（1）图像识别概述与MATLAB开发环境：了解图像识别的发展历程、核心任务分类（图像分类、目标检测、图像分割）和典型应用场景（工业质检、人脸识别、OCR）。熟悉MATLAB图像处理工具箱和计算机视觉工具箱的功能架构。掌握图像数据类型的导入、显示与保存方法。学习使用MATLAB的交互式工具（Image Labeler、Color Thresholder）进行图像标注与颜色分割。
（2）数字图像基础与预处理：理解数字图像的表示方式，包括像素、分辨率、灰度深度、色彩空间（RGB、HSV、LAB、YCbCr）及其转换原理。掌握图像的读取、显示、保存方法，学习图像的几何变换（裁剪、缩放、旋转、翻转、仿射变换）。掌握图像增强技术：直方图均衡化（histeq）、对比度调整（imadjust）、伽马校正、图像去噪（中值滤波、高斯滤波）。
（3）图像分割技术：掌握图像分割的核心方法，将图像划分为具有语义意义的区域。学习基于阈值的分割方法：全局阈值、自适应阈值、大津法（OTSU）的原理与实现。掌握基于边缘的分割（edge函数检测边缘）和基于区域的分割（区域生长、分水岭算法）。学习颜色分割技术，利用HSV色彩空间提取特定颜色目标。
（4）形态学图像处理：掌握数学形态学的基础操作及其在二值图像和灰度图像中的应用。学习腐蚀（imerode）、膨胀（imdilate）、开运算（imopen）、闭运算（imclose）的原理与实现。掌握形态学梯度、顶帽变换、孔洞填充、连通域分析（bwconncomp）等高阶操作，应用于噪声去除、目标分离与区域筛选。
（5）特征提取与描述：学习从图像中提取有意义的特征信息。掌握区域属性测量：面积、周长、质心、外接矩形、离心率、欧拉数等（regionprops）。学习边界特征提取（bwtraceboundary）和形状描述子（傅里叶描述子）。掌握纹理特征提取方法：灰度共生矩阵（graycomatrix）、局部二值模式。了解尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）等局部特征描述子的MATLAB实现。
（6）特征检测与匹配：掌握图像特征点检测算法。学习角点检测：Harris角点（detectHarrisFeatures）、Shi-Tomasi角点（detectMinEigenFeatures）。学习特征描述子的提取与匹配（extractFeatures、matchFeatures）。掌握误匹配剔除策略（estimateGeometricTransform2D），实现基于特征匹配的目标识别与图像配准。
（7）边缘检测与直线/圆检测：深入理解边缘检测的基本原理。掌握Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian、Canny等边缘检测算法的原理与MATLAB实现（edge函数）。学习霍夫变换（Hough变换）检测直线（hough、houghpeaks、houghlines）和圆（imfindcircles）的方法。实现车道线检测、圆形目标定位等应用。
（8）物体检测与识别：掌握基于机器学习的物体检测方法。学习使用训练级联目标检测器（trainCascadeObjectDetector）进行目标检测。理解HOG特征（extractHOGFeatures）与SVM分类器的结合应用。了解使用OCR（光学字符识别）进行文字识别的基本方法（ocr函数），实现简单文字检测与识别。
（9）深度学习图像识别基础：了解深度学习在图像识别中的应用。学习使用预训练卷积神经网络（AlexNet、VGG、ResNet）进行迁移学习。掌握图像分类任务的完整流程：数据准备（imageDatastore）、数据增强、网络微调（trainNetwork）、模型评估。实践使用深度学习进行图像分类。
（10）目标检测与跟踪：掌握视频序列中的目标检测与跟踪技术。学习背景减除法（vision.ForegroundDetector）检测运动目标。了解卡尔曼滤波器（vision.KalmanFilter）在目标跟踪中的应用，实现单目标跟踪。掌握基于光流（opticalFlowLK）的运动估计方法。
（11）图像识别App开发与部署：学习使用MATLAB App Designer构建图像识别应用界面。掌握将训练好的模型导出为MAT文件，实现应用中的模型加载与推理。了解MATLAB Compiler将应用程序打包为独立可执行文件的方法。学习将算法部署到嵌入式平台的流程。
（12）综合项目实战：结合所学知识，完成一个完整的MATLAB图像识别项目（如答题卡识别系统、路面裂缝检测、人脸识别门禁、二维码识别、车牌识别系统）。涵盖图像采集、预处理、特征提取、模型推理和结果可视化的全流程，形成规范的MATLAB项目报告。
