图像处理和计算机视觉是 AI “看世界” 的核心基础设施。前者如同为 AI 打造 “高清视网膜”—— 通过数字图像表示、滤波降噪、色彩校正等技术，获得视觉数据；后者则像赋予 AI “智慧大脑”—— 借助目标检测、图像识别等算法，使机器能从图像中提取语义、理解场景，“看懂”图片。

课程旨在帮助学生从零开始学习图像处理与计算机视觉的基本原理和方法。内容涵盖数字图像表示、滤波与形态学处理、图像分割、目标检测、图像识别等核心知识点，并通过实践环节强化学生对相关技术的理解与应用。通过本课程，帮助学生掌握图像处理和计算机视觉的基础理论，通过实际案例提高解决复杂工程问题的能力。

具备一定的数学知识。

[1] E.，R.，Davies著，袁春、刘靖译.计算机视觉：原理、算法、应用及学习（原书第5版）.北京：机械工业出版社，2021.

[2] Rafael，C.，Gonzalez著，阮秋琦译.数字图像处理（第四版）.北京：电子工业出版社，2020.

[3] 周志华著.机器学习. 北京：清华大学出版社，2016

[4] 章毓晋著.图像工程（第四版）. 北京：清华大学出版社，2018

[5] 刘衍琦等编著.计算机视觉与深度学习实战:以Matlab、Python为工具.北京：电子工业出版社，2019

[6] Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville著,赵申剑、李凯等译. 深度学习. 北京：人民邮电出版社，2017

[7] Richard O. Dud等著，李宏东译.模式分类（第二版）. 北京：机械工业出版社，2003

[8] 张贤达著.矩阵分析与应用.北京：清华大学出版社，2013