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主题

内容

第一天

上午

8:30-11:30

引言，图像表达若干概念

引言

动机

计算机视觉为什么是困难的

图像表达与图像分析的任务
连续图像函数

图像数字化
采样

量化

数字图像性质
数字图像的度量和拓扑性质
直方图
熵
图像的视觉感知
图像中的噪声
彩色图像
色彩物理学
人所感知的色彩
彩色空间
调色板图像

下午

13:30-16:30

图像分析的数据结构,图像预处理

图像数据表示的层次
传统图像数据结构
矩阵
链
拓扑数据结构
关系结构
分层数据结构
金字塔
四叉树
其他金字塔结构
像素亮度变换
位置相关的亮度校正
灰度级变换
几何变换
像素坐标变换
亮度插值
局部预处理
图像平滑
边缘检测算子

第二天

上午

8:30-11:30

图像预处理,分割

二阶导数过零点
图像处理中的尺度
Canny边缘提取
参数化边缘模型
多光谱图像中的边缘
频域的局部预处理
用局部预处理算子作线检测
角点（兴趣点）检测
最大稳定极值区域检测
图像复原
容易复原的退化
逆滤波
维纳滤波

阈值化
阈值检测方法
最优阈值化
多光谱阈值化
基于边缘的分割
边缘图像阈值化
边缘松弛法
边界跟踪
作为图搜索的边缘跟踪
作为动态规划的边缘跟踪
Hough变换
使用边界位置信息的边界检测
从边界构造区域

下午

13:30-16:30

分割

,形状表示与描述

基于区域的分割
区域归并
区域分裂
分裂与归并
分水岭分割
区域增长后处理
匹配
匹配标准
匹配的控制策略
分割的评测问题
监督式评测
非监督式评测

区域标识
基于轮廓的形状表示与描述
链码
简单几何边界表示
边界的傅里叶变换
使用片段序列的边界描述
B样条表示
其他基于轮廓的形状描述方法

形状不变量

第三天：

上午

8:30-11:30

形状表示与描述,物体识别

基于区域的形状表示与描述
简单的标量区域描述
矩
凸包
基于区域骨架的图表示
区域分解
区域邻近图
形状类别

知识表示
统计模式识别
分类原理
分类器设置

分类器学习
支持向量机
聚类分析
神经元网络
前馈网络
非监督学习
神经元网络

下午

13:30-16:30

物体识别，图像理解

物体识别

句法模式识别
语法与语言
句法分析与句法分类器
句法分类器学习与语法推导
作为图匹配的识别
图和子图的同构
图的相似度
识别中的优化技术
遗传算法
模拟退火
模糊系统
模糊集和模糊隶属函数
模糊集运算
模糊推理
模糊系统设计与训练
模式识别中的Boosting方法

图像理解控制策略
并行和串行处理控制
分层控制
自底向上的控制
基于模型的控制
混合的控制策略
非分层控制
通过随机抽样一致来拟合
点分布模型
活动表观模型
图像理解中的模式识别方法
基于分类的分割
上下文图像分类

第四天：

上午

8:30-11:30

图像识别

层叠分类器用于快速物体检测
场景标注和约束传播
离散松弛法
概率松弛法
搜索解释树
语义图像分割和理解
语义区域增长
遗传图像解释
隐马尔可夫模型
应用
耦合的HMM
贝叶斯信念网络
高斯混合模型和期望最大化

下午

13:30-16:30

图像形态学

形态学四原则
二值膨胀和腐蚀
膨胀
腐蚀
击中击不中变换
开运算和闭运算
灰度级膨胀和腐蚀
顶面、本影、灰度级膨胀和腐蚀
本影同胚定理和膨胀、腐蚀及开、闭运算的性质
顶帽变换
骨架和物体标记
同伦变换
骨架和最大球

细化、粗化和同伦骨架
熄灭函数和最终腐蚀
最终腐蚀和距离函数
测地变换
形态学重构
粒度测定法
形态学分割与分水岭
粒子分割、标记和分水岭
二值形态学分割
灰度级分割和分水岭

第五天：

上午

8:30-11:30

3D视觉和几何

视觉任务
Marr理论
其他视觉范畴：主动和有目的的视觉
射影几何学基础
射影空间中的点和超平面
单应性
根据对应点估计单应性
单透视摄像机
摄像机模型
齐次坐标系中的投影和反投影
从已知场景标定一个摄像机
从多视图重建场景
三角测量
射影重建
匹配约束
光束平差法
升级射影重建和自标定

下午

13:30-16:30

3D视觉和几何

双摄像机和立体感知
极线几何学——基本矩阵
摄像机的相对运动——本质矩阵
分解基本矩阵到摄像机矩阵
从对应点估计基本矩阵
双摄像机矫正结构
矫正计算
三摄像机和三视张量
立体对应点算法
距离图像的主动获取
由辐射测量到3D信息
由阴影到形状
光度测量立体视觉

第六天：

上午

8:30-11:30

C++基础

下午

13:30-16:30

程序框架设计

第七天：

上午

8:30-11:30

工业非标设备硬件架构

常见工控选型以及方案

下午

13:30-16:30

机器视觉系统设计以及平台搭建

第八天：

上午

8:30-11:30

实例：基于工控机以及机器视觉的工件缺陷监测系统

下午

13:30-16:30

实例：基于工控机以及机器视觉的工件缺陷监测系统