随着广泛应用需求的驱动和机器学习技术的发展，图像理解与计算机视觉已成为人工智能领域的核心技术之一，图像理解与计算机视觉课程在介绍数字图像处理和计算机视觉的定义、图像数字化过程的基础上，紧密围绕图像处理与计算机视觉领域的核心技术，重点讲解图像处理技术和视觉分析技术，其中图像处理技术包括图像增强技术、图像复原技术、图像压缩技术和形态学处理技术，视觉分析技术包括图像分割方法、图像描述方法。课程还阐述计算机视觉领域两种典型应用的基本实现原理，并引入计算机视觉领域的前沿技术。本课程不仅使学生能够掌握图像理解与计算机视觉相关理论和技术，也为未来开展相关方向科学研究或应用工作奠定基础。

知识目标
（1）能够掌握图像处理和计算机视觉的定义和研究范畴，能够理解数字图像的获取、取样和量化过程。（2）能够掌握图像处理技术的基本原理及实现方法，具体技术包括采用图像增强技术和形态学处理技术使得图像符合主观或应用需求、采用图像复原技术使得图像符合客观标准、采用图像压缩技术节约存储利于传输。（3）能够掌握计算机视觉领域的常用分析技术和实现方法，具体技术包括采用形态学算法提取图像信息、采用图像分割方法实现边缘检测和区域分割等、采用图像描述方法实现图像或目标的特征提取。（4）能够理解计算机视觉领域两种常见典型应用的基本实现原理，能够把握该领域前沿技术趋势。
能力目标
（5）在学习图像处理技术基本原理和实现方法基础上，能够结合实际工程应用问题设计和实现图像处理算法。（6）在学习计算机视觉领域常用分析技术和实现方法基础上，能够结合实际工程应用问题设计和实现计算机视觉处理算法。
思政目标
（7）在学习图像处理和计算机视觉技术过程中，增强学生的文化自觉，坚定学生的文化自信，培养学生应用相关技术的科学思维，为未来开展相关方向科学研究或应用工作奠定基础，并激发学生未来开展相关研究的理想信念和使命担当。

思政融合点1
选取章节：第二章第六节
思政结合点：科学思维
思政融合点2
选取章节：第八章第二节
思政结合点：科学思维,家国情怀,理想信念