图像处理技术高级研修班

课程特点：以“课程内容的合理性、专家队伍的顶尖性、培训平台的互动性、增值服务的无限性”而成为享誉业界、有口皆碑的品牌培训。

授课内容：（根据实际情况可能会有所增减）

1.1 光线占电磁辐射的很小部分 1.2 可见光的光谱

1.3 红外线的发现 1.4 红外线也是电磁波

1.5 红外线的特点 1.6 红外辐射的规律

2.7 热像仪原理 2.8 红外热图像的应用

2.1 目标辐射特性 2.2 背景辐射特性 2.3 大气传输

3.1.1 当代军事战略思想提出的需求 3.1.2 红外图像导引技术的特点

3.1.3 红外图像导引技术发展情况 3.2 红外成像导引头组成、功能及设计

3.3 红外成像器设计 3.4 红外成像器性能评价

3.5 凝视红外成像器 3.6 红外图像目标检测和跟踪

3.6.1 红外图像视频信号处理主要特点 3.6.2 红外图像视频信号预处理

3.6.3 最大类间方差法 3.6.4 分块高阶统计和形态滤波时空分割算法

3.6.5 网格基视频对象快速分割算法及其改进 3.6.5 形态滤波的空域自动分水岭分割算法

3.6.6 基于运动连通性的初始对象分割 3.6.7 目标识别

1、目标合并（区域增长） 2、基于交叉投影的目标区域确定算法

3、目标特征提取 4、大小识别 5、形状识别

6.6.8 胡矩识别及神经网络方法

I Hu矩识别 II Neural networks

II.1 General Neural model of artificial neuron model II.1.1 Weighting summation

II.1.2 Dynamic linear unit II.1.3 Static mapping unit

II.2 Neural network model II.3 Training of neural networks

II.3.1 Steepest Descent Algorithm of least mean square II.3.2 Back Propagation Algorithm

3.6.9 Hough变换 3.6.10 其它识别方法

3.6.11 目标跟踪 3.6.12 目标精确定位（亚像元定位）

3.6.13 被动测距 3.10 红外图像的非均匀性校正

3.10.1 非均匀性概念 3.10.2 非均匀校正

3.11 FPGA图像预处理设计 3.11.1 CFAR匹配滤波处理

3.11.2 高通匹配滤波 3.11.3 高通匹配滤波的FPGA实现

4.1 复杂背景中“点目标”的检测 4.2 红外探测器检测的方法

4.3 基于图像灰度熵的团块目标检测方法

5.1 地球表面的典型照度 5.2 自然界中不同材料反射系数的平均值

5.3 可见光和近红外光的大气透过率 5.4 固有对比度和视在对比度

5.5 大气平均衰减与可见距离的关系 5.6 星的等级划分

6.1 图像跟踪基本知识 3.2 图像数字化的精度及频率

6.3 中值滤波和中值滤波器 6.4二维中值滤波器

6.5 数字灰度图像的分割 6.6 窗口及窗口生成电路

6.7形心跟踪 6.8 平均绝对差分（MAD）算法

6.9 序列相似性检测算法 6.10 边缘检测（注意与高通的区别）

6.11 目标图像识别

10.11.1 目标图像特征提取

1、傅立叶描绘子 2、矩描绘子 3、拓朴描绘子 4、结构描绘子

5、目标图像区域形状特征 6、目标匹配法 7、形状投影法 8、一维小波特征提取

9、二维小波特征提取图像匹配 10. 目标图像捕获 11目标捕获和跟踪

7.1结构框图 7.2肤色模型的建立 7.3概率图的获得

7.4 概率图示例 7.5肤色分割 7.6人脸检测

7.7人脸识别

8.1SIFT算法的主要特点 8.2SIFT算法步骤 8.3 SIFT算法详细实现

9.1 问题提出与分析 9.2 模型推导 9.4 PCA的主要分析步骤

9.5 PCA应用于图像降维压缩9.3 问题讨论 9.6 PCA应用于人脸识别

赵老师；教授、博导，系统工程与电子技术编委，中国电子学会DSP应用专家委员会委员。北京理工大学通信与信号处理博士后流动站做博士后，负责和承担国家“863”计划等课题30多项。为博士研究生和外国留学生开设“高级图像处理”、“模糊系统基础”等课，为外国留学博士研究生开设“Mathematic Foundation of Fuzzy System”。担任“信号采集与处理国家专业实验室”主任。