计算摄影学 (Computational Photography)

• 授课老师
  • 章国锋 (zhangguofeng@cad.zju.edu.cn)
  • 周晓巍 (xzhou@cad.zju.edu.cn)
• 时间地点
  • 上课：每周三下午 6-8 节，玉泉曹光彪西 101
  • 上机：每周三下午 9-10 节，玉泉曹光彪西 503
• 助教
  • 翟宏佳 (zhj1999@zju.edu.cn)
  • 余星源 (RickyYXY@zju.edu.cn)
  • 黄赣 (huanggan@zju.edu.cn)
  • 陈硕 (chenshuo.eric@zju.edu.cn)
  • 周健均 (zhoujianjun@zju.edu.cn)
  • 周晨旭 (chenxv3566@zju.edu.cn)
• 答疑：每周三下午 9-10 节，玉泉曹光彪西 503。

课程简介

计算摄影学是一个新兴的研究领域，旨在通过可计算的图像获取、处理和操纵技术，将软硬件有机结合起来克服传统数码相机的局限性，实现对图像能力的增强或扩展。在本课程中，我们将学习如何操纵和结合图片、视频来产生新的更好的图片、全景图、视频、3D模型、动画等等。

课程大纲

• 计算摄影学概览 (PDF)
  • Lab 1 - OpenCV 的安装和使用
• 图像的数字化、颜色空间、滤波与频域变换 (PDF)
  • Lab 2（必做课程作业）- 图像滤波和傅里叶变换
• 泊松图像编辑与交互式数字蒙太奇 (PDF)
  • Lab 3（必做课程作业） - 实现稀疏矩阵以及高斯赛达尔迭代
• 交互式图像分割与抠图 (PDF)
• Lab 4 图像分割与抠像
• 非线性数值优化 (PDF)
• Lab 5 (必做课程作业) - 非线性最小二乘
• 深度学习 (PDF)
• （实验材料）- 深度学习
• Lab 6（必做课程作业）- 深度学习
• 特征匹配与光流 (PDF)
• 全景图拼接 (PDF)
Lab 7 (必做课程作业) - 全景图拼接
• 图像补全、纹理合成与图像缩放 (PDF)
• 相机模型与运动结构恢复 (PDF-1, PDF-2)
  • Lab 8 运动结构恢复
• 实时摄像机跟踪 (PDF-1, PDF-2)
  • Lab 9 (选做课程作业，Bonus) - 增强现实
• 单视图与多视图三维重建 (PDF-1, PDF-2)
• 上色与重上色 (PDF)
• Lab 10 上色与重上色
• 图像去模糊与虚拟视点合成 (PDF)
• 课程讨论与项目答辩
• 课程讨论与项目答辩

考试方式及要求

本门课程的评分分为3个部分，每个部分分数分配如下：

• 上课出勤与课程作业：50%
  • 5次必做课程作业+1次选做课程作业（可加分），每次课程作业会在实验课上介绍。选做部分，平时成绩最多加3分（按百分制是6分），但最多不能超过50分。
  • 每次作业需要提交实验报告（DOC/PDF）、实验代码。
  • 实验报告中需要说明实验内容，理论分析，实验细节，实验结果。实验代码需要包含适当的注释。
  • 作业在截止日期前发送到学在浙大，标题“[计算摄影学作业]Labx-学号-姓名”，压缩包“Lab2-学号-姓名.zip/rar”。
  • 请在报告中明确注明参考到的资料。如果发现抄袭（以及提供抄袭），该作业取消成绩。
• 项目设计和演示：40％
  • 据教学内容自选一个项目，完成算法和程序设计(会提供程序框架和测试数据，学生只要按规定完成相应的模块即可)，最后提交完整demo和项目报告，要求独立或分组（上超过3人）合作完成。
  • 答辩后，请将课程项目的代码、报告以及PPT等材料打包提交给助教
• 项目课堂答辩：10％
  • 答辩日期：

课程作业打分细则

• 报告规范 50%
  • 实验内容，理论分析，及运行说明 （有额外的实现功能酌情加分）15%
  • 基本原理及实验细节（附上必要的代码片段或流程图）15%
  • 遇到的问题及解决方案（如果没有可以省去，分数比例将与实验结果部分相同）10%
  • 实验结果及分析（附上必要的结果截图，部分结果也可通过附件视频展示，有额外的分析实验酌情加分）15%
  • 参考文献（包括论文，和参考网站）5%
• 代码规范 30%
  • 与报告描述的实现功能与结果一致 15%
  • 代码在报告中说明的平台下可编译运行或附上可执行文件，包含适当的注释(若有借鉴网页内容请在相关代码上方注释中标明网址)。15%
• 按时上交 20%
  • 迟交N天扣2N分，扣完为止。

课程作业报告样例

样例1
样例2

参考资料

[1] “Computer Vision: Algorithms and Applications”by Richard Szeliski. Publisher: Springer; 2011 edition (November 24, 2010) http://szeliski.org/Book/

[2] “Computational Photography: Mastering New Techniques for Lenses, Lighting, and Sensors” by Ramesh Raskar and Jack Tumblin. Publisher: A K Peters/CRC Press; 1 edition (December 26, 2014)