在本课程中,您将学习数字图像和视频是如何制作、修改、存储和使用的。从计算机和数码相机如何形成图像,到好莱坞电影中如何使用数字特效,再到火星车如何在数百万英里的太空中发送照片,我们将着眼于广阔的数字图像世界。 本课程从人类视觉系统的工作原理入手,然后向您介绍使数字图像发挥作用的工程学、数学和计算机科学。您将学习用于调整图像的基本算法,探索用于编码和压缩视频图像的 JPEG 和 MPEG 标准,进而学习图像分割、去噪和过滤。最后,我们将以医学中使用的图像处理技术作为结束。 本课程包括 7 个基本模块和 2 个奖励(不计分)模块。还有可选的 MATLAB 练习;学员在课程期间可以访问 MATLAB Online。每个模块都是独立的,因此您可以根据自己的兴趣进行学习。
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该课程共有9个模块
了解什么是图像和视频处理。学习理解图像处理所需的人类感知的基本概念。学习理解以下单元所需的简单信号处理工具。
涵盖的内容
8个视频2篇阅读材料1个作业
JPEG 和 MPEG 是该领域最成功的算法,每个人每天都在广泛使用,本单元的目标是了解它们的工作原理。本单元的目标是了解它们是如何工作的,并理解为什么这些技术很重要,为什么它们是使能技术。还将介绍火星探险中的工作。
涵盖的内容
7个视频1篇阅读材料1个作业
图像处理中一些最基本的工具,如中值滤波和直方图均衡化,仍然是最强大的工具之一。我们将介绍这些工具,并对这些基本工具进行现代诠释。然后,学生们将熟悉一些简单但仍然流行的方法。我们还将介绍非局部均值,这是一种仍在使用经典工具的更现代的技术。
涵盖的内容
14个视频1篇阅读材料1个作业
本单元的目标是补充第三单元的内容,增加有关降解来源的先行信息。学生将了解到,如果我们了解了降解过程,就能做得更好。本单元的目标是利用基本和强大的经典工具完成培训。
涵盖的内容
9个视频1篇阅读材料1个作业
并非图像的所有部分都是相同的,学生将学习分割图像的基本技术,从简单的阈值到更高级的图形切割和主动轮廓。本单元是学生学习图像分析和图像解读的第一个单元,学生将了解图像分析和图像解读在医学成像和物体识别等方面的重要性。
涵盖的内容
12个视频1篇阅读材料1个作业
这些都是选修材料。它将帮助那些数学基础较好的学生更好地理解下一单元讲授内容背后的数学知识。本单元是第一个 "高级 "单元,与上一单元衔接紧密。学生将学习到当今广泛使用的现代工具,并与第 3、4 单元形成对比,说明更先进的数学工具在图像和视频分析中也非常有用。我们将把其中一些先进工具与经典工具联系起来,如热流的平均值和各向异性扩散的中值。这将有助于为学生提供统一的观点。
涵盖的内容
9个视频1篇阅读材料1个作业
由于图像和视频内画是电影业最常用的工具之一,因此学生们将参与一个非常令人兴奋的课题。他们将学习这个问题,以及如何从多个方向来解决这个问题。这也将有助于说明如何从多个数学角度来解决同一个问题。我们将从另一个角度将其与 Shanon 的工作联系起来。如果您观看了关于 PDEs 的讲座,您将会有更多的数学背景,但您也会喜欢这个单元,并且在没有数学背景的情况下也能学到知识。
涵盖的内容
7个视频1篇阅读材料1个作业
在这里,我们的目标是介绍图像和视频处理中最现代化的工具之一,学生们将学习到当今最活跃的研究成果。这也将有助于说明线性代数和优化在图像和视频处理中的应用。这是课程的最后一个正式单元。
涵盖的内容
8个视频1篇阅读材料1个作业
这是一个额外的单元。请尽情享用。图像处理在医学成像方面取得了巨大成功,我们将以艾滋病和大脑研究为例,说明图像处理在解决社会问题方面的重要性。我们将介绍这些令人兴奋的应用中从采集到分析的基本工具。
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料
位教师

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学生评论
1,120 条评论
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已于 May 6, 2020审阅
One of the best courses I Have ever seen. But I like to say it will be even more if it gives some more practical knowledge.
已于 Oct 13, 2017审阅
Wonderful course with a lot of content to learn which helps in developing a better conceptual background for various Image processing applications.
已于 Aug 18, 2017审阅
Great course! A lot of hard math and it would have been amazing if we had matlab examples of the concepts we learned towards the end.
常见问题
是的
有一些,但不多。如果你有,你会有更深入的了解。例如,我们希望您了解线性代数。同样,有些概念即使没有很强的数学背景也能掌握。有些人会认为这是一门高级本科课程。
谁不是呢?
更多问题
提供助学金,