徐奕 · 图像处理与内容分析修读档案

有福了，选到这个老师，这波福气我先接着，至于是洪福还是

课程内容： 老师念的都是年代感拉满的传统图像处理方法 上课自由度： 极度为零，每节课签到锁死，谁也别想偷偷干自己的事 考核标准： 活儿多，作业多到离谱像没有尽头，大作业巨麻烦！各种乱七八糟的要求层层套娃 给分低 评分标准看天 授课质量：非常差 跑！赶紧跑！千万别选！别看课程名就把你骗进去了！

课程内容： 上课自由度：每节课都要签到，考勤闸机谁也跑不掉 考核标准：两次作业加期末大作业，编程配报告，主打一个打包带走 授课质量： 给分不行，评分标准堪比玄学抽签，快逃

课程内容：成像原理、采样、量化、颜色空间变换、图像质量评价、灰度变换、空间域滤波、频率域滤波、维纳滤波、非局部去噪、同态滤波、形态学重建、图像分割、特征提取、特征描述、目标检测与识别——一句话，从光子怎么落进传感器，到机器怎么认出这是猫还是狗，整条流水线给你焊死。本学期在第一次作业之后还有一次助教主讲的习题讲解、MATLAB和Python编程速成课，属于是给你发完生存手册再把你踹进丛林。 上课自由度：“下雨天都不来听课了是吧”（引号内为该老师说的大致意思，下同）“后排同学看着手机，脸上露出诡异的笑容”“对老师有一点起码的尊重”——好家伙，这课的氛围感直接拉满，后排同学的笑容比任何图像增强算法都难解析。是一门想睡觉都睡不安稳的课，你刚合眼，灵魂就被点名。 考核标准：本学期为签到10%+小作业45%+1~2人小组大作业45%。原定三次小作业（直方图规定化等增强与去噪、非局部去噪、特征提取），本学期受疫情影响，直接腰斩到两次（非局部均值去噪、BM3D去噪）。减负了，但没完全减，毕竟作业是用算法处理图片后编写学术格式的报告，分析处理算法的效果，而且必须自行编程实现算法，语言不限，但不可直接调用现成库函数。一直以来，我都对于老师是否真的知道用Python四重循环手工处理图片通常要运行数小时之久，抱有一丝小小的疑问——数小时？那是机器在替你坐牢。大作业需要写程序、学术格式的报告、14~16周PPT汇报。要求了大大超出课时允许范围的每组汇报时长，而且老师评论非常多，导致汇报的那几周的课每次都拖堂拖到下一节课上课铃响之后——铃响了，老师的点评还没加载完。大作业选题不限，但在要求学生使用传统非机器学习的图像处理算法的同时，给出的推荐选题列表里充斥着深度学习与卷积神经网络，属于是让你徒手造轮子，然后推荐信里全是买现成车。课程提供了一些数据集供使用。严禁将其他课程的大作业直接拿来提交——这门课可以有非局部均值，但不能有非局部裁缝。 授课质量：“同学以后注意一下，PPT上不要贴大段的文字，我上课的PPT就没有……”该老师的PPT be like：图片里暗藏大段的文字——经典薛定谔的PPT，你说它没文字，它确实藏在图片里，你说它有文字，你得先做一遍图像分割才能看见。