图像处理中的数学方法-BiCMR
图像处理算法的原理与实现方法分析
图像处理算法的原理与实现方法分析图像处理算法是计算机视觉领域的重要内容之一，它涉及到对图像的数字化、增强、复原、分割和识别等方面的处理。
本文将针对图像处理算法的原理和实现方法进行详细的分析。
一、图像处理算法的原理1. 图像的数字化图像的数字化是将连续的图像转换为离散的数字图像，主要包括采样、量化和编码三个步骤。
- 采样：将连续图像在时间和空间上进行离散化，获取一系列采样点。
- 量化：采样得到的连续强度值需要转换为离散的灰度级别，常用的量化方法包括均匀量化和非均匀量化。
- 编码：将量化后的灰度值用二进制码表示，常见的编码方法有无损编码和有损编码。
2. 图像增强算法图像增强算法旨在改善图像的视觉效果，提高图像的质量和清晰度。
常用的图像增强算法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波和边缘增强等。
- 灰度变换：通过对图像的灰度级进行变换，实现图像的对比度增强和亮度调整。
- 直方图均衡化：通过对图像的像素直方图进行变换，使得图像的像素分布更均匀，增强图像的对比度。
- 滤波：利用滤波器对图像进行平滑处理或者去除噪声，常用的滤波器有均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
- 边缘增强：通过检测图像中的边缘信息，突出图像的边缘部分并增强其边缘对比度。
3. 图像复原算法图像复原算法主要用于修复经过变形、模糊或受损的图像，使其恢复原有的清晰度和细节。
- 噪声去除：通过滤波等方法消除图像中的噪声干扰，常用的去噪方法有中值滤波、小波去噪和自适应滤波等。
- 模糊恢复：对经过模糊的图像进行复原，常用的模糊恢复方法有逆滤波、维纳滤波和盲复原等。
4. 图像分割算法图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域或对象的过程，常用于图像识别和目标提取等任务。
- 阈值分割：根据图像中像素的灰度值，将图像划分为不同的区域。
- 区域生长：根据像素的相似性，将具有相似特征的像素进行合并，形成具有连续性的区域。
- 边缘检测：通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为不同的物体或区域。
数字图像处理中的基本算法及其优化
数字图像处理中的基本算法及其优化数字图像处理是数字信号处理领域中的一项重要应用，它将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号，然后对其进行处理、分析和优化。
本文将介绍数字图像处理中的基本算法及其优化。
1. 图像灰度化算法及其优化图像灰度化是将彩色图像转换为黑白或灰度图像的过程，它可以极大地简化应用程序的复杂度，并提高图像处理的效率。
常用的灰度化算法包括平均值法、加权平均值法、最大值法、最小值法、亮度法、对数变换法等。
其中，亮度法的数学模型为：$ g(x,y) = 0.299R(x,y) + 0.587G(x,y) + 0.114B(x,y)$其中，R、G、B分别表示红、绿、蓝的亮度值，取值范围为0~255。
此算法的优化思路是采用快速查表法，预先计算并存储可变系数（0.299、0.587、0.114）的乘积结果，以加快灰度化的速度。
2. 图像二值化算法及其优化图像二值化是将灰度图像转换为黑白图像的过程，它可以将图像信息简化为只有两种状态，从而提高图像处理和图像识别的效率。
常用的二值化算法包括阈值法、迭代阈值法、Otsu法等。
其中，Otsu法的数学模型为：$g(x,y) =\begin{cases}0, & f(x,y) > k\\1,& f(x,y) \leq k\end{cases}$其中，$f(x,y)$表示灰度值，$k$表示阈值，$g(x,y)$表示二值化结果。
此算法的优化思路是采用并行计算和最大值表查找技术，提高二值化的速度和精度。
3. 图像平滑滤波算法及其优化图像平滑滤波是将一幅图像中每个像素周围的像素值进行平均、加权平均或最大值、最小值的操作，以达到降噪、去除图片噪声的效果。
常用的平滑滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
其中，高斯滤波的数学模型为：$G_{\sigma}(x,y) = \frac{1}{2 \pi \sigma^{2}} e^{\frac{x^{2}+y^{2}}{2 \sigma^{2}}}$其中，$G_{\sigma}(x,y)$表示高斯核，$\sigma$为方差。
图像处理中的数学方法
图像处理中的数学方法图像处理已经成为了现代科技中的一个不可或缺的部分。
随着数字相机、智能手机和科技设备的广泛使用，每天都会产生数以亿计的图像数据。
为了从这些数据中提取有用的信息，需要使用多种数学算法和方法。
数字图像是由像素组成的。
每个像素都有一个色彩值，通常表示为RGB值(红色、绿色、蓝色)。
数字图像通常以二进制格式存储，每个像素用8位(或16位)表示。
图像处理中最基本的数学方法是图像滤波。
滤波可以用于平滑图像、增强图像、去除噪声等。
滤波就是将一个窗口或卷积核沿图像的每个位置移动，对应位置上的像素按照一定规律进行加权平均。
常见的滤波器有平均滤波器、高斯滤波器和中值滤波器。
另一个常见的图像处理方法是直方图均衡化。
直方图是数字图像中每个颜色值出现的频率统计图。
直方图均衡化是一种将直方图在整个值域中均匀分布的方法，从而增强图像的对比度。
人工神经网络(ANN)也可以用于图像处理。
ANN是基于人脑神经元网络的计算模型。
在图像处理中，ANN可以用于图像分类、图像分割、边缘检测等。
ANN通过学习样本图像的特征，可以将新图像分为不同的类别。
小波变换(Wavelet Transform)是另一个非常有用的图像处理方法。
小波变换可以在多个尺度上同时分析图像，并且可以捕捉图像中的细节信息。
在压缩图像和去除噪声方面，小波变换都有着重要应用。
最后，我们还应该提到数字图像处理中的数学优化方法。
在图像处理中，我们需要找到最佳的解决方案，例如最优的滤波器或最佳的压缩算法。
数学优化方法包括线性规划、非线性规划、约束优化等，这些方法可以用于解决各种图像处理问题。
总之，数字图像处理中的数学方法是非常丰富和多样化的。
无论是图像增强、分类还是压缩，都需要使用多种数学算法和方法来实现。
因此，数学技能对于数字图像处理人员来说是非常重要的。
图像处理中的数学方法与算法
图像处理中的数学方法与算法图像处理是一门利用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。
在图像处理的过程中，数学方法和算法起着至关重要的作用。
本文将介绍图像处理中常用的数学方法和算法，并探讨其在实际应用中的作用。
一、灰度变换灰度变换是图像处理中最基础的方法之一，用于改变图像的亮度和对比度。
常见的灰度变换算法包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。
线性变换通过调整像素值的线性关系，改变图像的亮度和对比度。
非线性变换则使用一些非线性函数，如对数函数和指数函数，来调整图像的像素值。
直方图均衡化是一种自适应的灰度变换方法，通过均衡化图像的直方图，提高图像的对比度。
二、滤波算法滤波算法用于图像的平滑和边缘检测。
平滑滤波器可以去除图像中的噪声，使图像更加清晰。
常见的平滑滤波器包括均值滤波器和高斯滤波器。
均值滤波器通过计算像素周围领域像素的平均值来平滑图像。
高斯滤波器则根据像素之间的距离来计算权重，从而进行平滑。
边缘检测算法可以提取图像中的边缘信息，常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
三、变换算法变换算法包括傅里叶变换、小波变换和哈尔小波变换等，用于对图像进行频域分析和压缩。
傅里叶变换将图像从空域转换到频域，可以分析图像中的频率成分。
小波变换则可以同时提供图像的时间域和频域信息，具有局部性和多分辨率的特点。
哈尔小波变换是小波变换的一种特殊形式，可以将图像分解为低频和高频分量，实现图像的压缩和提取。
四、图像分割算法图像分割算法用于将图像分割为若干个不同的区域，以提取目标信息。
常见的图像分割算法包括阈值分割、区域生长和边缘检测法。
阈值分割是最简单的分割方法，通过设定一个阈值，将图像中的像素根据其灰度值进行分割。
区域生长算法则通过选择种子点，逐渐生长形成更大的区域。
边缘检测法可以利用边缘的不连续性将图像进行分割。
五、图像重建算法图像重建算法用于从图像的模糊或损坏版本中恢复原始图像。
常见的图像重建算法包括最小二乘法、逆滤波和基于模型的重建。
数学在像处理中的应用
数学在像处理中的应用数学在图像处理中的应用在当今的科技时代，图像处理技术已经广泛应用于各个领域，从医疗诊断到娱乐产业，从航空航天到安全监控，无处不见其身影。
而在图像处理的背后，数学起着至关重要的作用，它为图像处理提供了坚实的理论基础和强大的工具支持。
数学在图像处理中的应用首先体现在图像的数字化表示上。
我们所看到的图像，无论是照片还是视频，在计算机中都被转换为数字形式。
这一过程涉及到数学中的采样和量化。
采样是指在图像空间中选取离散的点来代表图像，而量化则是将每个采样点的颜色或灰度值用有限的数字来表示。
通过这种方式，图像被转化为一个由数字组成的矩阵，为后续的处理提供了便利。
几何变换是图像处理中的常见操作，例如图像的平移、旋转和缩放。
这些操作都可以通过数学中的矩阵运算来实现。
以图像的旋转为例，我们可以通过构建一个旋转矩阵，将图像中的每个像素点的坐标进行相应的变换，从而实现图像的旋转效果。
这种基于数学的方法能够确保变换的准确性和高效性。
图像增强是为了改善图像的质量，使其更易于观察和分析。
例如，直方图均衡化就是一种常见的图像增强方法。
直方图反映了图像中不同灰度级出现的频率。
通过对直方图进行调整，使得灰度级的分布更加均匀，可以增强图像的对比度。
这一过程涉及到数学中的概率统计知识。
数学中的滤波技术在图像处理中也有广泛应用。
例如，均值滤波用于去除图像中的噪声。
它的原理是将每个像素点的值替换为其邻域像素值的平均值。
这种平滑操作可以有效地减少噪声的影响，但同时也可能会使图像变得模糊。
而中值滤波则是将像素点的值替换为其邻域像素值的中值，对于去除椒盐噪声等效果显著。
此外，还有高斯滤波等各种滤波方法，它们都基于不同的数学模型和函数。
边缘检测是图像处理中的一个重要任务，用于提取图像中的物体轮廓。
常见的边缘检测算法，如 Sobel 算子、Canny 算子等，都是基于数学中的微分运算。
微分可以检测出图像中灰度值变化剧烈的区域，从而确定边缘的位置。
图像处理之常见二值化方法汇总
图像处理之常见⼆值化⽅法汇总图像处理之常见⼆值化⽅法汇总图像⼆值化是图像分析与处理中最常见最重要的处理⼿段，⼆值处理⽅法也⾮常多。
越精准的⽅法计算量也越⼤。
本⽂主要介绍四种常见的⼆值处理⽅法，通常情况下可以满⾜⼤多数图像处理的需要。
主要本⽂讨论的⽅法仅针对RGB⾊彩空间。
⽅法⼀：该⽅法⾮常简单，对RGB彩⾊图像灰度化以后，扫描图像的每个像素值，值⼩于127的将像素值设为0(⿊⾊)，值⼤于等于127的像素值设为255(⽩⾊)。
该⽅法的好处是计算量少速度快。
缺点更多⾸先阈值为127没有任何理由可以解释，其次完全不考虑图像的像素分布情况与像素值特征。
可以说该⽅法是史最弱智的⼆值处理⽅法⼀点也不为过。
⽅法⼆：最常见的⼆值处理⽅法是计算像素的平均值K，扫描图像的每个像素值如像素值⼤于K像素值设为255(⽩⾊)，值⼩于等于K像素值设为0(⿊⾊)。
该⽅法相⽐⽅法⼀，阈值的选取稍微有点智商，可以解释。
但是使⽤平均值作为⼆值化阈值同样有个致命的缺点，可能导致部分对象像素或者背景像素丢失。
⼆值化结果不能真实反映源图像信息。
⽅法三：使⽤直⽅图⽅法来寻找⼆值化阈值，直⽅图是图像的重要特质，直⽅图⽅法选择⼆值化阈值主要是发现图像的两个最⾼的峰，然后在阈值取值在两个峰之间的峰⾕最低处。
该⽅法相对前⾯两种⽅法⽽⾔稍微精准⼀点点。
结果也更让⼈可以接受。
⽅法四：使⽤近似⼀维Means⽅法寻找⼆值化阈值，该⽅法的⼤致步骤如下：1. ⼀个初始化阈值T，可以⾃⼰设置或者根据随机⽅法⽣成。
2. 根据阈值图每个像素数据P(n,m)分为对象像素数据G1与背景像素数据G2。
(n为⾏，m为列)3. G1的平均值是m1, G2的平均值是m24. ⼀个新的阈值T’ = (m1 + m2)/25. 回到第⼆步，⽤新的阈值继续分像素数据为对象与北京像素数据，继续2～4步，直到计算出来的新阈值等于上⼀次阈值。
前⾯三种在以前的博⽂中都有涉及，最后⼀种⼆值化⽅法的代码如下：package com.gloomyfish.filter.study;package com.gloomyfish.filter.study;import java.awt.image.BufferedImage;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class ThresholdBinaryFilter extends GrayFilter {@Overridepublic BufferedImage filter(BufferedImage src, BufferedImage dest) { int width = src.getWidth();int height = src.getHeight();if ( dest == null )dest = createCompatibleDestImage( src, null );int[] inPixels = new int[width*height];int[] outPixels = new int[width*height];src = super.filter(src, null); // we need to create new onegetRGB( src, 0, 0, width, height, inPixels );int index = 0;int means = getThreshold(inPixels, height, width);for(int row=0; row<height; row++) {int ta = 0, tr = 0, tg = 0, tb = 0;for(int col=0; col<width; col++) {index = row * width + col;ta = (inPixels[index] >> 24) & 0xff;tr = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;tg = (inPixels[index] >> 8) & 0xff;tb = inPixels[index] & 0xff;if(tr > means) {tr = tg = tb = 255; //white} else {tr = tg = tb = 0; // black}outPixels[index] = (ta << 24) | (tr << 16) | (tg << 8) | tb;}}setRGB( dest, 0, 0, width, height, outPixels );return dest;}private int getThreshold(int[] inPixels, int height, int width) {// maybe this value can reduce the calculation consume;int inithreshold = 127;int finalthreshold = 0;int temp[] = new int[inPixels.length];for(int index=0; index<inPixels.length; index++) {temp[index] = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;}List<Integer> sub1 = new ArrayList<Integer>();List<Integer> sub2 = new ArrayList<Integer>();int means1 = 0, means2 = 0;while(finalthreshold != inithreshold) {finalthreshold = inithreshold;for(int i=0; i<temp.length; i++) {if(temp[i] <= inithreshold) {sub1.add(temp[i]);} else {sub2.add(temp[i]);}}means1 = getMeans(sub1);means2 = getMeans(sub2);sub1.clear();sub2.clear();sub2.clear();inithreshold = (means1 + means2) / 2;}long start = System.currentTimeMillis();System.out.println("Final threshold = " + finalthreshold); long endTime = System.currentTimeMillis() - start;System.out.println("Time consumes : " + endTime);return finalthreshold;}private static int getMeans(List<Integer> data) {int result = 0;int size = data.size();for(Integer i : data) {result += i;}return (result/size);}}效果如下：。
resize bicubic算法原理
resize bicubic算法原理在图像处理中，resize（缩放）是一个常见的操作，它可以改变图像的尺寸，使其适应不同的显示环境或应用需求。
而bicubic算法是一种常用的resize算法，它通过插值的方式来计算新图像中每个像素的值，从而实现图像的缩放。
bicubic算法的原理是基于插值的思想，它通过在原图像的像素点之间进行差值计算，来得到新图像中每个像素的值。
具体而言，bicubic算法使用了一个4x4的像素点矩阵作为插值的基础，通过对这个矩阵进行加权平均，得到新图像中每个像素的值。
插值的过程中，bicubic算法首先根据新图像的尺寸计算出每个像素在原图像中的位置，然后根据这个位置找到与之相关的4x4像素点矩阵。
接下来，bicubic算法会根据这个矩阵中的像素点的值和位置，通过一系列的加权平均操作，计算出新图像中对应像素的值。
在bicubic算法中，像素点的加权平均是通过三次样条插值来实现的。
具体而言，对于新图像中的每个像素点，bicubic算法会先根据其在原图像中的位置，计算出与之相关的4x4像素点矩阵，在这个矩阵中，距离目标像素点最近的像素点会被赋予最高的权重，而距离最远的像素点则会被赋予最低的权重。
然后，bicubic算法会根据这个矩阵中每个像素点的值和位置，通过一系列的加权平均操作，计算出新图像中对应像素的值。
在这个过程中，每个像素点的权重是根据其在矩阵中的位置来确定的，距离目标像素点越近的像素点权重越高，距离越远的像素点权重越低。
通过这种方式，bicubic算法可以在保持图像细节的同时，实现图像的缩放。
由于bicubic算法使用了更多的像素点来计算新图像中每个像素的值，因此相比于其他插值算法，如nearest neighbor和bilinear算法，bicubic算法可以得到更平滑、更细腻的图像结果。
总结一下，bicubic算法是一种常用的resize算法，它通过插值的方式来计算新图像中每个像素的值。
图像处理中的数学算法
图像处理中的数学算法图像处理是一个复杂的过程，它需要运用数学算法来处理图像中的各种信息。
这些算法可以实现图像的去噪、平滑、增强、分割、匹配等功能。
本文将介绍一些常用的图像处理算法，包括小波变换、奇异值分解、最小二乘法、K-means算法、纹理分析等。
一、小波变换小波变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学算法。
它可以将图像分解为不同频率范围的小波系数，从而实现对图像的去噪、平滑、特征提取等操作。
小波变换在图像处理中应用广泛，特别是在去噪方面有着独特的优势。
小波变换可以将图像矩阵分解成多组小波系数，其中较高频率的小波系数表示图像中的细节信息，较低频率的小波系数表示图像中的模糊信息。
通过对小波系数的分析和处理，可以实现对图像的特定操作。
二、奇异值分解奇异值分解（SVD）是一种将矩阵分解为三个部分的数学算法，其中一个矩阵是一个对角矩阵，它的对角线上的元素称为奇异值。
奇异值对应了原始矩阵中的主要信息，可以用来构建一个低维矩阵，从而实现图像的压缩和降噪。
奇异值分解可以实现对图像中重要信息的提取和过滤，从而实现图像的压缩和去噪。
三、最小二乘法最小二乘法是一种寻找最优曲线拟合的数学方法，它的目标是通过一个最优拟合函数来表达数据的真实规律。
在图像处理中，最小二乘法可以用来寻找图像中的相关特征，从而实现对图像的分割和特征提取。
最小二乘法可以通过对图像中的像素点进行拟合来得到相应的参数，从而实现对图像中相关特征的描述和分析。
最小二乘法在图像处理中常常用于线性回归和图像灰度直方图均衡化等操作。
四、K-means算法K-means算法是一种将数据划分为多个簇的聚类算法，它可以帮助识别图像中的不同区域，并实现对图像区域的分割和聚类。
K-means算法通常可以用来处理灰度图像、二元图像和多光谱图像等。
K-means算法通过寻找多个空间点之间的相似性，来得到一个划分簇的结果。
在图像处理中，K-means算法可以用来将图像像素划分为多个簇，从而实现对图像的分割和聚类。
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图像处理中的数学方法（Mathematical Image Processing）
授课老师：董彬（数学中心）
•课程简介（中）：我们生活在数字的时代，数据的生成、传播、整合、分析和处理已经成为了我们生活中不可缺少的一部分。
而图像无疑是最重要的数据种类之一，这不仅是因为我们在日常交流中频繁的使用图像，也因为图像能够十分简洁的呈现物理世界、并在诸多领域被广泛的使用。
计算机技术的飞速发展使得我们可以用很深奥精妙的数学工具来为图像处理中的问题设计有效的解决方案，因此，很多图像处理中的数学方法被诸多不同领域接纳并被广泛的使用，其中包括自然科学领域、高新技术领域、社交媒体领域等等。
本课程适合于应用与计算数学、工程、计算机专业的研究生和高年级本科生，课程内容包括（但不限于）变分法、偏微分方程、小波分析及其在图像处理中的应用，其中包括图像去燥、去模糊、分割、配准、医学成像、计算机图形学、计算机视觉等等。
•课程简介（英）：
As we are living in a digital world now, the creation, distribution, integration, interpretation and manipulation of data have become an important part of our society.
Digital images are no doubt one of the most important components of data. This is not only because image is a powerful and widely used medium of communication, but also because it is an easy, compact, and widespread way to represent the physical world.
Advances in computer technology have made it possible to apply some of the most
sophisticated developments in mathematics to the design and implementation of fast algorithms running on a large number of processors to process image data. As a result, image processing and analysis techniques are now widely applied to natural sciences, technical disciplines and s ocial medias; and digital images have come into everyone’s life. This course is suitable for both senior undergraduate and graduate students majoring in mathematics, applied mathematics, engineering, computer science, operation research, etc. The topics we will cover in this course include, but not limited to, variational methods, PDE methods, wavelet and wavelet frame based methods in various problems in imaging science such as image denoising, deblurring, inpainting,
segmentation, registration, medical imaging, computer graphics, computer vision etc.
•参考教材
1. Mathematics in Image Processing (IAS/Park City Mathematics Series), Hongkai
Zhao, American Mathematical Society, June 12, 2013. (ISBN: 0821898418)
2. Mathematical Problems in Image Processing: Partial Differential Equations
and the Calculus of Variations (Applied Mathematical Sciences), Gilles Aubert and Pierre Kornprobst, Springer, November 19, 2009. (ISBN: 1441921826)
•其它参考材料
o Image Processing and Analysis: Variational, PDE, Wavelet, and Stochastic Methods，Tony Chan, Jianhong Shen, SIAM, 2005.
o图像处理、分析与机器视觉(第3版)，桑卡(Milan Sonka) (作者), 赫拉瓦卡(Vaclav Hlavac) (作者), 博伊尔(Roger Boyle) (作者), 艾海舟(译
者), 苏延超(译者)，清华大学出版社，2011.
o UCLA CAM Report：/applied/cam/
o沈佐伟教授个人主页：.sg/~matzuows/publist.html
o任课老师个人主页：/~dongbin/Publications.html
o深度学习短期课程主页：http://www.xn--vjq503akpco3w.top/
•大纲：
我们生活在数据大爆炸的时代，数据的生成、传播、整合、分析和处理已经成为了我们生活中不可缺少的一部分，而图像无疑是最重要的数据种类之一。
本课程的目的是介绍近30年中在图像处理领域中被广泛使用的数学工具以及这些工具之间的联系与区别，让学生对这一蓬勃发展的领域有比较系统的了解。
本课程适合于应用与计算数学、工程、计算机、运筹专业的研究生和高年级本科生，要求选课学生熟悉数学分析，高等代数，数值分析，会使用Matlab或者其它计算机语言进行算法编程，另外，实变函数、最优化方法、偏微分方程、偏微分方程数值解也会对本课程的理解有帮助，但仅为建议。
内容提要：
•综述（2－3学时）
•图像复原中的变分模型（4－5学时）：Rudin-Osher-Fatemi模型和高阶变分模型、Euler-Lagrange方程、梯度流、离散化模型
•图像复原中的偏微分方程模型（4－5学时）：热传导方程、anisotropic diffusion (Perona-Malik)、shock-filter、其它高阶非线偏微分方程、离散化•图像分割中的变分及PDE模型（4－5学时）：Mumford-Shah，Chan-Vese模型，Snake，Geodesic active contours、离散化
•小波分析基本理论和快速算法（10学时）：多尺度分析（MRA）、小波（框架）系统的刻画及构造、快速分解重构算法
•图像复原、重建、分析中的小波模型（8学时）：基于小波框架的三大模型（analysis, synthesis, balanced）、优化算法、图像分割、曲面重建、CT图像重
建、数据驱动紧框架
•不规则数据上的稀疏表征及应用（4－5学时）：曲面流形上的（类）小波（框架），基于稀疏逼近的高维数据分析。
•小波模型、变分模型、偏微分方程模型之间的联系与区别（4－5学时）
•神经网络、深度学习在图像问题中的应用（4学时）：神经网络介绍、（去燥）自编码、卷及神经网络、循环神经网络、图像重建、分割、识别中的应用
本课成绩由作业和课程项目两部分组成，课程作业每隔2-3周留一次，内容包括笔头作业和程序实现部分，课程项目由学生根据课程内容自由选取，但不得选课程以外的内容作为课程项目，鼓励学生在做项目期间讨论交流，但每个学生要单独提交课程项目。
教学方式：
课堂讲授： 100%
成绩评定：
（1） 4次大作业，包括习题和程序： 40%
（2）课程项目： 60%
要求：
作业和课程项目必须按时提交，迟交不算成绩，抄袭不算成绩。