课程大纲：机器人技术 - 机器人感知 - 图像处理

第一周：课程介绍与预备知识

  • 主题：机器人技术概览与图像处理基础
  • 学习目标：
    1. 了解机器人技术的历史和发展
    2. 熟悉图像处理的基本概念和应用
  • 阅读/资源：
  • 教学方法：讲座，小组讨论
  • 评估：简短问卷调查

第二周：像素与图像表示

  • 主题：像素、颜色空间与图像类型
  • 学习目标：
    1. 掌握像素的概念及不同图像格式
    2. 学习基本图像处理操作（如灰度转换）
  • 阅读/资源：
    • Chapter 1, "Digital Image Processing" by Rafael C. Gonzalez
  • 教学方法：讲座，编程练习
  • 评估：编程作业

第三周：滤波与噪声去除

  • 主题：低通、高通滤波器及图像平滑
  • 学习目标：
    1. 理解滤波器的作用和原理
    2. 应用均值滤波和中值滤波
  • 阅读/资源：
    • "Digital Image Processing Using MATLAB" by John M. Lee
  • 教学方法：讲座，小组讨论
  • 评估：滤波效果小测验

第四周：边缘检测

  • 主题：Canny算法与霍夫变换
  • 学习目标：
    1. 学习Canny边缘检测算法
    2. 实践使用霍夫变换寻找直线
  • 阅读/资源：
    • "Computer Vision: Algorithms and Applications" by Richard Szeliski
  • 教学方法：讲座，实践项目
  • 评估：边缘检测项目

第五周：特征提取与描述

  • 主题：SIFT/SURF特征提取与匹配
  • 学习目标：
    1. 理解特征点检测和描述
    2. 应用特征匹配进行图像配准
  • 阅读/资源：
    • "Feature Detection and Description for Object Recognition" by David G. Lowe
  • 教学方法：讲座，小组合作项目
  • 评估：特征匹配报告

第六周：机器视觉与深度学习

  • 主题：深度学习在图像处理中的应用
  • 学习目标：
    1. 了解卷积神经网络(CNN)基础
    2. 分析简单CNN在图像识别中的作用
  • 阅读/资源：
    • "Deep Learning" by Ian Goodfellow et al.
  • 教学方法：讲座，研讨会
  • 评估：CNN项目设计

期末周：总结与未来展望

  • 主题：课程回顾与行业趋势
  • 学习目标：
    1. 总结课程内容，强化关键概念
    2. 讨论实际应用案例和研究方向
  • 教学方法：小组讨论，期末项目展示
  • 评估：期末论文或项目报告

通过这个课程，学生将逐步掌握机器人感知中的图像处理技术，并有机会在实践中应用所学知识。