時間

主題

內(nèi)容

第一天

上午

8:30-11:30

引言，圖像表達(dá)若干概念

引言

動機(jī)

計(jì)算機(jī)視覺為什么是困難的

圖像表達(dá)與圖像分析的任務(wù)
連續(xù)圖像函數(shù)

圖像數(shù)字化
采樣

量化

數(shù)字圖像性質(zhì)
數(shù)字圖像的度量和拓?fù)湫再|(zhì)
直方圖
熵
圖像的視覺感知
圖像中的噪聲
彩色圖像
色彩物理學(xué)
人所感知的色彩
彩色空間
調(diào)色板圖像

下午

13:30-16:30

圖像分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),圖像預(yù)處理

圖像數(shù)據(jù)表示的層次
傳統(tǒng)圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
矩陣
鏈
拓?fù)鋽?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
關(guān)系結(jié)構(gòu)
分層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
金字塔
四叉樹
其他金字塔結(jié)構(gòu)
像素亮度變換
位置相關(guān)的亮度校正
灰度級變換
幾何變換
像素坐標(biāo)變換
亮度插值
局部預(yù)處理
圖像平滑
邊緣檢測算子

第二天

上午

8:30-11:30

圖像預(yù)處理,分割

?

?

二階導(dǎo)數(shù)過零點(diǎn)
圖像處理中的尺度
Canny邊緣提取
參數(shù)化邊緣模型
多光譜圖像中的邊緣
頻域的局部預(yù)處理
用局部預(yù)處理算子作線檢測
角點(diǎn)（興趣點(diǎn)）檢測
最大穩(wěn)定極值區(qū)域檢測
圖像復(fù)原
容易復(fù)原的退化
逆濾波
維納濾波

閾值化
閾值檢測方法
最優(yōu)閾值化
多光譜閾值化
基于邊緣的分割
邊緣圖像閾值化
邊緣松弛法
邊界跟蹤
作為圖搜索的邊緣跟蹤
作為動態(tài)規(guī)劃的邊緣跟蹤
Hough變換
使用邊界位置信息的邊界檢測
從邊界構(gòu)造區(qū)域

下午

13:30-16:30

分割

,形狀表示與描述

?

基于區(qū)域的分割
區(qū)域歸并
區(qū)域分裂
分裂與歸并
分水嶺分割
區(qū)域增長后處理
匹配
匹配標(biāo)準(zhǔn)
匹配的控制策略
分割的評測問題
監(jiān)督式評測
非監(jiān)督式評測

?

區(qū)域標(biāo)識
基于輪廓的形狀表示與描述
鏈碼
簡單幾何邊界表示
邊界的傅里葉變換
使用片段序列的邊界描述
B樣條表示
其他基于輪廓的形狀描述方法

形狀不變量

第三天：

上午

8:30-11:30

形狀表示與描述,物體識別

?

基于區(qū)域的形狀表示與描述
簡單的標(biāo)量區(qū)域描述
矩
凸包
基于區(qū)域骨架的圖表示
區(qū)域分解
區(qū)域鄰近圖
形狀類別

知識表示
統(tǒng)計(jì)模式識別
分類原理
分類器設(shè)置

分類器學(xué)習(xí)
支持向量機(jī)
聚類分析
神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
前饋網(wǎng)絡(luò)
非監(jiān)督學(xué)習(xí)
神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)

下午

13:30-16:30

物體識別，圖像理解

物體識別

句法模式識別
語法與語言
句法分析與句法分類器
句法分類器學(xué)習(xí)與語法推導(dǎo)
作為圖匹配的識別
圖和子圖的同構(gòu)
圖的相似度
識別中的優(yōu)化技術(shù)
遺傳算法
模擬退火
模糊系統(tǒng)
模糊集和模糊隸屬函數(shù)
模糊集運(yùn)算
模糊推理
模糊系統(tǒng)設(shè)計(jì)與訓(xùn)練
模式識別中的Boosting方法

圖像理解控制策略
并行和串行處理控制
分層控制
自底向上的控制
基于模型的控制
混合的控制策略
非分層控制
通過隨機(jī)抽樣一致來擬合
點(diǎn)分布模型
活動表觀模型
圖像理解中的模式識別方法
基于分類的分割
上下文圖像分類

第四天：

上午

8:30-11:30

圖像識別

層疊分類器用于快速物體檢測
場景標(biāo)注和約束傳播
離散松弛法
概率松弛法
搜索解釋樹
語義圖像分割和理解
語義區(qū)域增長
遺傳圖像解釋
隱馬爾可夫模型
應(yīng)用
耦合的HMM
貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)
高斯混合模型和期望最大化

下午

13:30-16:30

圖像形態(tài)學(xué)

形態(tài)學(xué)四原則
二值膨脹和腐蝕
膨脹
腐蝕
擊中擊不中變換
開運(yùn)算和閉運(yùn)算
灰度級膨脹和腐蝕
頂面、本影、灰度級膨脹和腐蝕
本影同胚定理和膨脹、腐蝕及開、閉運(yùn)算的性質(zhì)
頂帽變換
骨架和物體標(biāo)記
同倫變換
骨架和最大球

細(xì)化、粗化和同倫骨架
熄滅函數(shù)和最終腐蝕
最終腐蝕和距離函數(shù)
測地變換
形態(tài)學(xué)重構(gòu)
粒度測定法
形態(tài)學(xué)分割與分水嶺
粒子分割、標(biāo)記和分水嶺
二值形態(tài)學(xué)分割
灰度級分割和分水嶺

第五天：

上午

8:30-11:30

3D視覺和幾何

視覺任務(wù)
Marr理論
其他視覺范疇：主動和有目的的視覺
射影幾何學(xué)基礎(chǔ)
射影空間中的點(diǎn)和超平面
單應(yīng)性
根據(jù)對應(yīng)點(diǎn)估計(jì)單應(yīng)性
單透視攝像機(jī)
攝像機(jī)模型
齊次坐標(biāo)系中的投影和反投影
從已知場景標(biāo)定一個攝像機(jī)
從多視圖重建場景
三角測量
射影重建
匹配約束
光束平差法
升級射影重建和自標(biāo)定

下午

13:30-16:30

3D視覺和幾何

雙攝像機(jī)和立體感知
極線幾何學(xué)——基本矩陣
攝像機(jī)的相對運(yùn)動——本質(zhì)矩陣
分解基本矩陣到攝像機(jī)矩陣
從對應(yīng)點(diǎn)估計(jì)基本矩陣
雙攝像機(jī)矯正結(jié)構(gòu)
矯正計(jì)算
三攝像機(jī)和三視張量
立體對應(yīng)點(diǎn)算法
距離圖像的主動獲取
由輻射測量到3D信息
由陰影到形狀
光度測量立體視覺

第六天：

上午

8:30-11:30

實(shí)驗(yàn)1-2

1.一維測量二維測量原理、測量矩形、測量弧形原理以及案例套路解析、測量助手的使用，包括測量矩形、弧形的數(shù)學(xué)投影原理本質(zhì)以及實(shí)戰(zhàn)

2.連接相機(jī)進(jìn)行一維二維工件實(shí)際尺寸測量實(shí)戰(zhàn)（工件在正交平面與非正交平面任意姿態(tài)都可以）

下午

13:30-16:30

實(shí)驗(yàn)3-4

3.單相機(jī)標(biāo)定原理以及采用標(biāo)定助手進(jìn)行標(biāo)定實(shí)戰(zhàn)

單相機(jī)標(biāo)定進(jìn)行畸變矯正和實(shí)際尺寸測量以及同心度測量，包括畸變理想?yún)?shù)求解的原理，adaptive、fixed的區(qū)別等。只靠單相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定并且測量物料實(shí)際高度，玩轉(zhuǎn)姿態(tài)變換

4.邊緣檢測原理（一階二階導(dǎo)數(shù)詳細(xì)推導(dǎo)包括離散卷積核等）以及實(shí)戰(zhàn)解析，包括卷積的詳細(xì)推導(dǎo)以及實(shí)戰(zhàn)、圖像濾波的本質(zhì)，離散卷積與邊緣檢測的關(guān)系與推導(dǎo)實(shí)戰(zhàn)，包括空間卷積與頻域的關(guān)系）

第七天：

上午

8:30-11:30

實(shí)驗(yàn)5-6

5.擬合原理以及擬合直線、圓、橢圓、矩形的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，包括擬合的本質(zhì)，最小二乘、離群值的剪切、XLD亞像素的本質(zhì)與屬性、中心XLD線提取等）

6.工業(yè)缺陷需求的種類（如劃痕、瑕疵、探傷、缺損、凸凹等細(xì)小缺陷、印刷字符缺陷檢測、邊緣凹陷、藥品缺陷缺少、物料正反錯、物料劃痕探傷、液晶屏缺陷、貼片電阻缺陷檢測等）以及常規(guī)六大金剛處理算法

下午

13:30-16:30

實(shí)驗(yàn)7-8

7.Blob分析+定位+特征檢測缺陷實(shí)戰(zhàn)

8.差分+特征+定位檢測缺陷實(shí)戰(zhàn)

第八天：

上午

8:30-11:30

實(shí)驗(yàn)9-10

頻域+空間域檢測缺陷實(shí)戰(zhàn)（包括頻域?yàn)V波的技巧、歸一化、濾波器、熵、能量等）

測量擬合缺陷實(shí)戰(zhàn)

下午

13:30-16:30

實(shí)驗(yàn)11

11.機(jī)器學(xué)習(xí)檢測缺陷（深度學(xué)習(xí)、mlp、svm、貝葉斯、隨機(jī)森林、gmm等分類器）