I5870B 教學大綱表

教學大綱表 (103學年度第2學期)

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課程名稱 Course Title	(中文) 電腦視覺 (英文) Computer Vision			開課單位 Departments	資訊工程研究所
				課程代碼 Course No.	I5870B
授課教師 Instructor	謝禎冏
學分數 Credit	3.0	必/選修 core required/optional	選修	開課年級 Level	研究所
先修科目或先備能力(Course Pre-requisites)：資料結構、影像處理
課程概述與目標(Course Overview and Goals)：課程概述與目標：電腦視覺是一門研究如何使機器「看」的科學。要言之，其乃利用攝影機和電腦代替人眼對目標進行偵測、識別、跟蹤和測量等工作，以作為智慧型系統決策的依據。講授內容包括電腦視覺之基本觀念、理論基礎與可能之應用，本課程亦將指導學生利用OpenCV電腦視覺程式庫進行若干電腦視覺專題的實作與模擬。
教科書(Textbook)	影像處理與電腦視覺，鍾國亮著，第五版，東華書局
參考教材(Reference)	Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library by Gary Bradsk

課程大綱 Syllabus			學生學習目標 Learning Objectives	單元學習活動 Learning Activities	學習成效評量 Evaluation	備註 Notes
序 No.	單元主題 Unit topic	內容綱要 Content summary	學生學習目標 Learning Objectives	單元學習活動 Learning Activities	學習成效評量 Evaluation	備註 Notes
1	Introduction	Computer Vision and Applications	了解為何要學電腦視覺	講授	實驗
2	Camera Model and Image Representation	1. 2D image from projection of a 3D scene 2. Imaging formation 3. Pin-hole camera 4. Video cameras	影像之基本處理	講授	實驗
3	Filtering and Enhancing Images	1. Gray level transformations 2. Histogram processing 3. Enhancement using arithmetic operations 4. Spatial filtering	學會使用OpenCV做基本影像處理	講授實作	實驗
4	Binary Image Processing	1. Pixels and neighborhood 2. Applying masks to images 3. Counting the object in an image 4. Connected components labeling 5. Binary image morphology 6. Region properties 7. Region adjacency graphs 8. Thresholding gray-scale images	學會抽取特徵	討論講授實作	實驗
5	Case study - OCR	1. Handwritten OCR systems 2. CIL - Greek Handwritten Character Database 3. Proposed OCR Methodology 4. Experimental Results 5. Experiments on Historical Documents	學會寫程式進行文字辨識	討論講授	實驗
6	Image Segmentation	1. Clustering 2. K-means 3. Region Growing	Ideally, partition an image into regions corresponding to real world objects	討論講授實作	實驗
7	Case study - Multi-Focus Images Fusion	1. Region-based image fusion methods 2. Multifocus images fusion by average 3. Intermediate fused image is segmented 4. Source images are segmented according to the segmenting result 5. Segmented regions of the source images are fused	Multifocus image fusion using region segmentation and spatial frequency	討論講授個案研究	作業
8	直線與道路偵測	5.1 前言 5.2 蠻力法 5.3 霍式轉換法 5.4 隨機式方法 5.5 道路偵測 5.6 結論	學會使用Hough Transform	講授個案研究	實驗
9	期中考	考試	通過測試		期中考
10	圓與橢圓偵測	6.1前言 6.2 隨機式測圓法 6.3 隨機式橢圓測法 6.4 查表式的圓和橢圓測法 6.5 視訊場景的變化偵測	學會偵測圓、橢圓	討論講授	實驗
11	紋理描述與分類	7.1 前言 7.2 鍊碼 7.3 多邊形估計 7.4 對稱軸偵測 7.5 細化 7.6 同現矩陣 7.7 支持向量式的紋理分類 7.8 Adaboost分類法	學會偵測多邊形	討論講授	實驗
12	圖形識別、匹配	8.2 統計圖形識別 8.3 影像間的匹配對應 8.4匹配演算法原理	學會辨識物體	講授實作	實驗
13	Object Matching - SIFT	1. Scale Space and Difference of Gaussian 2. Key point Localization 3. Orientation Assignment 4. Descriptor Building 5. Application	學會利用SIFT作物體比對	討論講授實作	實驗
14	分群與應用	10.1 前言 10.2 K-means分群法 10.3 植基於K-D樹的分群法 10.4 植基於對稱假設的分群法 10.5 變異數控制式的分群法	了解K-means技術	討論講授	實驗
15	影像與視訊壓縮	前言 11.2 消息理論 11.3 不失真壓縮 11.4 向量量化法 11.5 靜態影像壓縮 11.6 動態影像壓縮	學會區塊比對技術	講授實作	實驗
16	Gesture Recognition	1. 影像處理方法 2. 影像金字塔 3. 人臉偵測 4. 數位變焦 5. 適應性膚色偵測 6. 動態歷史影像	學會偵測手勢	討論設計研究講授
17	Special Topic	自選研究題目	找論文，自行研究	討論設計研究心得發表
18	期末考	考試	通過測試		期末考

教學要點概述：
1.自編教材 Handout by Instructor：
□ 1-1.簡報 Slids
□ 1-2.影音教材 Videos
□ 1-3.教具 Teaching Aids
□ 1-4.教科書 Textbook
□ 1-5.其他 Other
□ 2.自編評量工具/量表 Educational Assessment
□ 3.教科書作者提供 Textbook

成績考核 Performance Evaluation：作業：20% 實驗：20% 期中考：30% 期末考：30%

教學資源(Teaching Resources)：
□ 教材電子檔(Soft Copy of the Handout or the Textbook)
□ 課程網站(Website)
課程網站(Website)：網路硬碟一: 分享名稱: 課程代號
扣考規定：http://eboard.ttu.edu.tw/ttuwebpost/showcontent-news.php?id=504