优点是不点到，这个是李礼老师亲口说过的，“我们这个课从来不点到，但是为了照顾下来上课的同学，会在某些时间点给一点考点提示，虽然基本上没有效果，说了也都做不出来”，事实也是没点过，所以只要把作业做了去考试就行；三次作业见仁见智吧，还算锻炼了下编程能力。

缺陷是内容又多又杂，复习起来明显感受到条理性不算好，没有往年试卷泄出，只有试题回忆（USTC数字图像处理（DIA）2022-2023秋季学期试题回忆 - 知乎 (zhihu.com)，这是我整理的，有需要的可以看一下），单论本次考试，最坑的地方是实验内容一点没考，重点划了也跟没划区别不大，挺多人一个半小时就交卷了，因为完全不记得那些犄角旮旯的内容，呆坐着也没用。

被reject了不想干活，把第一次，，，，写评价的机会交给DIA了。

1. 基本不点名，平时事少，翘就完事了，唯一一次点名提前通知，然后提了个问题要你交张回答就可以，签到性质还是开卷。
2. 复习周巨痛苦，上千页ppt你就看吧一看一个不吱声，主要这ppt给了就不是让你看懂的，甚至写个算法结果符号定义有的都没给，很多东西得自己翻资料才能看懂，也不知道是不是因为我智商不行。后面实在看不完ppt了直接开始押宝前十章，后几张就直接面向往年卷复习。
3. 起码这次的考试难度纯属课程群有的同学自己吓自己（想考满分当我没说），挂科很难的，把心放盆骨就好，考完买弱哭天抢地喊挂科的，提前选好下学期DIA课程的这边建议没挂科也强制挂科，往年卷看一下就差不多知道怎么考的了，发的复习大纲约等于要你看完所有ppt，甚至复习大纲还有错误。。。
4. 作业，这个学期俩大作业，向助教老师展示gpt神力和github神力即可，顺便可以看一下实验是怎么做的之后复习就轻松一点。

考试十道题，都是问答，没有记得很仔细，参考一下考点就好，有问题请佬指出，感激不尽：

1. 距离变换定义，然后给了个模板让你算，这个ppt上有原图，记不得原图你直接看也没啥问题，很直观，第二章；
2. 边界提取，ppt原图，不过ppt上边界是4连通，考的是8连通，记住求8连通边界用4连通模板，反之亦然，第四章；
3. 考卷积与相关的异同，区别就在卷积核反转；空域滤波和频域滤波的关系，这个就是乘法和卷积对应关系，第五章；
4. 反调和平均滤波器处理椒噪声Q的取值和存在的问题，ppt没有，瞎写的，不误导各位了，第六章；
5. 经典灰度线性变换后灰度直方图，LBP，HOG怎么变，没考SIFT，第九章；
6. 霍夫检测图像中的多个圆，把霍夫检测原理搞懂，低通滤波→边缘提取→霍夫变换找交点→根据交点获得这些圆的圆心和半径，第十章；
7. 水平集定义，变分法推导水平集演化方程，没看瞎写，有这宝贵的时间看什么数学，看看擦边看看别人怎么谈恋爱多好，也就十分，不过有一说一回过头来看其实不难，死记都可以，不过不后悔，毕竟看爽了，第八章；
8. 经典光流方程推导，二义性，死记的，背下来就好，第十二章；
9. 马尔可夫毯的定义；怎么找马尔可夫毯；无向图中若条件独立，推导联合概率分布，解释马尔可夫毯成因。纯数学，不会，差不多就是已知哪些节点就可以让这个节点和其他节点条件独立，省点时间去看擦边看腹肌意淫找小哥哥聊天比看这玩意掉头发强多了，享受一下生活的美好，不要强迫自己似在电脑前面。好像这门课叫数字图像分析，怎么考纯数学都来了。第十一章。
10. 反向传播的步骤，不用写公式，说大白话就好；用δn+1估计δn，链式法则算一下，第十四章。

没出分，先给8分，毕竟不用上课作业能速通太人性化了，两分只是复习难受，和我自己专业关系不大索性当科普了，正好有理由不当牛马了，等出分之后再看看。

OK，少复习一大堆数学87，人菜志短很满足了。

总评90，有偿出售全套复习资料，低价

Q:2382972132

复习破防：考试重点细、偏、难，到什么程度呢？拿14章PPT打印成的章回体史诗《数字图像分析》两下把我敲死，火化成骨灰之后撒到按页摊开的史诗上，我想也只能达成骨灰对考点的90%覆盖率。

也许不用暴力敲击，我复习着复习着就心力衰竭了。

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最终编辑：纯粹抱佛脚，满打满算复习了五天，拿了个88，看今年几条点评给分都挺不错的，愿意拿几天的痛苦换个不错的分的话可以选

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先占个坑，记录一下

在1.9期末的前提下，12.26布置了实验二并且ddl就定在1.5，在我本+研上过的有实验的课里也是数一数二的抽象了，建议1.8布置实验三1.9ddl，让学生自行决定完成实验还是参加考试

课程内容多成🐴了，一千零一夜讲这课能给国王都熬死，要是跟往年评论说的一样考试全覆盖那我只能说，快跑

12.29编辑：最后把考试时间推迟了，虽然我觉得延迟实验ddl更合理，不过起码也算解决了时间不够用的问题，五分调回六分，看最后复习的恶心程度和给分情况再改

再编辑：实验ddl也推迟了，再上调一分

上课：ppt上内容太多，做得很紧凑，各种杂七杂八的新的老的算法，考前复习很难顶，有一种背书大赛的感觉。

作业：不是很难，而且网上有资料参考，按时交作业很重要，迟交扣分。

考试：题型比较固定，有几道题目是年年都有的，考完感觉或许复习的时候不需要通篇看ppt？但是仍然有一些灵活的“刺客题目”，来自于ppt上某个奇奇怪怪的犄角旮旯，没看过是真的啥也不会。考到最后大家基本上都提前交卷了。

建议：没大块时间复习的同学，考前对着往年的题目去找ppt相应部分复习，最后及格应该是不成问题，很偏的小知识点不会就不做了；想刷分的同学，还是老老实实背ppt吧，一些重点的算法去随堂听可能最后背起来的时候会顺利些。

最后说下个人情况：只去上过两次课，第二次中途还逃了；作业迟交两次，一次作业因为有事儿还迟交了半个多月hhh，最后考前紧急突击背古诗式复习，拿了个81，仅供参考，以上。

个人觉得内容过多，难度比较大

而且考试没有往年试题，年年换新，难度属实++

但是，老师给分貌似还挺好的，感觉有十几分都不对，老师给了90+，此外，实验作业难度也不小。

综上，如果不是真的只能选这门课，还是尽量用其他的替代。

这门课的内容很多，而且一共三个老师上课，讲课的节奏和风格也不太一样，认真听的话还是会有收获的，但我最后几章的内容都没有坚持好好听了。

因为内容太多，考试的时候每一章都考一道题（一共有13章内容，最后考了10道题），所以复习的时候很痛苦。考到的有计算题都是PPT上有的例子，更多的是问这些方法、算法提出的思想，为什么要这样设计，方法的优缺点，都是上课讲过的（但我实在记不住……）。

平时作业有三次，都是编程题，对于我这样的菜狗来说不是很容易，水平集的题可以去github上搜level-set，可以搜到代码（不确定之后的学期会不会出这道题），另外两道只有靠自己了，需要很多心血。

总的来说，如前面的评论，如果时间不充足，或者不想费事的，建议别选这门课。

给分无敌了，平时不怎么去+期末大概有4题不会被捞到90+，老师助教伟大无需多言，扣一颗星给到痛苦的期末复习

课程的内容涵盖非常非常广泛，但有些内容是统计学习/信号检测里重点学过的，复习时可以少背点

但其他内容对于完全没有接触过图像的同学（比如我）来说是纯天书+八股背诵，想用平时的轻松换期末的痛苦可以考虑，不过还是能学到一些东西的

老师会在平时上课偶尔提一嘴某个知识点要考，比如今年的相机内参矩阵相关是最后一节课提到的

附上期末整理的思维导图，另外还整理了一份近年来的期末题但是画的乱七八糟，有需要的同学可以t我更新

DIA.rar

出分之前打算给个一星 出分以后发现还好 给个四星吧 总体复习时间不超过一星期

考试内容完全来自于PPT，内容超多，总量超过1000页，纯纯八股背诵，考试写了一个小时就润了，真的不会写了，但在期末只写了7题不到的情况下最后给了80+，不知道是不是放水大力捞人了

想要混学分且对CV算法有过了解，或对自己数字图像有信心的可以选，总体教学内容还是很老旧的，在本科各个阶段已经学过几轮。作业不难但是工作量大，最总要的是完全不点名，我偶尔去上的几次课基本见不到几个人

课程内容很丰富，几乎涉及到了计算机视觉中的各个子领域，但是属于科普性质的课，没有讲的非常深入。

老师在上课时的思路很清晰，特别是周老师，还会列举一些论文供大家参考。

课程作业是几个实验，老师提供部分代码，需要学生根据题目要求进行实现，用到matlab和python，整体难度一般。

每年的考试重点都给的差不多，但是考试题目会有比较大的区别，复习备考千万不能刻舟求剑。