圖像處理和識別培訓課程
培訓目標：
·全面了解圖像處理領域相關知識。
·將圖像處理領域的技術應用于實際項目。
·將圖像處理領域的技術和人工智能的其他技術進行結合，做擴展應用
培訓對象：人工智能工程師、圖像設計人員、機器學習工程師
學員基礎：對圖像處理技術有一定的基礎，有一定編程基礎
培訓內容：
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第一講 數字圖像基礎
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1.1 什么是數字圖像？
1.2 圖像感知和獲取
1.3 圖像的表達
1.4 圖像處理的基本步驟
1.5 圖像處理的應用實例
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第二講 空間域圖像增強
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2.1為什么進行圖像增強
2.2 灰度直方圖處理
2.3 平滑空域濾波器
2.4 銳化空域濾波器
2.5 混合空間濾波器
2.6 空間域濾波的應用案例
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第三講 頻域圖像增強
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3.1 圖像傅里葉變換
3.2 平滑頻域濾波器
3.3 銳化頻域濾波器
3.4 同態濾波器
3.5 頻域濾波的應用案例
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第四講 小波變換和多分辨率處理
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4.1 圖像金字塔
4.2 多分辨率展開
4.3 一維小波變換
4.4 二維小波變換
4.5 小波變換的應用案例
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第五講 形態學圖像處理
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5.1 圖像的膨脹與腐蝕
5.2 圖像的開操作與閉操作
5.3 形態學算法提取圖像特征
5.4 形態學算法提取圖像特征的應用案例
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第六講 圖像分割
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6.1 間斷檢測
6.2 邊緣頰側和邊界檢測
6.3 基于區域的分割
6.4 基于聚類的分割
6.5 圖像分割在目標追蹤中的應用案例
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第七講 圖像特征提取、描述與融合
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7.1 圖像的基本特征
7.2 圖像紋理特征提取與分析
7.2 圖像特征描述子
7.3 SIFT特征提取與描述
7.4 邊界特征的提取與描述
7.5 圖像特征的融合
7.6 SIFT圖像特征的應用案例
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第八講 圖像識別
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8.1 模式與模式識別
8.2 圖像匹配
8.3 目標識別
8.4 目標識別中的反饋機制
8.5 圖像識別的應用案例
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第九講 深度學習在圖像處理中的應用
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9.1 人工神經網絡的基本實現
9.2 深度學習的簡介
9.3 深度學習與圖像匹配的結合
9.4 深度學習與目標識別的結合
9.5 深度學習在圖像處理中的應用案例
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中科信軟培訓中心，資深專家或講師
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多年實際項目經歷，大型項目實戰案例，熱情，樂于技術分享
針對客戶實際需求，案例教學，互動式溝通，學有所獲
