数字图像处理

课程内容：闭眼如名字，DIP的一些基础内容 上课自由度：高，每节课尾巴抽点几个人，但你上课干嘛根本不管，玩手机睡大觉随你 考核标准： 开卷考试，英文出卷英文答卷，把PPT全部打印出来考前搂一遍就行，最后一节课老师还会帮你画重点，连最后几道论述题的题干都预先给到让你自己备弹药 平时给满，还藏着一个实验是标记数据集一小时，会给实验报酬每届好像都不一样 大作业是从零开始手搓IQA模型，认真搓一搓再写篇论文，分数基本都还过得去，毕竟留了好几周，而且整门课只有这两个workload，从新建文件夹起步也情有可原 授课质量：高，应该相较以前有所改进，老师会听伙伴们的想法，讲得又细又全，PPT质量杠杠的完全能当期末预习资料

课程内容：极简压缩饼干版Gonzalez的DIP+相对比较新的内容 上课自由度：极高。 考核标准：英文答题，别看是开卷，PPT各部分大意你至少得混个脸熟，考前来不及拿AI给主观题写好英文稿子，基本是写不完的下场。大作业是IQA，认真做就行。 授课质量：最后一节课竖起耳朵听，老师会给你把考试重点哐哐敲出来。

课程内容：图像处理，采样，图像增强、重建、压缩、划分——一整套图像界的洗剪吹烫染护，从像素出生管到像素入土。 上课自由度：中，每节课后会点名——自由度中等，但点名像外卖准时达，课后来一发，跑不掉。 考核标准：期末+大作业+实验+考勤——四条锁链拴你上分，一个都别想溜。 授课质量：workload确实不大，没有平时作业，实验也就是去给图像集评评分啥的——说白了就是当AI的评委，给一堆图打个分，干的是选秀导师的活；期末考试开卷，打印下ppt基本够用了，而且考试前甚至把论述题题干给了，生怕你考场上写不出来——这属于把答案的钥匙塞你兜里，还附赠一句“别慌，门我给你开着”；这个学期的大作业是设计一个IQA模型，说是设计但是直接复现参考论文也是可以的，对算力有一点需求，但是可以去用实验室的服务器，一次一天（说实话感觉有点不够用）——名义上让你造车，实际上照着图纸拼也行，算力这口锅得借实验室的灶，一天一续，续到怀疑人生。拿来水限选学分确实不错，事少（分高不高等出分之后再来评）；但是也不太能学到什么东西。平均一下给个4分。另外这学期这门课翟老师只有第一节课来露了个面，主要授课基本是闵雄阔老师进行的——翟老师开场即谢幕，属于特邀剪彩嘉宾，正片全靠闵老师单扛，一个人就是一支队伍。

课程内容：PPT看完就能上桌，图像处理一条龙——采样、图像增强、重建、压缩、划分（边缘、线、圆检测），主打一个老师把饭喂到嗓子眼，你张嘴就行 上课自由度：高到像在修仙，偶尔线下点名，答不出来也无所谓，说是3学分，但每周就2节课，多的课时别来，得去标两次伪人数据，每次2h给100r，纯纯的赛博搬砖打金 考核标准：大作业30+平时20+期末50，期末开卷，难度低，可以不听课期末1天半速通，给分不错，不过大作业和课程内容关系不大，且有点太难做，但能跑完代码的水平就27 授课质量：一般，有待提升，总体比上学期好一些，难得的事少分多，属于是功德箱里塞钢镚——不多但真给

课程内容：数字图像处理冈萨雷斯那本书 上课自由度：高，偶尔抽几个人点名，一人一个学期一般就一次，跟抽奖差不多 考核标准：签到和实验20，大作业30，期末50 授课质量：没怎么听，不知道讲的好不好。事少到离谱，有两次去实验室给数据集打分一次一百块。大作业有点花时间，不过可以选择只跑一下给的参考代码，也能得27左右。期末开卷简单到想笑。给分也挺好的。但是真学不到啥东西，不过信工是必修，跑都跑不掉。