【導讀】西安理工大學研究生課程教學大綱

　　

【正文】 算法及其應用 .清華大學出版社 ,2020 （ 3）康立山 等 .非數(shù)值并行算法 —模擬退火算法 .科學出版社 ,1997 （ 4）潘正君等 .演化計算 .清華大學出版社 ,1998 第二部分 教學內容和教學要求 本課程主要學習的內容包括智能計算的基本概念、局部最優(yōu)化的基本原理及方法、模擬退火算法、遺印刷包裝工程學院 322 傳算法及粒子群優(yōu)化算法，并將介紹它們在函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化及圖像處理中的應用。 第一章 緒論 智能計算的基本概念、組合優(yōu)化概念及典型實例介紹、局部最優(yōu)化及計算復雜性分析。 、需掌握的主要知識 本章的重點和難點是智能計算的基本概念、組合優(yōu)化 與局部優(yōu)化的數(shù)學描述、計算復雜性的分析及分類 。 熟悉數(shù)據(jù)結構中的時間空間性分析及高等數(shù)學中的極值問題。 （ 1）康立山等 .非數(shù)值并行算法 —模擬退火算法 .科學出 版社 ,1997 年，第 一 章 的 內容 （ 2）王凌 .智能優(yōu)化算法及其應用 .清華大學出 版社 ,2020 年，第 一 章 的 內容 第二章 局部最優(yōu)化方法 梯度、二階導數(shù)矩陣，凸集及凸函數(shù)，局部最優(yōu)化計算基本原理，一維搜索，最速下降法，共軛梯度法，牛頓型方法。 、需掌握的主要知識 本章的重點是局部最優(yōu) 化的基本原理及典型的方法，需要掌握其中的一些基本概念及基本定理，能夠編寫程序實現(xiàn)其中的一種方法。 需要具備高等數(shù)學中多元函數(shù)的求梯度的方法，基本的矩陣理論。 粟塔山 .最優(yōu)化計算原理與算法程序設計 .國防科技大學出 版社 ,2020 年，第 15 章的主要內容 第三章 模擬退火算法 算法的基本思想， SA 的基本實現(xiàn)方法， SA 的馬氏鏈描述， SA 中的關鍵參數(shù)及實現(xiàn)技術問題， SA 的應用舉例。 、需掌握的主要知識 掌握算法的基本思想、實現(xiàn)、關鍵參數(shù)的 選擇及對算法性能的影響，能夠編寫程序實現(xiàn)該算法的一種應用。 需要具備隨機過程中的一些基本知識及概率統(tǒng)計基本知識。 (1)康立山等 .非數(shù)值并行算法 —模擬退火算法 .科學出版社 ,1997 年，第 5 章的內容 (2)王凌 .智能優(yōu)化算法及其應用 .清華大學出版社 ,2020 年，第二章的內容 (3)王凌等 .基于不同狀態(tài)發(fā)生器的模擬退火算法性能研究 .中國控制會議 ,2020:430434 西安理工大學研究生課程教學大綱 323 (4)姚新 ,陳國良 .模擬退火算法及其應用 .計算機研究與發(fā)展 ,1990,(7):16 (5), simulated annealing restoration algorithm for restoring halftoned colorquantized processing:image munication,2020,21:280292 第四章 遺傳算法 GA 中的基本概念， GA 的簡單應用實例， GA 的基本流程，模式定理及 GA 收斂性分析， GA實現(xiàn)技術及關鍵參數(shù)， GA 應用舉例。 、需掌握的 主要知識 要求掌握 GA 中的基本概念、實現(xiàn)方法及關鍵參數(shù)的選取，能夠編程實現(xiàn)基本的 GA 算法及一種應用，本章內容的難點是 模式定理及 GA 收斂性分析 。 需要具備隨機過程中的一些基本知識及概率統(tǒng)計基本知識。 潘正君等 .演化計算 .清華大學出 版社 ,1998 年，第 14 章的內容 第五章 粒子群優(yōu)化算法 群體智能，原始 PSO 算法，二進制 PSO， PSO 算法的改進， PSO 應用 、需掌握的主要知識 本章主要內容是 原始 PSO 算法及其參數(shù)選擇， PSO 改進的基 本思想及應用 。 需要具備一些基本的概率統(tǒng)計知識。 （ 1）劉金洋 .粒子群優(yōu)化算法的研究與改進 .哈爾濱工業(yè)大學 ,2020 （ 2） , swarm of IEEE International Conference on Neural :19421948 (3), swarm optimization:developments, application and congress on evolutionary putation,2020:8186 印刷包裝工程學院 324 《圖像處理綜合實驗》教學大綱 Teaching Outline of Comprehensive Image Processing Experiments 第一部分 大綱說明 ： 040108 ： 非學位課 ： 春 /學分： 32/2 ： 通過 該課程的學習，增強學生動手能力，理論聯(lián)系實際，加深對《數(shù)字圖像分析》課程內容的理解，提高學生對課程學習的興趣。鍛煉學生的編程能力，及解析和處理問題的能力。 ： 信號與信息處理 ： 考查 ： 數(shù)字圖像分析、高級編程、數(shù)字信號處理、計算機圖形學 序號 教學內容 課堂講課 學時 實踐 課時 課堂討論 學時 課外自學 學時 1 第一章 智能計算與圖像分割 6 2 第二章 醫(yī)學超聲成像系統(tǒng) 6 2 3 第三章 三維人臉檢測與識別 4 2 4 第四章 聯(lián)機、脫機字符識別 6 5 第五章 醫(yī)學圖像壓縮、存貯與通信 4 2 合計 26 6 教材及教學參考資料 教材：（無教材） 參考資料： (1)張宏林編著 .數(shù)字圖像模式識別技術及工程實踐 .人民郵電出版社 ,2020 (2)沈庭芝編著 .數(shù)字圖像處理及模式識別 .北京理工大學出版社 ,2020 (3)羅述謙等編著 .醫(yī)學圖像處理與分析 .科學出版社 ,2020 (4)何斌等編著 .Visual C++數(shù)字圖像處理 .人民郵電出版社 ,2020 (5)楊枝靈等編著 .Visual C++數(shù)字圖像獲取 、 處理及實踐應用 .人民郵電出版社 ,2020 (6)美 Kenh 著 .朱志剛等譯 .數(shù)字圖像處理 .電子工業(yè)出版社 西安理工大學研究生課程教學大綱 325 第二部分 教學內容和教學要求 本課程為信號與信息處理學科開設的選修課，適合于從事上述專業(yè)及“圖像處理與分析”、“機器視覺”及“模式識別”等研究方向的研究生。本課程通過一些具體的項目案例讓學生進一步體會和掌握圖像分割與特征提取的基本原理及方法；模式識別和圖像識別的基本原理；分類器設計的基本原理及方法等；同時通過授課、作業(yè)、培養(yǎng)學生的創(chuàng)造性思 維，為課題設計或進一步深造打下牢固基礎。 第一章 智能計算與圖像分割 介紹窺鏡系統(tǒng)中的一個子系統(tǒng)，主要任務是對耳膜的圖像進行分析，定位出耳膜穿孔的部位和大小，以便為進一步的分析做準備。分析傳統(tǒng)的圖像分割方法，用圖形學的方法計算目標區(qū)域的面積， Canny邊緣提取器和 Hough 變換查找出目標區(qū)域的面積，介紹 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡、視知覺神經(jīng)系統(tǒng)模型和擴散集中模型。 、需掌握的主要知識 Hough 變換，神經(jīng)網(wǎng)絡算法， Marr 的機器視覺理論，進化計算， Hopfield 神經(jīng)網(wǎng) 絡和擴散集中模型。 數(shù)字圖像處理概念和方法、高級編程及 C＋＋語言、計算機圖形學概念和方法 。 (1)岡薩雷斯 .數(shù)字圖像處理 .科學出版社 ,1983 (2)鄭南寧 .計算機視覺與模式識別 .國防工業(yè)出版社 ,1998 (3)Hopfield， .， 1982，“ Neural works and physical systems with emergent collective putational abilities”， Proceedings of the National Academy of Seiences， USA， ， (4)Hopfield， .， 1984，“ Neurons with graded respinse have collective putational properties like those of twostate neurons”， Proceedings of the National Academy of Seiences， USA， ， (5)Grossberg， S.， Neural works： research and application， Press， 1989 (6)Kohonen， T.，“ SelfOrgnization formation of topologically correct feature maps”， Biological Cyberics， 1982， (7)Kohonen， T.， Selfanizing Maps， 2nd edition， Berlin： Springerverlag 第二章 醫(yī)學超聲成像系統(tǒng) 介紹醫(yī)學圖像處理基礎，分析醫(yī)學圖像處理的特點和難點。通過對一個醫(yī)學超聲成像系統(tǒng)的分析，使學生了解當今醫(yī)學超聲診斷的新技術發(fā)展特點，醫(yī)學超聲圖像的特點及改進方案。 、需掌握的主要知識 醫(yī)學圖像處理的特點及難點，醫(yī)學超聲信號的特性及激勵方式，超聲發(fā)射信號的分析與選擇，主要的二相偽隨機碼特點，雷達脈沖壓縮技術。 印刷包裝工程學院 326 數(shù)字圖像處理概念和方法、人體生理衛(wèi)生常識、醫(yī)學影像概念、聲波基礎、二相偽隨機碼知識 。 資料 (1)萬明習 ,卞正中 ,程敬之 .醫(yī)學超聲學－原理于技術 [M].第一版 .西安交通大學出版社 ,1992 (2)丁鷺飛 ,張平 .雷達系統(tǒng) [M].西北電訊工程學院出版社 ,1984 (3)’ excitation system for improving the peration of realtime phasedarray imaging ., Ferroelect., .[J].1992 May., 39(3):341351 (4), , and elongation and deconvolution filtering for medical ultrasonic .[J].1995 Oct., 2:13031308 (5), , , and resolution and dynamic range in medical ultrasonic imaging using depthdependent mismatched .[J].1997 Oct., 2:14751480 (6), , , , , , and of coded excitation in medical ultrasound [J].2020, 38(18):183–189 (7), , , and novel pulse pression technique using inverse filtering in frequency .[J].2020 Oct., 2:1535– 1538 第三章 三維人臉檢測與識別 本章主要研究基于三維數(shù)據(jù)模型的人臉識別問題，旨在通過提取有效并且魯棒的三維特征完成識別 。同時針對三維數(shù)據(jù)模型本身的大數(shù)據(jù)量、高復雜度的特性，探討如何在保證識別正確率的基礎上，提高識別過程的效率。 、需掌握的主要知識 曲率估計方法，曲率估計的問題及改進，主曲率和主方向，高斯曲率、均值 曲率及其它曲率，基于曲率的三維模型區(qū)域分割，三維模型配準，三維人臉識別。 曲率理論基礎， 數(shù)字圖像處理概念和方法，計算機圖形學概念和方法， Matlab 工具 。 (1)蘇步青 ,華言積 ,祈元龍 .實用微分幾何引論 .科學出版社 ,1998 (2)劉勝蘭 ,周儒榮 ,聶軍洪 ,周來水 .主曲率均勻的網(wǎng)格光順 .計算機學報 .2020,27(1:)7984 (3)， Recognition and Modeling in International workshop on Analysis on Modeling of Faces and Gestures (AMFG 2020).2020: 232233 (4)， ， Novel Technique for Face Recognition Using Range International Symposium on Signal Processing and Its (5)， Recognition and Modeling in International workshop on Analysis on Modeling of Faces and Gestures (AMFG 2020).2020:232233 西安理工大學研究生課程教學大綱 327 (6)， Face Verification from 3D and Grey Level Recognition ，22:13211329 第四章 聯(lián)機、脫機字符識別 本章首先介紹聯(lián)機字符識別的原理和幾種方法，接著分析兩個實例――手寫數(shù)字的識別和手寫英文、漢字的識別，然后，介紹脫機字符（數(shù)字和漢字）識別，包括兩種不同方法進行脫機手寫數(shù)字識別的實例。 、需掌握的主要知識 聯(lián)機字符識別的原理，統(tǒng)計決策方法和句法結構方法，聯(lián)機字符筆畫特征