图像算法培训课程大纲
适合人群：
计算机视觉工程师、算法研究员、AI产品经理。
传统图像处理从业者希望转型深度学习领域。
高校电子、计算机、自动化相关专业高年级学生或研究生。
一、培训目标与收益
目标：
1.掌握核心算法：深入理解图像处理、计算机视觉、深度学习的核心算法原理与数学基础。
2.实战开发能力：能够独立完成从算法设计、优化到部署的全流程开发，解决工业检测、医疗影像、自动驾驶等领域的实际问题。
3.跨领域融合：结合数学优化、并行计算等技术，提升算法效率与鲁棒性，适应复杂场景需求。
收益：
1.技术竞争力提升：系统掌握传统图像算法与深度学习模型，具备独立研发能力。
2.开发效率优化：通过算法优化技巧（如并行化、量化）减少计算资源消耗，缩短项目周期。
3.行业认证与资源：获得权威机构认证的算法工程师证书，并接入行业技术社群与开源项目资源。
二、培训内容与案例
模块1：图像处理基础算法
内容：
图像数学基础（像素操作、色彩空间转换、直方图统计）。
图像增强（空间域/频域滤波、直方图均衡化、Retinex算法）。
图像复原（去噪、去模糊、超分辨率重建）。
案例：
低光照图像增强
医学影像去噪
模块2：图像分割与特征提取
内容：
传统分割方法（阈值分割、区域生长、分水岭算法）。
边缘检测（Sobel、Canny、Laplacian算子）。
形态学处理（膨胀、腐蚀、骨架提取）。
特征描述（SIFT、SURF、HOG、LBP）。
案例：
工业零件缺陷分割
人脸特征点检测
模块3：目标检测与跟踪
内容：
传统检测方法（模板匹配、Haar特征、HOG+SVM）。
深度学习检测（YOLO、Faster R-CNN、SSD系列模型）。
多目标跟踪（Kalman滤波、SORT、DeepSORT算法）。
案例：
交通标志检测
无人机目标跟踪
模块4：深度学习与图像生成
内容：
卷积神经网络（CNN）基础（卷积、池化、全连接层）。
经典网络架构（AlexNet、ResNet、EfficientNet）。
生成对抗网络（GAN）与变分自编码器（VAE）。
轻量化模型设计（MobileNet、ShuffleNet）。
案例：
图像分类
图像生成
模块5：三维视觉与几何处理
内容：
三维重建（SfM、MVS、深度图融合）。
点云处理（PCA降噪、聚类分割、ICP配准）。
SLAM（视觉里程计、后端优化、回环检测）。
案例：
室内场景重建
机器人导航
模块6：算法优化与部署
内容：
模型压缩（剪枝、量化、知识蒸馏）。
加速技术（TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime）。
嵌入式部署（NVIDIA Jetson、RK3588、FPGA加速）。
案例：
边缘设备部署
移动端优化
模块7：行业实战项目综合
内容：
医疗影像分析：结合U-Net实现肺结节分割与良恶性分类。
自动驾驶感知：多任务网络（检测+分割+跟踪）联合优化。
工业质检系统：缺陷检测算法与机械臂控制逻辑集成。
案例：
钢铁表面缺陷检测
农业病虫害识别
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