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文档简介

教学日历（20xx～20xx学年第x学期）开课学院开课专业讲授学时32课程名称深度学习在数字图像处理中的应用授课教师实践/实验学时32授课年级授课班级总学时64使用教材《深度学习在数字图像处理中的应用》参考书目《深度学习在数字图像处理中的应用》校历周次授课内容分章节题目第1周第一章数字图像处理概述（4学时）1.1数字图像的基本概念（1学时）1.2数字图像的获取与描述（2学时）1.3数字图像处理的研究内容和应用领域（1学时）第2周第二章深度学习概述（4学时）2.1深度学习的概念（2学时）2.2国内外研究现状（2学时）第3周第二章深度学习概述（4学时）2.3深度学习典型模型结构和训练算法（2学时）2.4深度学习的优点和已有的应用（2学时）第4周第二章深度学习概述（2学时）2.5深度学习存在的问题及未来研究方向（2学时）第三章基于深度学习的图像增强与图像恢复（2学时）3.1图像去噪（2学时）第5周第三章基于深度学习的图像增强与图像恢复（4学时）3.2图像去雾（1学时）3.3图像去模糊（1学时）3.4图像增强（2学时）第6周第四章基于深度学习的图像检索（4学时）4.1图像检索的研究背景和研究现状（2学时）4.2图像特征和相似性度量（2学时）第7周第四章基于深度学习的图像检索（4学时）4.3基于内容的图像检索4.4基于注意力机制和卷积神经网络的图像检索（2学时）4.5基于深度信念网络的人脸图像检索（2学时）第8周第五章基于深度学习的图像压缩（4学时）5.1图像压缩概述5.2基于矢量量化的图像压缩方法（2学时）5.3基于深度学习的图像压缩方法（2学时）第9周第六章基于深度学习的图像分割（4学时）6.1图像分割概述（2学时）6.2复杂背景下毛坯轮毅图像分割及圆心精确定位（2学时）第10周第六章基于深度学习的图像分割（4学时）6.3基于深度学习的图像分割概述（2学时）6.4基于深度生成对抗网络的超声图像分割（2学时）第11周第七章基于深度学习的人脸检测与行人检测（4学时）7.1基于深度学习的人脸检测（2学时）7.2行人检测概述（2学时）第12周第七章基于深度学习的人脸检测与行人检测（4学时）7.3基于ViBe结合HOG+SVM的快速行人检测与跟踪（4学时）第13周第八章基于深度学习的动作识别（4学时）8.1人体动作识别技术概述（1学时）8.2动作识别相关技术（1学时）8.3人体姿态估计（2学时）第14周第八章基于深度学习的动作识别（4学时）8.4基于图卷积网络的骨髓序列动作识别算法（2学时）8.5一种替代光流的视频动作识别算法（2学时）第15周第九章基于深度学习的医学图像配准（4学时）9.1医学图像配准概述（2学时）9.2基于分形沙漏网络由MV-DR合成kV-DRR（2学时）第16周第九章基于深度学习的医学图像配准（4学时）9.3基于公共表征学习和几何约束的多模态医学图像配准（2学时）9.4基于信息瓶颈条件生成

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