【主辦單位】中國電子標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會
【課程費用】2600元／人（含資料費、培訓(xùn)費、午餐）
【咨詢熱線】0755-26506757 13798472936 李先生 彭小姐
【報名郵箱】martin@ways.org.cn
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課程特點：以“課程內(nèi)容的合理性、專家隊伍的頂尖性、培訓(xùn)平臺的互動性、增值服務(wù)的無限性”而成為享譽業(yè)界、有口皆碑的品牌培訓(xùn)。
授課內(nèi)容：（根據(jù)實際情況可能會有所增減）
第1章紅外基本知識
1.1 光線占電磁輻射的很小部分 1.2 可見光的光譜
1.3 紅外線的發(fā)現(xiàn) 1.4 紅外線也是電磁波
1.5 紅外線的特點 1.6 紅外輻射的規(guī)律
2.7 熱像儀原理 2.8 紅外熱圖像的應(yīng)用
第2章 紅外圖像信號的特征
2.1 目標(biāo)輻射特性 2.2 背景輻射特性 2.3 大氣傳輸
第3章 紅外圖像制導(dǎo)
3.1.1 當(dāng)代軍事戰(zhàn)略思想提出的需求 3.1.2 紅外圖像導(dǎo)引技術(shù)的特點
3.1.3 紅外圖像導(dǎo)引技術(shù)發(fā)展情況 3.2 紅外成像導(dǎo)引頭組成、功能及設(shè)計
3.3 紅外成像器設(shè)計 3.4 紅外成像器性能評價
3.5 凝視紅外成像器 3.6 紅外圖像目標(biāo)檢測和跟蹤
3.6.1 紅外圖像視頻信號處理主要特點 3.6.2 紅外圖像視頻信號預(yù)處理
3.6.3 最大類間方差法 3.6.4 分塊高階統(tǒng)計和形態(tài)濾波時空分割算法
3.6.5 網(wǎng)格基視頻對象快速分割算法及其改進 3.6.5 形態(tài)濾波的空域自動分水嶺分割算法
3.6.6 基于運動連通性的初始對象分割 3.6.7 目標(biāo)識別
1、目標(biāo)合并（區(qū)域增長） 2、基于交叉投影的目標(biāo)區(qū)域確定算法
3、目標(biāo)特征提取 4、大小識別 5、形狀識別
6.6.8 胡矩識別及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
I Hu矩識別 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變換 3.6.10 其它識別方法
3.6.11 目標(biāo)跟蹤 3.6.12 目標(biāo)精確定位（亞像元定位）
3.6.13 被動測距 3.10 紅外圖像的非均勻性校正
3.10.1 非均勻性概念 3.10.2 非均勻校正
3.11 FPGA圖像預(yù)處理設(shè)計 3.11.1 CFAR匹配濾波處理
3.11.2 高通匹配濾波 3.11.3 高通匹配濾波的FPGA實現(xiàn)
第4章 復(fù)雜背景中點目標(biāo)的檢測
4.1 復(fù)雜背景中“點目標(biāo)”的檢測 4.2 紅外探測器檢測的方法
4.3 基于圖像灰度熵的團塊目標(biāo)檢測方法
第5章 可見光目標(biāo)和背景的光學(xué)特征
5.1 地球表面的典型照度 5.2 自然界中不同材料反射系數(shù)的平均值
5.3 可見光和近紅外光的大氣透過率 5.4 固有對比度和視在對比度
5.5 大氣平均衰減與可見距離的關(guān)系 5.6 星的等級劃分
第6章 電視圖像跟蹤
6.1 圖像跟蹤基本知識 3.2 圖像數(shù)字化的精度及頻率
6.3 中值濾波和中值濾波器 6.4二維中值濾波器
6.5 數(shù)字灰度圖像的分割 6.6 窗口及窗口生成電路
6.7形心跟蹤 6.8 平均絕對差分（MAD）算法
6.9 序列相似性檢測算法 6.10 邊緣檢測（注意與高通的區(qū)別）
6.11 目標(biāo)圖像識別
10.11.1 目標(biāo)圖像特征提取
1、傅立葉描繪子 2、矩描繪子 3、拓樸描繪子 4、結(jié)構(gòu)描繪子
5、目標(biāo)圖像區(qū)域形狀特征 6、目標(biāo)匹配法 7、形狀投影法 8、一維小波特征提取
9、二維小波特征提取圖像匹配 10. 目標(biāo)圖像捕獲 11目標(biāo)捕獲和跟蹤
第7章 人臉識別技術(shù)研究
7.1結(jié)構(gòu)框圖 7.2膚色模型的建立 7.3概率圖的獲得
7.4 概率圖示例 7.5膚色分割 7.6人臉檢測
7.7人臉識別
第8章 SIFT算法研究
8.1SIFT算法的主要特點 8.2SIFT算法步驟 8.3 SIFT算法詳細實現(xiàn)
第9章 PCA算法研究
9.1 問題提出與分析 9.2 模型推導(dǎo) 9.4 PCA的主要分析步驟
9.5 PCA應(yīng)用于圖像降維壓縮9.3 問題討論 9.6 PCA應(yīng)用于人臉識別
授課專家：
趙老師；教授、博導(dǎo)，系統(tǒng)工程與電子技術(shù)編委，中國電子學(xué)會DSP應(yīng)用專家委員會委員。北京理工大學(xué)通信與信號處理博士后流動站做博士后，負(fù)責(zé)和承擔(dān)國家“863”計劃等課題30多項。為博士研究生和外國留學(xué)生開設(shè)“高級圖像處理”、“模糊系統(tǒng)基礎(chǔ)”等課，為外國留學(xué)博士研究生開設(shè)“Mathematic Foundation of Fuzzy System”。擔(dān)任“信號采集與處理國家專業(yè)實驗室”主任。
