计算机海外科研项目-新东方前途出国

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    计算机海外科研项目

    2020-06-04
     计算机图形图像处理线小组科研

    开题日期:2020年8月22日

    1

    项目背景 Program Background

    随着计算机技术的发展,计算与数据处理成本的降低,数字图像分析正迅速成为工程领域的重要应用。图像是迄今为止人类最高效的交流方式。从工业到医疗行业,不论是公共还是私人网络上,都有大量分布式图像和视频数据库。因而,掌握提取相关信息的技术在现在和未来都至关重要。

     

    数字图像处理 (Digital Image Processing) 是通过计算机对图像进行降噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 

     

    图像处理的应用领域涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。图像处理目前常应用于航天航空、生物医学工程、通信工程、工业工程、军事、机器人视觉、视频与多媒体、科学可视化等方面。

     

    学生将在导师的指导下,学习空间和频域数字图像处理基本原理、图像压缩和图像分割技术;区分1-D和2-D信号;了解如何挖掘图像特征,分析数字图像,识别场景中的对象和其他信息。

     

    2

    项目介绍 Program Description

    学生将使用Matlab,基于给定的数据库,编写一个完整程序,完成对数据库中图像特征的挖掘。例如使用自己的相机拍摄城市景观或使用细胞或组织结构的医学图像,并使用分割技术来分析它们,挖掘图像特征。最终学生将进行小组答辩,汇报项目成果,获得老师点评,并完成一份学术报告。

     

    3

    适合人群 Targeting Students

    大学生

    电子工程、软件工程、计算机等专业方向的学生。项目希望学生具备微积分、微分方程和线性代数等基础数学知识

    有Matlab或Python编程基础和有关图像处理项目经验者优先

     

    4

    导师介绍 Instructor Introduction

     

    Munib 研究员

    哈佛大学","type":"text"}],"name":"span","attrs":{"style":"font-size:13px"}}],"name":"p","attrs":{"style":"; text-align:justify"}}]" style="margin: 0px 0px 0px 0in; word-break: break-word; display: block;">

    哈佛大学

     

    Munib 导师于2007年起在哈佛大学工程与应用科学学院 (School of Engineering and Applied Sciences, SEAS) 任教,主要从事图形图像处理的研究,以及博士生及硕士生的教学和指导工作。

     

    导师及其团队开发了基于硅纳米结构的光电器,并且提出了光谱调谐图片探测器的新概念,获得60多项美国专利和133多项应用,在图像处理和半导体设备领域荣获18项授权专利。

     

    Munib导师在麻省理工学院(MIT)获得博士、硕士与学士学位。

     

    5

    任职学校 University

    世界大学排名中位列第一,2018年QS世界大学计算机科学以及电子工程专业排名位列第六。","type":"text"}],"name":"span","attrs":{"style":"color:#404040"}}],"name":"span","attrs":{"style":"font-size:13px"}}],"name":"p","attrs":{"style":"; text-align:justify"}}]" style="margin: 0px 0px 0px 0in; word-break: break-word; display: block;">

    哈佛大学(Harvard University)始建于1636年,是一所享誉世界的私立研究型大学,也是常春藤盟校成员。哈佛大学在学术界享有崇高的地位,并且在世界范围内具有广泛的社会影响力。哈佛大学孕育了8位美国总统,158位诺贝尔奖获得者(世界第一)和18位菲尔兹奖得主(世界第一),在2019/2020年U.S.News世界大学排名中位列第一,2018年QS世界大学计算机科学以及电子工程专业排名位列第六。

     

    6

    项目大纲 Syllabus

    • 数字图像的取样与量化Imaging Modalities; Key topics in Digital Image Processing, a survey; Examples of Applications, a survey; The Human Visual System; Sampling and Quantization and Aliasing 
    • 图像去噪Point Operations; Upsizing Images; Image Enhancement, Noise reduction and image Restoration; Arithmetic and Logical Operations on Digital Images; Spatial Domain Filtering 
    • DCT与图像压缩Fourier Series; Frequency Domain Image Processing; Alias free down-sampling; DCT and its properties; JPEG Image Compression 
    • 图像分隔技术Digital Image Segmentation; Edge Detection Algorithms; Hough Transform; Otsu’s Method; Interactive Image Segmentation 
    • 数字图像理论与技术小结 Conclusion
    • 项目回顾与成果展示 Program Review and Presentation
    • 论文辅导与发表 Project Paper and Publication 
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