具體知識會在合適的時間補充完整

1 基礎知識

1)  數字影象處理基本知識

2)  數字影象處理的三個層次

3)  數字影象處理的基本原理和常用方法

4)  影象的表示和視覺化

5)  影象取樣和量化

6)  畫素間的關係

7)  畫素間數學關係

8)  黑白影象與灰度影象

2 顏色空間與彩色影象

1)  彩色影象和顏色空間

2)  偽彩色影象處理

3)  顏色空間轉換

4)  基於彩色的影象分割

5)  彩色影象灰度化

６) 常見的圖片格式

3 灰度變換與空間濾波

1)  灰度變換函式

2)  灰度直方圖

3)  空間濾波

4)  平滑處理

5)  銳化處理

6)  混合空間增強

7)  模糊集合技術

4 頻率域濾波

1)  單變數離散傅立葉變換

2)  二維離散傅立葉變換

5 影象分割

1）  點＆線＆邊緣檢測

2）  閾值處理

3)  基於區域分割

4)  分水嶺演算法

5) 

6) 

7) 

6 小波和多解析度

1）  影象金字塔　＆　子帶編碼　＆　哈爾變換

2）  多解析度展開

3)  小波變換

4) 

5) 

6) 

7) 

7 影象壓縮

1） 

2） 

3) 

4) 

5) 

6) 

7) 

8 形態學

1)  膨脹 & 腐蝕

2)  開運算 & 閉運算

3)  基本形態學演算法

9 影象復原與重建

1） 

2） 

3) 

4) 

5) 

6) 

7) 

10 表示和描述

1)

2)

11 目標檢測　＆　目標識別　＆　追蹤演算法

12 特徵提取　＆　影象檢索　＆　分類識別

12.1 特徵提取

12.1.1 全域性特徵

12.1.2 區域性特徵

12.1.3 紋理特徵

12.1.4 影象檢索

12.1.5 分類識別

13 機器學習

13.1 線性模型

13.2 決策樹

13.3 神經網路

13.4 貝葉斯分類器

13.5 整合學習

13.6 聚類

13.7 降維與度量學習

13.8 特徵選擇與稀疏學習

13.9 半監督學習

13.10 概率圖模型

13.11 規則學習

13.12 強化學習

14  深度學習

14.1 caffe

14.1.1 Ubuntu環境配置編譯和安裝

1) Ubuntu 14.04 LTS, 64bit,cuda 7,  caffe環境配置編譯和安裝

2) Ubuntu 1６.04 LTS, 64bit,cuda ８, Caffe環境配置編譯和安裝　

14.1.2 Caffe專案

1) 訓練MNIST資料集模型　

2) caffe web demo 搭建

3) DeeoID:Deep learning face representation from predicting 10,000 classes
4) DeepID2:Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification
5) DeepID2+:Deeply Learned Attributes for Crowded Scene Understanding
6) DeepID3:Face Recognition with Very Deep Neural Networks
7) Caffe 實踐DeepID(人臉識別)

8) CNN人臉關鍵點檢測

9) 油畫風格(Neural style)

14.2 Tensorflow

15 擴增實境

16 影象濾鏡

16.1 顏色變換矩陣

16.2 卷積

16.3 融合效果濾鏡

16.4　

17 視訊特效

18 指紋識別 & 破解

19 其他生物特性識別

20 影象融合

20.1 基於權因子的影象融合

20.2 多頻段影象融合

20.3 泊松影象融合(泊松融合)

20.4 梯度場融合（gradient field）

21 影象拼接,全景拼接

1） 多圖全景拼接

2） 多攝像頭視訊拼接

3） 360視角拼接

4） 拼接星球效果

22 OCR文字識別

22.1  文字定位

22.2  文字分割

22.3  文字識別

23 條形碼&二維碼

1） 條形碼生成

2） 條形碼識別

3） 二維碼生成和風格化

4） 二維碼識別

24 高動態範圍影象(HDR影象)

1） 高動態範圍（ＨＤＲ）

2) 單圖HDR

3）多圖HDR

25 影象放大、縮小和超解析度

1)  縮小

2） 放大

3） 超解析度