现代图像分析

课程以数字图像处理、图像分析为核心内容，以机器学习、计算机视觉为创新引导，以培养解决问题能力为终极目标。学习该课程，学生可收获严谨完整的理论知识、生动有趣的思考过程和理论联系实际的能力。

开设学校：西安电子科技大学；学科：工学、

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现代图像分析视频慕课课程简介：

课程以数字图像处理、图像分析为核心内容，以机器学习、计算机视觉为创新引导，以培养解决问题能力为终极目标。学习该课程，学生可收获严谨完整的理论知识、生动有趣的思考过程和理论联系实际的能力。

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第一章绪论

-1.1 图像及图像的基本概念

--1.1.1 图像处理基本概念学习视频

--1.1.2 图像及图像的基本概念作业

-1.2 数字图像处理的起源

--1.2.1 数字图像处理的起源学习视频

--1.2.2 数字图像处理的起源作业

-1.3 数字图像处理的步骤和方法

--1.3.1 图像处理步骤和方法学习视频

--1.3.2 数字图像处理步骤和方法作业

-1.4 数字图像处理系统的组成

--1.4.1 图像处理系统组成学习视频

--1.4.2 数字图像处理系统的组成作业

-1.5 数字图像处理主要应用领域

--1.5.1 图像处理应用领域学习视频

--1.5.2 数字图像处理主要应用领域作业

第二章数字图像处理基础

-2.1 色度学基础

--2.1.1 色度学基础学习视频

--2.1.2 颜色模型学习视频

--2.1.3 色度学基础作业

-2.2 人的视觉特性

--2.2.1 人的视觉特性学习视频

--2.2.1 人的视觉特性作业

-2.3 图像数字化

--2.3.1 图像的数字化学习视频

--2.3.2 图像数字化作业

-2.4 数字图像特点

--2.4.1 数字图像特点学习视频

--2.4.2 数字图像特点作业

-第二章讨论题

第三章图像变换

-3.1 图像变换的基本概念

--3.1.1 图像变换的基本概念学习视频

--3.1.2 图像变换的基本概念作业

-3.2 图像的几何变换

--3.2.1 图像的几何变换学习视频

--3.2.2 图像的几何变换作业

-3.3 图像的离散傅立叶变换

--3.3.1 图像离散傅立叶变换学习视频

--3.3.2 图像的离散傅立叶变换作业

-3.4 图像变换的一般表示形式

--3.4.1 图像变换的一般表示学习视频

--3.4.2 图像变换的一般表示形式作业

-3.5 图像的离散余弦变换

--3.5.1 图像离散余弦变换学习视频

--3.5.2 图像的离散余弦变换作业

-3.6 图像离散沃尔什-哈达玛变换

--3.6.1 沃尔什-哈达玛变换学习视频

--3.6.2 图像离散沃尔什-哈达玛变换作业

-3.7 K-L变换

-- 3.7.1 K-L变换学习视频

--3.7.2 K-L变换作业

-第三章讨论题

第四章图像增强

-4.1 图像的对比度增强

--4.1.1 图像的对比度增强学习视频

--4.1.2 图像的对比度增强作业

-4.2 直方图修正

--4.2.1 直方图均衡化学习视频

--4.2.2 直方图规定化学习视频

--4.2.3 直方图修正作业

-4.3 图像平滑

--4.3.1 图像空域平滑法学习视频

--4.3.2 图像频域平滑法学习视频

--4.3.3 图像中值滤波学习视频

--4.3.4 图像平滑作业

-4.4 同态滤波

--4.4.1 同态滤波学习视频

--4.4.2 同态滤波作业

-4.5 图像锐化

--4.5.1 图像锐化学习视频

--4.5.2 图像锐化作业

-4.6 图像的彩色增强

--4.6.1 图像彩色增强学习视频

--4.6.2 图像的彩色增强作业

-第四章讨论题

第五章图像恢复

-5.1 退化模型及常见退化模型

--5.1.1 退化模型学习视频

--5.1.2 退化模型及常见退化模型作业

-5.2 图像的无约束恢复

--5.2.1 图像的无约束恢复学习视频

--5.2.2 图像的无约束恢复作业

-5.3 图像有约束最小二乘恢复

--5.3.1 有约束最小二乘恢复学习视频

--5.3.2 图像有约束最小二乘恢复作业

-第五章讨论题

第六章图像压缩编码

-6.1 概述

--6.1.1 概述学习视频

--6.1.1 概述作业

-6.2 图像编码基本理论

--6.2.1 图像编码基本理论学习视频

--6.2.2 图像编码基本理论作业

-6.3 无损编码理论

--6.3.1 无损编码原理学习视频

--6.3.2 无损编码理论作业

-6.4 霍夫曼编码

--6.4.1 霍夫曼编码学习视频

--6.4.2 霍夫曼编码作业

-6.5 算数编码

--6.5.1 算术编码学习视频

--6.5.2 算数编码作业

-6.6 预测编码

--6.6.1 预测编码学习视频

--6.6.2 预测编码作业

-6.7 正交变换编码

--6.7.1 正交变换编码学习视频

--6.7.2 正交变换编码作业

-第六章讨论题

第七章图像分割

-7.1 图像分割的定义及依据

--7.1.1 图像分割定义及依据学习视频

--7.1.2 图像分割的定义及依据作业

-7.2 边缘点检测

--7.2.1 边缘点检测学习视频

--7.2.2 边缘点检测作业

-7.3 边缘线跟踪

--7.3.1 局部边缘连接法及光栅扫描跟踪法学习视频

--7.3.2 Hough变换学习视频

--7.3.3 边缘线跟踪作业

-7.4 门限化分割

--7.4.1 门限化分割学习视频

--7.4.2 门限化分割作业

-7.5 区域分割法

--7.5.1 区域分割法学习视频

--7.5.2 区域分割法作业

-7.6 聚类分割法

--7.6.1 k-means聚类法学习视频

--7.6.2 谱聚类分割法学习视频

--7.6.3 聚类分割法作业

-第七章讨论题

第八章图像描述

-8.1 像素间的基本关系

--8.1.1 像素间的基本关系学习视频

--8.1.2 像素间的基本关系作业

-8.2 目标物的边界描述

--8.2.1 目标物的边界描述学习视频

--8.2.2 目标物的边界描述作业

-8.3 目标物的区域描述

--8.3.1 目标物的区域描述学习视频

--8.3.2 目标物的区域描述作业

-8.4 图像的几何特征

--8.4.1 图像的几何特征学习视频

--8.4.2 图像的几何特征作业

-8.5 特征描述子

--8.5.1 特征描述子SIFT学习视频

--8.5.2 特征描述子HOG学习视频

--8.5.3 特征描述子BOW学习视频

--8.5.4 特征描述子作业

-第八章讨论题

第九章图像分类识别

-9.1 图像匹配

--9.1.1 图像匹配学习视频

--9.1.2 图像匹配作业

-9.2 图像分类

--9.2.1 图像分类学习视频

--9.2.2 图像分类作业

-9.3 图像识别

-- 9.3.1 图像识别学习视频

--9.3.2 图像识别作业

-9.4 模式识别分类专题

--9.4.1 经典分类方法学习视频

--9.4.2 SVM分类器学习视频

--9.4.3 神经网络学习视频

--9.4.4 模式识别分类专题作业

课程思政讨论

-中国天网思政讨论题

西电学子实践作品分享（会持续更新）

-谁偷走了尔康的帽子

-指静脉识别

-答题卡识别

-仙女们的困惑

-身份证号码识别

-基于混合高斯模型的运动目标检测

考试

-期末测试

--期末测试

现代图像分析开设学校：西安电子科技大学

现代图像分析授课教师：

李洁-教授-西安电子科技大学-

李洁，博士，西安电子科技大学教授，博士生导师。慕课《现代图像分析》主讲教师和负责人。近年来，主持参与国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金项目等多项。主持陕西省精品资源共享课程1门。

高新波-教授-西安电子科技大学-

高新波，博士，西安电子科技大学教授，博士生导师。主要从事人工智能、机器学习、图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的研究工作，近年来，国家自然科学基金重点项目、面上项目、教育部重点项目在内的纵向研究课题多项。

张建龙-副教授-西安电子科技大学-

张建龙，博士，西安电子科技大学副教授，硕士生导师。主讲本科课程“现代图像分析”、“数字视音频处理”、“卫星通信与导航”，研究生课程“统计信号处理”，授权专利多项，发表sci、ei检索论文多篇，主持参与省科技计划项目、国家自然科学基金多项。

王颖-副教授-西安电子科技大学-

王颖，博士，西安电子科技大学副教授，硕士生导师。主要从事图像处理方面的研究，在国内外核心期刊及国际会议上发表学术论文多篇。主持参与国家自然科学基金、教育部重点项目、陕西省自然科学基金项目等课题。主讲本科生“现代图像分析”与“信号与系统”。

王秀美-副教授-西安电子科技大学-

王秀美，博士，西安电子科技大学副教授，硕士生导师。一直从事统计机器学习方面的研究，在非参数数据降维方面进行了扎实的前期研究，在国内外核心期刊和国际会议上发表学术论文多篇。主持参与国家自然科学基金、教育部重点项目、陕西省自然科学基金项目等多项课题，主讲本科生“现代图像分析”与“信号与系统”。

王斌--西安电子科技大学-

王斌，博士，西安电子科技大学副教授，博士生导师。主讲本科课程“信号与系统”、“现代图像分析”、“计算方法”，研究生课程“统计信号处理”，授权专利多项，发表sci、ei检索论文多篇，主持和参予国家自然科学基金、陕西省自然科学基金多项。

何立火-副教授-西安电子科技大学-

何立火，男，博士。1985年11月生，现为西安电子科技大学，电子工程学院，副教授。分别于2008年和2013年获西安电子科技大学学士学位和博士学位。主要从事信息感知与视觉计算、类脑计算与人工智能、自主智能与深空探测方面的研究。其中视觉信息质量评价和视觉信息理解主要研究人类视觉系统建模，视觉信息特征分析和质量评价模型建立。发表50余篇国际期刊和国际会议论文，包括CCF A类会议CVPR、IJCAI、ACMMM等，SCI他引140余次，GoogleScholar引用600余次；主持国家自然科学基金2项、中国博士后基金1项，陕西省自然科学基金1项、横向科研项目2项，作为主要参研人员参与多项研究课题，包括国家重点研发计划2项、国家自然基金6项。获2011年陕西高等学校科学技术一等奖；智能感知与图像理解教育部重点实验室“学术之星”等称号。同时，担任IEEE T-TNNLS, IEEE T-IP, IEEE T-Cyb, IEEE T-GRS, Information Sciences, Signal Processing, Neurocomputing等国际刊物的评审专家。

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