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课程培训
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数字图像处理培训课程
数字图像处理培训课程大纲 一、培训目标与收益 目标 1. 掌握数字图像处理基础理论（像素操作、频域变换、滤波增强）。 2. 熟练使用主流工具（OpenCV、MATLAB、Python库）实现图像处理算法。 3. 能够独立完成图像分割、特征提取、目标检测等任务。 4. 理解图像处理在医疗、安防、工业检测等领域的实际应用场景。 二、培训内容与案例 模块1：数字图像处理基础 · 内容 · 图像数字化基础（采样、量化、颜色空间）。 · 像素操作（灰度化、二值化、直方图统计）。 · 图像显示与存储（BMP/JPEG/PNG格式解析）。 · 案例 · 案例1：图像灰度化与直方图均衡化 模块2：图像变换与频域处理 · 内容 · 傅里叶变换（FFT）、离散余弦变换（DCT）。 · 频域滤波（低通/高通/带通滤波器设计）。 · 图像压缩（JPEG编码原理）。 · 案例 · 案例2：频域滤波去除图像周期性噪声 模块3：图像增强与复原 · 内容 · 空间域滤波（均值/高斯/中值滤波）。 · 锐化处理（Sobel/Laplacian算子）。 · 图像复原（逆滤波、维纳滤波、盲去卷积）。 · 案例 · 案例3：运动模糊图像复原 模块4：图像分割与区域分析 · 内容 · 阈值分割（全局/局部阈值、Otsu算法）。 · 基于边缘的分割（Canny边缘检测）。 · 基于区域的分割（分水岭算法、区域生长）。 · 案例 · 案例4：医学细胞图像分割 模块5：特征提取与目标识别 · 内容 · 形状特征（面积、周长、圆形度）。 · 纹理特征（GLCM、LBP、Gabor滤波器）。 · 关键点检测（SIFT、SURF、ORB）。 · 案例 · 案例5：工业零件表面缺陷检测 模块6：目标检测与跟踪 · 内容 · 传统方法（HOG+SVM、背景建模）。 · 深度学习方法（YOLO、SSD、Faster R-CNN）。 · 多目标跟踪（Kalman滤波、DeepSORT）。 · 案例 · 案例6：视频中行人检测与跟踪 模块7：3D图像处理与重建 · 内容 · 立体视觉（双目摄像头深度估计）。 · 结构光三维重建（激光扫描、ToF相机）。 · 点云处理（滤波、配准、表面重建）。 · 案例 · 案例7：双目摄像头测量物体尺寸 模块8：图像处理与深度学习集成 · 内容 · 使用PyTorch/TensorFlow实现图像分类（ResNet、VGG）。 · 语义分割（U-Net、DeepLab）。 · 生成对抗网络（GAN）在图像修复中的应用。 · 案例 · 案例8：基于GAN的老照片修复
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