢業(yè)要求課程教學要求關聯(lián)程度1工程知識1.掌握計算機視覺的三維空間數(shù)據(jù)獲取和處理技術原理和研究成果。2.了解計算機視覺三維測量與建模技術的應用領域和市場需求，為產(chǎn)品設計和開發(fā)提供指導。L2問題分析1.學會對計算機視覺三維測量與建模中出現(xiàn)的問題進行分析和解決，包括硬件故障、軟件錯誤、網(wǎng)絡問題等。2.學會進行故障排除和維修和計算方法，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理應用。H3設計/開發(fā)解決方案1.掌握點云濾波與分割，能將計算機視覺三維測量與建模技術應用到工作和生活領域中。2.學會進行系統(tǒng)測試和驗證，以確保系統(tǒng)的質(zhì)量和性能符合要求。H4研究L5使用現(xiàn)代工具1.掌握計算機視覺三維測量與建模技術研發(fā)的現(xiàn)代工具，如仿真軟件、調(diào)試工具等。2.學會使用現(xiàn)代工具進行數(shù)據(jù)分析和處理，提高工作效率和準確性。M6工程與社會1.了解計算機視覺三維測量與建模技術研發(fā)的產(chǎn)品對社會的影響和作用，以及相關的法律法規(guī)和標準。2.學會將相應技術應用于實際生產(chǎn)和社會服務中，為社會做出貢獻。L7環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展L8職業(yè)規(guī)范L9個人和團隊1.學會個人發(fā)展和團隊合作，提高個人和團隊的綜合素質(zhì)。2.學會與他人合作和溝通，建立良好的人際關系和團隊合作氛圍。H10溝通1.學會進行有效的溝通和表達，與客戶、同事和上級保持良好的溝通和協(xié)作。2.學會進行跨文化溝通和合作，提高國際化視野和跨文化交流能力。M11項目管理1.學會進行項目管理和組織，包括項目計劃、進度控制、質(zhì)量管理等。2.學會進行風險評估和管理，提高項目成功的概率和效率。L12終身學習1.學會進行自我學習和自我提升，不斷提高自身的專業(yè)水平和創(chuàng)新能力。2.學會進行終身學習和職業(yè)發(fā)展規(guī)劃，不斷拓展職業(yè)領域和發(fā)展空間。H注：“課程教學要求”欄中內(nèi)容為針對該課程適用專業(yè)的專業(yè)畢業(yè)要求與相關教學要求的具體描述?！瓣P聯(lián)程度”欄中字母表示二者關聯(lián)程度。關聯(lián)程度按高關聯(lián)、中關聯(lián)、低關聯(lián)三檔分別表示為“H”“M”或“L”?！罢n程教學要求”及“關聯(lián)程度”中的空白欄表示該課程與所對應的專業(yè)畢業(yè)要求條目不相關。四、課程教學內(nèi)容章節(jié)名稱主要內(nèi)容重難點關鍵詞學時類型1緒論數(shù)字影像影射幾何學基礎歐式空間坐標轉換成像模型與成像系統(tǒng)中的坐標系常見的三維成像方式三維計算機視覺的應用了解數(shù)字影像的概念、類型；掌握人工輸入、主動式掃描、被動式掃描等常見的三維成像方法7理論+實操2攝像機的幾何標定攝像機標定參數(shù)攝像機內(nèi)參數(shù)標定靜態(tài)場景多視角下攝像機系統(tǒng)的自標定攝像機系統(tǒng)的半自動標定攝像機與激光雷達的聯(lián)合標定應用舉例熟悉內(nèi)參數(shù)、外參數(shù)、標定方法分類等攝像機標定參數(shù)；掌握攝像機系統(tǒng)的半自動標定的方法7理論+實操3影像特征提取表達影像特征的基本概念邊緣和線特征提取點特征提取紋理特征表達應用舉例了解影像特征的基本概念；掌握邊緣和線特征提取、點特征提取、紋理特征表達的方法7理論+實操4由運動恢復結構對極幾何影像的單應變換求解二視圖的基礎矩陣攝像機位置姿態(tài)和場景結構恢復光束法平差應用舉例了解八點算法、七點算法等二視圖的基礎矩陣；掌握攝像機位置姿態(tài)和場景結構恢復的方法7理論+實操5雙目立體視覺標準形式的雙目系統(tǒng)匹配基礎傳統(tǒng)立體匹配算法圖割優(yōu)化匹配算法結構光三維掃描立體視覺標定應用舉例了解傳統(tǒng)立體匹配算法、圖割優(yōu)化匹配算法；掌握結構廣三維掃描和立體視覺標定的原理與方法12理論+實操6點云濾波與分割采樣點云特性點云濾波增強點云超體素分割目標級別分割掌握點云濾波增強、點云超體素分割、目標級別分割的影響和應用7理論+實操7云特征提取和三維配準點云特征提取點云精配準點云粗配準異源三維數(shù)據(jù)的配準融合應用舉例理解點云特征提取、點云精配準、點云粗配準的原理與應用7理論+實操8三維表面建模與網(wǎng)絡模型濾波三維表面網(wǎng)絡模型顯式建模方法隱式建模方法模型網(wǎng)絡濾波去噪應用舉例理解先三維表面網(wǎng)絡模型原理；掌握網(wǎng)絡濾波去噪技術10理論+實操五、考核要求及成績評定序號成績類別考核方式考核要求權重（%）備注1期末成績期末考試大作業(yè)50百分制，60分為及格2平時成績實踐8次40優(yōu)、良、中、及格、不及格3平時表現(xiàn)出勤情況10兩次未參加課程則無法獲得學分注：此表中內(nèi)容為該課程的全部考核方式及其相關信息。六、學生學習建議學習方法建議1.依據(jù)專業(yè)教學標準，結合崗位技能職業(yè)標準，通過案例展開學習，將每個項目分成多個任務，系統(tǒng)化地學習。2.通過每個項目最后搭配的習題，鞏固知識點。3.了解行業(yè)企業(yè)技術標準，注重學習新技術、新工藝和新方法，根據(jù)教材中穿插設置的智能終端產(chǎn)品應用相關實例，對已有技術持續(xù)進行更新。4.通過開展課堂討論、實踐活動，增強的團隊協(xié)作能力，學會如何與他人合作、溝通、協(xié)調(diào)等等。學生課外閱讀參考資料《計算機視覺三維測量與建?！?，李明磊主編，2023年，電子工業(yè)出版社教材。七、課程改革與建設本課程內(nèi)容緊跟時代的發(fā)展，并結合最新的學術動態(tài)，對影像處理、視覺重建、點云濾波和表面建模處理等內(nèi)容進行綜合介紹。從理論基礎、技術實現(xiàn)和應用案例等方面進行闡述。此外，本課程具有較強的實用性，不僅對基于視覺的三維重建與數(shù)據(jù)處理的理論知識進行分析和探討，還對相關的實踐應用進行闡述，盡量避免理論學習的枯燥乏味。平時對學生的考核內(nèi)容包括出勤情況、學生的學習成果、課堂討論等方面，占期末總評的50%。期末考試成績占期末總評的50%。制訂人簽字：教研室主任簽字：院部負責人簽字：修訂時間：年月日教學日歷（20xx～20xx學年第x學期）開課學院開課專業(yè)講授學時32課程名稱計算機視覺三維測量與建模授課教師實踐/實驗學時32授課年級授課班級總學時64使用教材《計算機視覺三維測量與建?！穮⒖紩俊队嬎銠C視覺三維測量與建?！沸v周次授課內(nèi)容分章節(jié)題目第1周第一章緒論（4學時）1.1數(shù)字影像（1學時）1.2影射幾何學基礎（1學時）1.3歐式空間坐標轉換（1學時）1.4成像模型與成像系統(tǒng)中的坐標系（1學時）第2周第一章緒論（3學時）1.5常見的三維成像方式（1學時）1.6三維計算機視覺的應用（1學時）1.7小結（1學時）第二章攝像機的幾何標定（1學時）2.1攝像機標定參數(shù)（1學時）第3周第二章攝像機的幾何標定（4學時）2.2攝像機內(nèi)參數(shù)標定（1學時）2.3靜態(tài)場景多視角下攝像機系統(tǒng)的自標定（1學時）2.4攝像機系統(tǒng)的半自動標定（1學時）2.5攝像機與激光雷達的聯(lián)合標定（1學時）第4周第二章攝像機的幾何標定（2學時）2.6應用舉例（1學時）2.7小結（1學時）第三章影像特征提取表達（2學時）3.1影像特征的基本概念（1學時）3.2邊緣和線特征提?。?學時）第5周第三章影像特征提取表達（4學時）3.3點特征提?。?學時）3.4紋理特征表達（1學時）3.5應用舉例（1學時）第6周第三章影像特征提取表達（1學時）3.6小結（1學時）第四章由運動恢復結構（3學時）4.1對極幾何（1學時）4.2影像的單應變換（1學時）4.3求解二視圖的基礎矩陣（1學時）第7周第四章由運動恢復結構（4學時）4.4攝像機位置姿態(tài)和場景結構恢復（1學時）4.5光束法平差（1學時）4.6應用舉例（1學時）4.7小結（1學時）第8周第五章雙目立體視覺（4學時）5.1標準形式的雙目系統(tǒng)（1學時）5.2匹配基礎（1學時）5.3傳統(tǒng)立體匹配算法（2學時）第9周第五章雙目立體視覺（4學時）5.4圖割優(yōu)化匹配算法（2學時）5.5結構光三維掃描（2學時）第10周第五章雙目立體視覺（4學時）5.6立體視覺標定（2學時）5.7應用舉例（1學時）5.8小結（1學時）第11周第六章點云濾波與分割（4學時）6.1采樣點云特性（1學時）6.2點云濾波增強（2學時）6.3點云超體素分割（1學時）第12周第六章點云濾波與分割（3學時）6.4目標級別分割（2學時）6.5小結（1學時）第七章點云特征提取和三維配準（1學時）7.1點云特征提?。?學時）第13周第七章點云特征提取和三維配準（4學時）7.2點云精配準（1學時）7.3點云粗配準（2學時）7.4異源三維數(shù)據(jù)的配準融合（1學時）第14周第七章點云特征提取和三維配準（2學時）7.5應用舉例（1學時）7.6小結（1