图像处理

课程编码：180206081104P2009H 英文名称：Image Processing 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业核心课 主讲教师：杨戈等

本课程讲授图像处理与分析领域中的基础概念、经典处理与分析技术、算法思想以及最新进展。通过本课程的学习，希望学生能了解图像处理的基本概念、经典算法及其背后的数学模型，为进一步学习机器视觉与图像理解打下坚实的基础，并通过C++/Matlab/Python等语言对所学习内容的实践验证，加深对知识的理解与应用，提升学生的动手实践与研究能力。
课程基本要求：建议学生掌握一定的理论基础知识和编程基础。理论基础知识包括：高等数学和概率论。编程基础方面，建议选修学生了解算法分析的基本思想，至少掌握一种编程语言，比如Matlab。

高等数学，概率论，编程基础

第一章 绪论 3学时 杨戈
第1节 人类视觉机理与特殊现象
第2节 机器视觉的基本原理
第3节 数字图像的获取
第4节 彩色图像与光的世界
第二章 基本概念 4学时 杨戈
第1节 数字图像处理的发展简史
第2节 图像处理的任务
第3节 图像处理系统及工具介绍
第4节 图像表示中的各种元素及概念
第三章 图像变换与滤波 8学时 杨戈
第1节 图像处理中常用的变换
第2节 傅里叶变换
第3节 离散余弦变换
第4节 图像滤波的基本概念
第5节 深度神经网络基础
第四章 图像的统计描述 3学时 杨戈
第1节 为什么需要对图像进行统计描述
第2节 随机场和随机变量
第3节 图像空间域表示模型
第五章 图像增强 3学时 杨戈
第1节 图像增强的概念
第2节 图像空间域增强方法
第3节 基于直方图的增强方法
第4节 图像频率域的增强算法
第5节 基于深度学习的图像增加算法介绍
第六章 图像形态学处理 3学时 高伟
第1节 图像形态学处理的基本概念
第2节 腐蚀和膨胀
第3节 开运算和闭运算
第4节 形态算子组合处理
第七章 图像分割与边缘检测 3学时 高伟
第1节 图像分割的基本概念和基本原理
第2节 典型的分割方法
第3节 边缘检测
第八章 小波变换初步及其应用 6学时 高伟
第1节 图像多分辨率分析和小波变换
第2节 基于小波变换的图像处理应用
第九章 图像复原与重建 6学时 高伟
第1节 图像去噪
第2节 图像去模糊和图像超分辨率
第3节 图像处理线性反问题
第十章 课程考核 1学时 杨戈
第1节 课程考核

杨戈教授，于2004年1月获美国明尼苏达大学机械工程（机器人学）博士学位。2004年1月至2008年12月在加利福尼亚州斯克里普斯研究所从事计算生物学博士后研究。2009年1月至2014年6月在卡内基梅隆大学担生物医学工程系和计算生物学系任助理教授，2014年6月至2018年12月任副教授。在卡内基梅隆大学任教期间曾获美国国家科学基金（NSF）青年科学家（CAREER）奖，国际生物医学图像会议大会（ISBI）最佳论文奖等荣誉。2019年1月回国，任国科大人工智能学院长聘教授，中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究员。主要研究方向包括：生物图像信息学，计算机视觉，深度学习，系统生物学。
高伟，博士，研究员。2008年博士毕业于中国科学院自动化研究所。现在中国科学院自动化研究所中科院工业视觉智能装备实验室工作。现任全国信息技术标准化技术委员会实时定位技术标准制定工作组成员，中国电子工业标准化技术协会团体标准专家委员会委员，中国卫星导航定位协会室内导航定位专业委员会委员，中国图象图形学学会机器视觉专业委员会委员，中国图象图形学学会三维视觉专业委员会委员。主要研究方向为人工智能与计算机视觉、深度学习与三维语义分析、大数据与视觉定位、机器人与SLAM技术等。