航天航空图像智能处理与应用

课程编码：082500M02010H 英文名称：Intelligent Digital Image Processing and Applications of Aerospace 课时：37 学分：2.00 课程属性：一级学科普及课 主讲教师：李盛阳等

本课程为航空航天工程、计算机应用技术、信息与信号处理、电子与通信工程、人工智能等相关学科研究生的一门专业普及课。本课程主要讲述航天航空图像智能处理领域的背景情况、技术方法、应用研究、困难挑战和未来发展等多个方面。核心内容包含技术方法和应用研究，其中，技术方法是基础理论知识，应用研究是行业中基础理论知识与应用实践密切结合的典型案例。通过本课程的学习，要求学生掌握航天航空领域有关图像智能处理的基本理论、关键技术和应用实践体系，了解航天航空图像/视频数据应用的最新研究成果和前沿动态，培养学生在相关方向上的研究兴趣和解决实际问题的能力。

线性代数、概率论、遥感图像处理、机器学习、神经网络与深度学习

第一章 绪论 3学时 李盛阳
第1节 引言
第2节 航天航空图像智能处理典型案例
第3节 航天航空图像智能处理应用概况
第二章 深度学习基础理论与方法 3学时 李盛阳
第1节 特征工程
第2节 深度学习理论基础
第3节 网络训练与优化方法
第4节 深度学习模型学习方式
第三章 图像智能分类 3学时 李盛阳
第1节 任务简介
第2节 高光谱图像智能分类
第3节 光学遥感图像场景分类
第四章 目标智能检测 3学时 李盛阳
第1节 任务简介
第2节 图像目标智能检测
第3节 视频目标智能检测
第五章 目标智能追踪 3学时 李盛阳
第1节 任务简介
第2节 视频单目标追踪
第3节 视频多目标追踪
第六章 图像智能分割 3学时 李盛阳
第1节 任务简介
第2节 图像智能分割
第3节 视频目标分割
第七章 多源图像智能融合 3学时 李盛阳
第1节 任务简介
第2节 像素级图像融合
第3节 特征级图像融合
第4节 决策级图像融合
第八章 多源图像智能检索 2学时 李盛阳
第1节 任务简介
第2节 传统图像检索方法
第3节 深度学习类图像检索方法
第九章 空间在轨信息处理 1学时 李盛阳
第1节 任务简介
第2节 在轨预处理
第3节 在轨智能感知
第4节 在轨压缩
第十章 空间探测领域图像智能处理 3学时 李盛阳
第1节 任务简介
第2节 空间图像智能处理
第3节 深空探测视觉导航及定位
第十一章 课外教学实践 3学时 李盛阳
第1节 航天展厅参观
第2节 航天任务现场参观
第3节 专题报告与讨论
第十二章 未来发展 4学时 李盛阳
第1节 存在问题
第2节 应用需求驱动创新发展
第3节 未来机遇与挑战
第4节 课程总结
第5节 课程考核

李盛阳，研究员