COURSE

   课程介绍

数字图像处理基础

简要介绍:《数字图像处理基础》是自动化专业的专业必修课程。本课程按照其特点以课堂教学为主,辅之以团队合作实践,最终以实践成果展示和答辩形式考核。通过本课程的理论学习和实践训练,使学生具备1. 掌握数字图像处理领域的基本概念、基本理论和基本方法,能够运用数字图像处理的理论与方法认识与分析实际复杂工程问题(如机器人、基于视觉的复杂工程系统等)。掌握分析复杂问题的能力,能够根据具体问题的实际需求,提炼出所需的数据与要求,并设计与提出合理有效的解决方案,给出正确有效的实施结果。培养学生在交叉学科研究中的计算机应用和实践能力。课程设计将组成2-3人的团队,完成在指定实践平台上的创新实践。培养学生个人的科研能力与团队精神。 数字图像处理基础(专业认证版)浏览

   毕业论文

基于多尺度分析和独立成分分析的合成孔径雷达图像噪声消除算法研究

作者: 李昱彤

摘要: 合成孔径雷达,散斑消除,多尺度分析,独立成分分析,分形Hölder指数,小波分析,阈值,空间分离,加权信息熵,基图像

多视图广角视图的全景图的构建

作者: 赵品

摘要: 图像广角矫正,图像配准,图像拼接,图像融合

   大学生创新项目

基于深度学习的四旋翼飞行器智能跟拍系统

项目组成员: 邓徐韬

简要介绍: 本项目首先研究基于深度学习的特定人物、手势的检测与识别方法,通过机载影像的检测结果为后续飞行规划提供依据。其次设计飞行器在跟拍、保持距离时的飞行策略,实现安全飞行、稳定跟踪,最后设计易用的人机交互策略,提高用户体验。本项目成果应用于民用领域,可以提供一种新式拍照、找人途径。适用于团队合影,景区寻人等情境。在军用、警用时,本项目成果智能拍照寻人飞行器可以大幅提高搜索效率,以减少人力物力的消耗。
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基于视觉的四旋翼无人机双机协同运输

项目组成员: 谢哲远

简要介绍: 本项目计划在实现无人机室内运动追踪的基础上,研究开发多无人机协同工作的能力,通过悬挂电磁吸盘协同完成重物拾取、转移的任务。项目将会将旋翼机器人与计算机视觉和机器学习等领域的前沿进展相结合,优化其完成任务的表现,开展进一步探索。本项目使用ArDrone 2.0载机进行实验,用Natural Point运动追踪系统对多机的位置、速度和姿态进行实时跟踪。第一阶段设计制作悬挂于旋翼机器人下方的电吸盘装置,实现可控的单机抓取、释放物体;第二阶段基于NP系统的运动追踪数据,编写上位机接口,使多家无人机协同完成给定动作;第三阶段建立多机悬吊重物飞行的模型,并尝试规划运行路径;最后尝试用计算机视觉方法自动检测拾取目标,用深度学习方法替代传统的反馈控制完成目标。

基于图像处理的无人机控制与地形识别技术探究

项目组成员: 于翔宇

简要介绍: 本项目的目标是通过图像处理技术实现无人机的手势控制与自主寻路功能开发,并在此基础上深入探究无人机的地形识别功能——即通过对未知区域的照片采集与图像处理构建区域平面地图,并根据地图进行该区域内的环境检测与定位导航,达到能在特定区域内识别地形,并进行自主飞行的效果。本项目的另一个目标是在前期平面二维地图的基础上建立利用另一个摄像头进行三维地图重建,并对于特殊环境进行优化,实现三维空间中的定位导航与更好的环境适应能力。

基于图像的货架商品数量估计设计

项目组成员: 邱亮

简要介绍: 由于目前亚洲尚无成熟的将数字图像处理运用到货架上商品数量估算的技术应用,这项大学生创新项目希望能在这个方面迈出一步,通过摄像头对货架图像的采集,传递到后台进行数量估算,提供给用户一个数量上的估计,这将对商家对商品的管理提供极大的方便,而这项技术也可以深入运用到需要对货物堆放量进行估计的很多工业现场,具有很大的应用前景。是数字图像处理技术在物流上的重要应用。本项目运用图形处理识别货架上的商品数量,希望运用DIP技术,对所拍摄的各种角度的图片和不同品牌的饮料进行讨论,通过编程实现数量估计,同时觅求最小的误差。

基于动态图像处理的虚拟小镇设计

项目组成员: 刘哲

简要介绍: 利用现实中的标定卡片,改变其顺序及排列位置,实现在运动过程中小车的摄像头采集图像,并返回上位机进行图像的识别和位置的定位,从而进行虚拟小镇的3D模型搭建,在视觉上形成虚拟小镇的伪现实化。然后,对小车进行编程控制,并且完成小车在虚拟小镇中的一系列活动,比如说公路交通模拟、停车、紧急情况模拟等一些列仿真,达到物理上的伪现实化。最后使得虚拟小镇能够和现实现结合,增强现实。

基于视频处理的多辆智能车的交互控制

项目组成员: 梁艺铭

简要介绍: 本项目以智能微缩车模拟真实车辆,采用单目视觉系统,在室内无人工跑道的环境下,实现基于图像信息分析的多车交互的无线控制。本项目具体需要解决的问题为:1.智能微缩车及其外围设备的搭建;2.对多辆智能车的无线通信;3.通过识别前面小车的车尾灯,来实现跟随、紧急停车等功能;4.通过反光镜识别后面小车的车头灯,来实现避让、超车等功能;5.进一步尝试实现其他多车交互功能,尝试实现小车的自主控制以及对图像信息的分析。本项目的技术难点在于:1.一台计算机同时对多辆智能车的无线控制;2.在较复杂的室内环境中以及视野小、成像差的反光镜上的图像中,实现对彩色LED灯的检测与识别。

   教材编写

高级视频信息处理技术

作   者:    周越

出版社:    上海交通大学出版社

出版时间: 2014-6-31

简要介绍: 该教材做为研究生的必读教材,即将出版。

样章: 全书目录.pdf   

模式识别

作   者:    熊惠霖、赵宇明、周越、胡福乔、姚莉秀

出版社:    上海交通大学出版社

出版时间: 2013-11-1

简要介绍: 该教材已出版

样章: