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XuetangX

现代图像分析

Xidian University via XuetangX

Overview

       本课程主要面向职业,面向企业,面向社会;既针对大学生训练,也兼顾应用协作教师的提高和社会行业企业相关人员的培训,即本课程将适于在校信息类大学生、中小学教师、高校教学人员以及一切想学习提高图像处理能力的同学。


       现代图像分析是电子信息类专业的一门专业课,主要讲述图像的数字处理技术和基本应用。课程共分九章三大部分,第一部分是现代图像分析基础,包括绪论、图像处理基础和图像变换三章。第二部分重点介绍图像处理基本方法和技术,包括图像增强、图像恢复和重建、图像压缩编码三章。第三部分讲述数字图像分析的基本原理和技术,包括图像分割、图像描述和图像识别三章。

Syllabus

  • 第一章 绪论
    • 1.1 图像及图像的基本概念
    • 1.2 数字图像处理的起源
    • 1.3 数字图像处理的步骤和方法
    • 1.4 数字图像处理系统的组成
    • 1.5 数字图像处理主要应用领域
  • 第二章 数字图像处理基础
    • 2.1 色度学基础
    • 2.2 视觉特性
    • 2.3 图像数字化及特点
  • 第三章 图像变换
    • 3.1 图像变换的基本概念
    • 3.2 图像的几何变换
    • 3.3 图像的离散傅立叶变换
    • 3.4 图像变换的一般表示形式
    • 3.5 图像的离散余弦变换
    • 3.6 图像离散小波变换
    • 3.7 沃尔什-哈达玛变换
    • 3.8 K-L变换
  • 第四章 图像增强
    • 4.1 图像的对比度增强
    • 4.2 直方图修正
    • 4.3 图像平滑
    • 4.4 图像锐化
    • 4.5 基于照度反射模型的图像增强
    • 4.6 图像的彩色增强
  • 第五章 图像恢复
    • 5.1 退化模型
    • 5.2 无约束恢复
    • 5.3有约束最小二乘恢复
    • 5.4 图像修复
    • 5.5 基于深度学习的图像修复
    • 5.6 视频修复
    • 5.7 图像超分辨率重建
    • 5.8 图像盲超分辨率重建
  • 第六章 图像压缩编码
    • 6.1 概述
    • 6.2 图像编码基本理论
    • 6.3 无损编码
    • 6.4 有损压缩
    • 6.5 图像压缩标准
  • 第七章 图像分割
    • 7.1 图像分割的定义及依据
    • 7.2 边缘点检测
    • 7.3 边缘线跟踪
    • 7.4 门限化分割
    • 7.5 区域分割法
    • 7.6 聚类分割法
    • 7.7 能量泛函分割
    • 7.8 形态学处理
    • 7.9 基于深度学习的图像分割
  • 第八章 图像描述
    • 8.1 像素间的基本关系
    • 8.2 目标物的边界描述
    • 8.3 目标物的区域描述
    • 8.4 图像的几何特征
    • 8.5 图像的纹理特征
    • 8.6 局部特征描述子
    • 8.7基于深度学习的特征表示
  • 第九章 图像分类识别
    • 9.1 图像匹配分类
    • 9.2 图像识别
    • 9.3 模式识别之经典分类专题
    • 9.4 模式识别之深度学习专题
  • 课程思政专栏
    • 互动实验平台
      • 科教融合
        • 西电学子实践作品分享(持续更新)
          • 前沿技术
            • 图像增强
            • 图像修复
            • 边缘检测
            • 图像分割
            • 目标检测
            • 目标识别
            • 目标跟踪
            • 图像生成
            • 深度估计
            • 姿态估计
            • 运动估计
            • 视觉推理
          • 考试

            Taught by

            Xiumei Wang, Ying Wang, Lihuo He, Jianlong Zhang, , Jie Li , and Xinbo Gao

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