【教学课件】北京交通大学 图像处理与机器学习

1.1基本概念1

1.2基本概念2

1.3图像直方图

1.4实验环境及平台介绍

1.5实验一图像显示

1.6实验二图像直方图计算

2_1图像增强 引言

2_2图像增强灰度变换

2_3图像增强直方图均衡

2_4图像增强代数运算

2_5图像增强空间域滤波1

2_6图像增强空间域滤波2

2_7图像增强空间域滤波3

2_8图像增强二维离散傅里叶变换定义

2_9图像增强二维离散傅里叶变换性质

2_10图像增强频域滤波1(低通)

2_11图像增强频域滤波2(高通)

2_12图像增强频域滤波

3_1图像增强实验

3_1形态学概念

3_2形态学算法

3_3图像形态学处理

3_4实验形态学处理

4_1图像分割引言

4_2阈值法

4_3边缘

4_4 Hough变换

4_5区域

5_1人工智能简介

5_2机器学习引言

5_3贝叶斯公式

5_4贝叶斯决策最小错误

5_5贝叶斯决策最小风险

5_6判别函数(上)

5_7判别函数(下)

5_8参数法

5_9非参数法

6_1基本概念

6_2单层神经网络

6_3多层神经网络

7_1深度学习 引言

7_2卷积神经网络

7_3深度学习网络

8-1聚类算法

8-2主成分分析1

8-3主成分分析2

9.1复杂背景下的人脸检测算法预处理

9.2复杂背景下的人脸检测算法特征提取

9.3复杂背景下的人脸检测算法分类

9.4基于深度学习的车辆检测算法

9.5基于群智感知的PM2.5精细粒度检测