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图像处理和识别培训课程

图像处理和识别培训课程

 

培训目标:

·全面了解图像处理领域相关知识。

·将图像处理领域的技术应用于实际项目。

·将图像处理领域的技术和人工智能的其他技术进行结合,做扩展应用

 

培训对象:人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师

 

学员基础:对图像处理技术有一定的基础,有一定编程基础

 

培训内容:

 

第一讲 数字图像基础

1.1 什么是数字图像?

1.2 图像感知和获取

1.3 图像的表达

1.4 图像处理的基本步骤

1.5 图像处理的应用实例

第二讲 空间域图像增强

2.1为什么进行图像增强

2.2 灰度直方图处理

2.3 平滑空域滤波器

2.4 锐化空域滤波器

2.5 混合空间滤波器

2.6 空间域滤波的应用案例

第三讲 频域图像增强

3.1 图像傅里叶变换

3.2 平滑频域滤波器

3.3 锐化频域滤波器

3.4 同态滤波器

3.5 频域滤波的应用案例

第四讲 小波变换和多分辨率处理

4.1 图像金字塔

4.2 多分辨率展开

4.3 一维小波变换

4.4 二维小波变换

4.5 小波变换的应用案例

第五讲 形态学图像处理

5.1 图像的膨胀与腐蚀

5.2 图像的开操作与闭操作

5.3 形态学算法提取图像特征

5.4 形态学算法提取图像特征的应用案例

第六讲 图像分割

6.1 间断检测

6.2 边缘颊侧和边界检测

6.3 基于区域的分割

6.4 基于聚类的分割

6.5 图像分割在目标追踪中的应用案例

第七讲 图像特征提取、描述与融合

7.1 图像的基本特征

7.2 图像纹理特征提取与分析

7.2 图像特征描述子

7.3 SIFT特征提取与描述

7.4 边界特征的提取与描述

7.5 图像特征的融合

7.6 SIFT图像特征的应用案例

第八讲 图像识别

8.1 模式与模式识别

8.2 图像匹配

8.3 目标识别

8.4 目标识别中的反馈机制

8.5 图像识别的应用案例

第九讲 深度学习在图像处理中的应用

9.1 人工神经网络的基本实现

9.2 深度学习的简介

9.3 深度学习与图像匹配的结合

9.4 深度学习与目标识别的结合

9.5 深度学习在图像处理中的应用案例

 

 




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