培训目标：

使学员深入了解常见的传统图像处理算法， 了解相关的图像处理算法及其现实应用， 利用C++/Matlab实现常见的图像处理算法， 了解典型的基于Python/OpenCV开发的机器学习案例。 图像处理背景介绍 了解图像处理和机器视觉的相关内容以及典型的应用场景。 图像表达和变换 图像颜色空间、采样和量化、直方图 积分变换：傅里叶变换，离散余弦变换，小波变换，SVD，PCA等 实例讲解MATLAB的图像操作。 图像预处理 亮度变换 几何变换 图像平滑、边缘检测、角点检测 图像复原 图像去燥与增强 均值滤波器 中值滤波器 双边滤波器 傅里叶变换 小波变换 图像边缘检测 Canny边缘检测 Sobel边缘检测 Laplace边缘检测 边缘提取 图像角点检测 SIFT Harris Surf 图像分割与匹配 基于阈值化的分割 基于边缘的分割 基于区域的分割 基于Snake模型的分割 图像匹配 形态学 腐蚀和膨胀 开、闭操作 细化、粗化、骨架、修剪等 模板匹配 使用图形金字塔进行匹配 基于灰度值的亚像素精度匹配 带旋转与缩放的模板匹配 可靠的模板匹配算法 图像压缩 图像压缩理论 DCT变化和量化 霍夫曼编码、算术编码 图像压缩编码标准

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专家力量：
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