西北大學(xué)博士科研課題

圖像縫合技術(shù)中的色調(diào)映射技巧

課題簡介

圖像縫合技術(shù)中的色調(diào)映射技巧

Tone mapping techniques in image stitching

現(xiàn)實中，單個照相機或圖像傳感器往往具有不同的特點和局限性。類似的指標(biāo)包括分辨率，視場，曝光時間等。例如，對同一個場景，照相機的放大倍數(shù)越高，視場范圍則越小。在這一現(xiàn)實下，想要同時實現(xiàn)如前所述的功能，則需要把具有不同特點的多種信息通過某種方式有機的融合在一起。這其中，便包括圖像縫合技術(shù)。

圖像縫合是指將兩個或兩個以上具有一定關(guān)聯(lián)性的圖片通過一定的變換縫合成一張包含完整信息的圖片。這項技術(shù)的應(yīng)用很廣泛，比如自動人臉識別，表情識別以及人臉動畫自動合成等。由于不同的姿態(tài)、表情、光照以及遮擋等因素的影響，準(zhǔn)確地定位出各個關(guān)鍵特征點看似很困難。我們簡單地分析一下這個問題，不難發(fā)現(xiàn)這個任務(wù)其實可以拆分出三個子問題：

如何對物體表觀圖像（輸入）建模

如何對物體形狀（輸出）建模

如何建立人臉表觀圖像（模型）與人臉形狀（模型）的關(guān)聯(lián)

該項技術(shù)的實現(xiàn)，使得大視場高分辨率的攝影方式成為可能。但是不同照相機之間具有不同的參數(shù)和指標(biāo)，尤其是白平衡及色域，如何將不同拍攝條件下獲取的圖片信號更好的縫合是一項有挑戰(zhàn)意義的任務(wù)。本課題致力于運用多種色域映射技巧來實現(xiàn)圖像縫合。

科研流程

課程模塊一：預(yù)備課程?

在教學(xué)過程正式開始前，有方學(xué)者會根據(jù)學(xué)生的具體情況提供數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、英語學(xué)術(shù)論文寫作等預(yù)備課程。

課程模塊二：科研輔導(dǎo)?

來自美國頂尖人工智能的機器學(xué)習(xí)科研團隊將在有方學(xué)者團隊的配合下，進行8-12周的科研輔導(dǎo)：

微積分、線性代數(shù)和概率統(tǒng)計入門；

學(xué)習(xí) Python編程語言和相關(guān)的庫numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib；

學(xué)習(xí)探索性數(shù)據(jù)分析（Explorative data analysis），并通過統(tǒng)計方法和可視化對金融數(shù)據(jù)進行分析

學(xué)習(xí)回歸分析(regression)，對金融數(shù)據(jù)進行社交媒體效應(yīng)的評估

學(xué)習(xí)幾種重要的自然語言處理和機器學(xué)習(xí)算法，提出初步的金融數(shù)據(jù)輿情情感分析；

課題驗收需要學(xué)生完成英文學(xué)術(shù)論文的寫作，并向科研團隊進行答辯。

指導(dǎo)速度可能因?qū)嶋H教學(xué)情況而異

課程模塊三：論文寫作&發(fā)表?

在科研輔導(dǎo)結(jié)束后

項目導(dǎo)師將輔導(dǎo)學(xué)生完成論文寫作

協(xié)助學(xué)生完成論文在英文學(xué)術(shù)期刊上正式發(fā)表。

整個科研教學(xué)流程中，每一位學(xué)員都將有學(xué)術(shù)督導(dǎo)協(xié)助保障研究階段性作業(yè)和論文的進度，確保取得研究成果。

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課題要求

本課題適合： 9-12 年級學(xué)生
有一定的英語閱讀和寫作能力
有較強的邏輯思維和抽象思維能力
專業(yè)領(lǐng)域的零基礎(chǔ)學(xué)生，我們會提供相關(guān)的學(xué)術(shù)知識培訓(xùn)。

以上就是關(guān)于【西北大學(xué)博士科研課題：圖像縫合技術(shù)中的色調(diào)映射技巧】的解答，如需了解學(xué)校/賽事/課程動態(tài)，可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。

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