图像理解（Image Understanding, IU）是以图像为对象，知识为核心，研究图像中有什么目标、目标之间的相互关系、图像是什么场景以及如何应用场景的一门学科，同时也是研究用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界的一门学科。
《图像理解》课程具有交叉性、复杂性、难度高、应用广等特点。教学上始终秉承专业知识与价值引领双融合教学模式，实现覆盖教学准备、课堂教学、课下延伸、学习评价的课程思政教学链全要素耦合联动，以学为核，以用为标，综合运用翻转课堂、研究性教学、项目牵引式多类型教学方式和手段，真正做到在“学懂、弄通、做实”上下功夫，从而实现专业知识的无缝迁移、课程思政的潜移默化以及工程问题的独立解决之教学目标。
课程团队职称结构合理，学缘结构优良，专业基础扎实，学术水平深厚。其中，负责人鲁斌教授，博士生导师，CCF杰出会员，获校教学优秀特等奖，入选校首届教学名师培育计划，课堂教学质量综合评价“特别优秀”。团队成员刘丽博士，硕士生导师，主持和参与省部级教改项目10项，指导学生参加各类创新竞赛并取得优异成绩。团队成员牛为华博士，硕士生导师，获校教学优秀奖3项，中青年教师讲课比赛二等奖1项。
面对广泛的视觉应用领域，对于图像理解的需求显得尤为迫切，因此，本课程在高级专业人才培养中的地位和作用十分重要。
