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适合年级 (Grade): 大学生及以上
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适合专业 (Major): 对计算机图形学、人工智能计算机视觉、计算机科学、计算机工程、数据科学、通信工程以及交叉学科和方向感兴趣的学生；
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学生需要具备微积分及线性代数基础，熟练掌握至少一门编程语言并能用其完成基本的图像处理操作
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建议选修: Python编程与数据处理
该项目提供了计算摄影的前沿概述。在项目开始时，我们将学习现代图像处理流程，包括在手机和数码单反相机上的常见问题，以及先进的图像和视频编辑算法。然后，我们将继续了解任务的物理和计算方面，如3D扫描，编码摄影，光场成像，飞行时间成像，VR/AR显示和计算光传输。在课程结束时，我们将讨论积极的研究课题，例如创建以光速捕获视频的相机，可以看到墙壁周围的相机或可以看到皮肤下面的相机。学生将有机会通过获取他们自己的室内和室外场景图像并开发从中提取信息所需的计算工具来实现课堂上涉及的许多技术。示例期末展示内容包括构建端到端HDR成像管道和结构光扫描仪，学生也可以选择使用现代传感器和讲师提供的其他光学仪器(光场相机、飞行时间传感器、投影仪、激光源等)。
计算摄影是计算机图形学、计算机视觉、光学和成像的融合。它的作用是克服传统相机的局限性，通过将成像和计算相结合，实现捕捉、呈现和与物理世界互动的新方式。
卡内基梅隆大学 (CMU)终身教授&招生委员会成员
♔Ioannis导师现任卡内基梅隆大学计算机科学学院机器人研究院终身教授及招生委员会成员。
♕导师在哈佛大学工程与应用科学学院获得博士学位，师从Todd Zickler教授。
♖Ioannis教授的工作聚焦计算成像，提出了以创新的，意想不到的和有意义的方式将成像(光学，传感器，照明)和计算(基于物理的建模和渲染，逆向算法，学习)结合在一起的系统。
♚导师研究兴趣的具体问题包括围绕墙壁或通过皮肤成像、轻量级深度传感、材料采集、自适应成像、高效渲染以及基于物理的模拟、学习和光学的集成。
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7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习 共125课时
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项目报告
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优秀学员获主导师Reference Letter
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EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）
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结业证书
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成绩单
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Photographic Image Processing 摄影图像处理
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High dynamic range photography 高动态范围摄影
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Tonemapping 色调映射
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Exposure controls, Saturation 曝光控制，饱和度
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Bilateral and edge aware filtering 双边和边缘感知滤波
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Lightfields and depth from focus 光场和对焦深度
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Focus and Defocus 聚焦和散焦
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学术研讨1：教授与各组学生探讨并评估个性化研究课题可行性，帮助学生明晰后续科研思路 Research Workshop I
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学术研讨2：学生将在本周课前完成程序设计原型（prototype）及伪代码（Pseudocode），教授将根据各组进度进行个性化指导，确保学生优质的终期课题产出 Research Workshop II
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项目成果展示 Final Presentation
开课日期：2024-05-25
具体上课时间、最终时间安排，均以实际安排为准
