数字图像处理培训课程

适用人群：计算机科学、电子工程、自动化、医学影像等领域学生及从业者

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。

收益

1. 完成10个以上实战案例（含代码与报告），覆盖多行业需求。

2. 获得可复用的图像处理函数库（如自定义滤波器、边缘检测工具）。

3. 掌握性能优化技巧（并行计算、GPU加速、内存管理）。

4. 熟悉图像处理项目开发全流程（需求分析→算法设计→结果验证）。

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 

三、综合项目实战

项目1：智能安防监控系统

· 功能：

· 实时检测入侵目标（人/车辆），触发报警并记录事件。

· 技术栈：

· 背景建模 + 目标检测 + 邮件通知 + 视频存储。

项目2：工业产品缺陷检测

· 功能：

· 检测产品表面划痕、污渍等缺陷，生成缺陷报告。

· 技术栈：

· 图像增强 + 阈值分割 + 深度学习分类 + Excel导出。

项目3：医学影像分析（MRI肿瘤检测）

· 功能：

· 加载脑部MRI图像，使用U-Net模型分割肿瘤区域。

· 技术栈：

· OpenCV + PyTorch + 3D可视化。

项目4：AR虚拟尺子

· 功能：

· 通过手机摄像头测量物体长度（如家具尺寸）。

· 技术栈：

· 特征点匹配 + 相机标定 + 几何计算。

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