集思学院的「线上学术营」程序开发中的机器学习算法项目，适合就读于软件工程、计算机科学、数据科学、生物信息等专业或对以上专业感兴趣的学生，项目内容包括在线小组科研学习+论文辅导。
一、项目详情
学生将使用Matlab，基于给定的数据库，编写一个完整程序，完成对数据库中图像特征的挖掘。例如使用自己的相机拍摄城市景观或使用细胞或组织结构的医学图像，并使用分割技术来分析它们，挖掘图像特征。最终学生将进行小组答辩，汇报项目成果，获得老师点评，并完成一份学术报告。
二、适合人群
大学生
电子工程、软件工程、计算机等专业方向的学生。项目希望学生具备微积分、微分方程和线性代数等基础数学知识；有Matlab或Python编程基础和有关图像处理项目经验者优先。
三、项目大纲
数字图像的取样与量化Imaging Modalities;Key topics in Digital Image Processing,a survey;Examples of Applications,a survey;The Human Visual System;Sampling and Quantization and Aliasing
图像去噪Point Operations;Upsizing Images;Image Enhancement,Noise reduction and image Restoration;Arithmetic and Logical Operations on Digital Images;Spatial Domain Filtering
DCT与图像压缩Fourier Series;Frequency Domain Image Processing;Alias free down-sampling;DCT and its properties;JPEG Image Compression
图像分隔技术Digital Image Segmentation;Edge Detection Algorithms;Hough Transform;Otsu’s Method;Interactive Image Segmentation
数字图像理论与技术小结Conclusion
项目回顾与成果展示Program Review and Presentation
论文辅导Project Deliverables Tutoring
四、时间安排与收获
7周在线小组科研学习+5周论文辅导学习共125课时
学术报告
*学员获主导师Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表（可用于申请）
结业证书
成绩单
集思学院是一家专业的背景提升平台，集思学院科研品牌Path Academics通过创新技术方法和高学术道德标准，提供创新教育和跨学科研究项目，为全球大学生和优秀高中生创造海外高校的教学环境。我们致力于通过实际科研学习和思考方式培养学生，并赋予他们能够在下一阶段学习中脱颖而出的能力。
