上海市信息水平考试四级大纲#
目录#
1. 计算机视觉#
1.1. 图像基础#
1.1.1. 空间坐标系#
掌握
1.1.2. 颜色空间#
掌握
1.1.3. 成像模型#
掌握
1.1.4. 立体视觉#
掌握
1.2. 图像变换#
1.2.1. 二值化#
理解
1.2.2. 直方图均衡#
掌握
1.2.3. 线性变换#
掌握
1.2.4. 傅里叶变换#
理解
1.2.5. 小波变换#
理解
1.2.6. 图像锐化#
掌握
1.3. 图像滤波#
1.3.1. 形态学滤波#
理解
1.3.2. 高斯滤波#
掌握
1.3.3. 中值滤波#
掌握
1.3.4. 均值滤波#
掌握
1.4. 边缘检测#
1.4.1. 边缘检测算子#
综合应用
1.4.2. Canny 算法#
综合应用
1.4.3. RANSAC 算法#
理解
1.5. 图像特征#
1.5.1. 直方图#
掌握
1.5.2. Harris 算法#
综合应用
1.5.3. SIFT 算法#
掌握
1.5.4. 词袋算法（Bag-of-Words）#
掌握
1.5.5. HOG 特征#
掌握
1.5.6. Hough 变换#
掌握
1.6. 图像聚类#
1.6.1. K-means 算法#
掌握
1.6.2. 区域生长算法#
理解
1.6.3. 水平集算法#
掌握
1.7. 检测与跟踪#
1.7.1. 人脸检测（Viola-Jones 算法）#
综合应用
1.7.2. 行人检测算法#
掌握
1.7.3. Lucas-Kanade(LK)光流法#
掌握
1.7.4. Mean-shift 方法#
掌握
1.7.5. 匈牙利算法#
综合应用
1.8. 卷积神经网络#
1.8.1. 网络结构#
掌握
1.8.2. 激活函数#
掌握
1.8.3. 代价函数#
掌握
1.8.4. 归一化#
掌握
1.8.5. 剪枝和模型压缩#
掌握
1.8.6. 应用与计算#
综合应用
1.9. 循环神经网络#
1.9.1. 常见网络类型（RNN、LSTM、GRU 等）#
掌握
1.9.2. 网络结构#
掌握
1.10. 图像分类模型#
1.10.1. 常见网络类型（VGG、ResNet、Inception、MobileNet 等）#
掌握
1.10.2. 网络结构#
掌握
1.10.3. 应用与计算#
综合应用
1.11. 图像分割模型#
1.11.1. 常见网络类型（FCN、SegNet、DeepLab、U-Net等）#
掌握
1.11.2. 网络结构#
理解
1.12. 图像检测模型#
1.12.1. 常见网络类型（YOLO、SSD、R-CNN 等）#
掌握
1.12.2. 网络结构#
掌握
1.12.3. 应用与计算#
综合应用
1.13. 图像生成模型#
常见网络类型#
掌握
生成对抗网络#
综合应用