MATLAB计算机视觉与深度学习实战

在当今的信息化社会，图像是人类赖以获取信息的最重要来源之一。随着计算机技术的迅猛发展，图像技术与计算机技术不断融合，产生了一系列图像处理软件如 MATLAB 等，这些软件的广泛应用为图像技术的发展提供了强大的支持。MATLAB已成为国际公认的最优秀的科技应用软件之一，具有编程简单、数据可视化功能强、可操作性强等特点，而且配有功能强大、专业函数丰富的图像处理工具箱，是进行图像处理必备的软件工具。现有的 MATLAB 图像处理著作多是讲解图像处理中的经典理论与算法，鲜有解决实际问题的案例。在本课程中，老师将自己在多年的实践中积累的案例与学生分享，其中关于图像去雾、图像去噪、图像识别等方面的相关内容都紧跟图像研究热点，对于刚开始接触相关领域的研究者来说，是很好的入门教程。

本课程的一大特点是对于每个案例都有详细的理论基础介绍，并配备了实例代码和注释，不仅可以让初学者很快学习到代码编写方面的知识，还可以让读者在动手实践的过程中深入理解所研究的相关问题。本课程将代码讲解融入实际的案例中，相比其他基础书籍更加生动形象，解决了读者在实践过程中遇到的具体、实际的技术难点，为学生提供了直接的技术支持。

本课程共12节课，分为三大部分，在实际中将覆盖如下案例。

课程大纲：

一. 计算机视觉基础案例

第1课 图像增强基础案例

基于直方图优化的图像去雾技术

基于形态学的权重自适应图像去噪

第2课 图像分割基础案例

基于多尺度形态学提取眼前节组织

基于K-means聚类算法的图像区域分割

基于 Hough 变化的答题卡识别

基于阈值分割的车牌定位识别

第3课 视频处理基础案例

基于GUI搭建通用视频处理工具

基于Simulink进行图像和视频处理

基于光流场的交通汽车检测跟踪

二. 计算机视觉进阶案例

第4课 医学影像应用案例

基于分水岭分割进行肺癌诊断

基于最小误差法的胸片分割

基于区域生长的肝脏影像分割系统

第5课 模式识别应用案例

基于主成分分析的人脸二维码识别

基于知识库的手写体数字识别

基于特征匹配的英文印刷字符识别

基于不变矩的数字验证码识别

第6课 图像融合应用案例

基于小波技术进行图像融合

基于块匹配的全景图像拼接

第7课 图像压缩应用案例

基于霍夫曼图像压缩重建

基于主成分分析的图像压缩和重建

基于小波的图像压缩技术

第8课 图像特征应用案例

基于Hu不变矩的图像检索技术

基于Harris的角点特征检测

第9课 图像控制应用案例

基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术

基于小波变换的数字水印技术

三. 计算机视觉系统案例

第10课 图像综合应用案例

基于帧间差法进行视频目标检测

路面裂缝检测识别系统设计

第11课 深度学习应用案例

基于深度学习的字符识别应用演示

基于深度学习的视觉场景识别

第12课 实践总结课

授课时间：

本期课程预计2017年8月19日开课，预计课程持续时间为13周。

课程环境：

windows + Matlab

授课对象：

本课程以案例为基础，结构布局紧凑，内容深入浅出，实验简捷高效，适合计算机、信号通信和自动化等相关专业的本科生、研究生、教师，以及广大从事数字图像处理的工程研发人员进行实践。

预期收获：

本课程对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材，并详细讲解了其 MATLAB 实验的核心程序，通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行，学员可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握 MATLAB 中各种函数在图像处理领域中的用法。

讲师介绍 ：

本次课程将由matlab_geeker讲师完成。matlab_geeker 讲师,曾先后任国内两大 MATLAB 论坛 (www.ilovematlab.cn 和 www.matlabsky.com）的版主，具备十余年的 MATLAB 编程开发经验,同时在机器学习领域积累了大量的实际案例。参与编著了多本MATLAB和机器学习相关书籍，销量一直处于同类书籍的前列。 

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