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‎content/courses/comp0026.md‎

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# COMP0026 - Image Processing
2+
3+
## 课程信息
4+
- **授课教授**：Lourdes De Agapito Vicente
5+
- **学分**：15
6+
- **评分方式**：
7+
- Coursework: 20%
8+
- 实验作业: 20%
9+
- 项目 + 口试: 60%
10+
11+
## 课程简介
12+
本课程涵盖数字图像处理的基础理论和实践应用，包括图像增强、滤波、分割、特征检测等核心内容。
13+
14+
## 课程大纲
15+
1. 图像基础与色彩空间
16+
2. 空间域滤波
17+
3. 频域处理
18+
4. 图像恢复与重建
19+
5. 形态学图像处理
20+
6. 图像分割
21+
7. 特征检测与描述
22+
8. 图像压缩
23+
24+
## 学习建议
25+
- 提前复习线性代数和信号处理基础
26+
- 每周实验课要认真完成，为CW打基础
27+
- 项目选题要早定，给自己充足的时间
28+
29+
## 推荐资源
30+
- 教材：Digital Image Processing (Gonzalez & Woods)
31+
- MATLAB图像处理工具箱文档
32+
- OpenCV Python教程

‎content/experience/arrival.md‎

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‎content/experience/preparation.md‎

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‎content/experience/safety.md‎

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1+
# 预防犯罪篇
2+
3+
📍 伦敦一区扒窃与飞车抢劫高发街道
4+
5+
🧤 扒窃高发街道
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7+
1. 牛津街（Oxford Street）
8+
作为伦敦最繁忙的购物街之一，牛津街长期以来都是扒窃高发区域。
9+
10+
11+
2. 摄政街（Regent Street）
12+
连接牛津街和皮卡迪利广场，游客众多，扒手活跃。
13+
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15+
3. 皮卡迪利广场（Piccadilly Circus）
16+
人流密集，尤其在夜间，成为扒窃和抢劫的热点区域。
17+
18+
19+
4. 查令十字路（Charing Cross Road）
20+
连接特拉法加广场和托特纳姆法院路，交通繁忙，扒窃案件频发。
21+
22+
23+
5. 国王十字车站（King’s Cross Station）周边
24+
作为主要交通枢纽，车站及其周边区域扒窃案件较多。
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28+
🏍️ 飞车抢劫高发街道
29+
30+
1. 帕克巷（Park Lane）
31+
该区域因频繁发生手机抢夺事件而引起关注。
32+
33+
34+
2. 伊斯灵顿的上街（Upper Street, Islington）
35+
2024年，一名罪犯在一天内骑电动自行车抢夺了24部手机。
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3. 卡姆登高街（Camden High Street）
39+
人流密集，飞车抢劫案件频发。
40+
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4. 伦敦桥周边（London Bridge area）
43+
作为旅游热点，飞车党活动频繁。
44+
45+
46+
5. 滑铁卢车站（Waterloo Station）周边
47+
交通繁忙，飞车抢劫案件时有发生。
48+
49+
50+
51+
52+
---
53+
54+
🛡️ 防范建议
55+
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👜 防范扒窃
57+
58+
保持警惕：在人多拥挤的地方，如地铁站、市场和旅游景点，务必注意周围环境。
59+
60+
妥善保管财物：使用防盗包，确保包口紧闭，贵重物品贴身携带。
61+
62+
避免分心：不要在公共场所展示贵重物品，如手机、相机等。
63+
64+
警惕陌生人：避免与陌生人进行不必要的互动，尤其是那些试图分散您注意力的人。
65+
66+
67+
📱 防范飞车抢劫
68+
69+
谨慎使用手机：在街头使用手机时，尽量靠近建筑物一侧，避免靠近道路。
70+
71+
注意交通工具：留意周围是否有可疑的摩托车或电动滑板车接近。
72+
73+
避免夜间独行：尽量避免在夜间独自行走，尤其是在人烟稀少的区域。
74+
75+
使用防盗配件：为手机配备防盗绳或手带，增加被抢时的阻力。

‎content/intro.md‎

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1+
# 项目设置和部分课程、老师评价
2+
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<center>L.C. 2025.4</center>
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## 基本介绍
8+
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MSC CGVI Faculty of Engineering Sciences Department of Computer Science
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**Director** Prof Tobias Ritschel （？25fall还是不是存疑）
12+
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重要网站：Moodle，Timetable，Portico，CS Student Handbook，GitHub(上面有很多实验，但是质量参差不齐)
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15+
重要软件：Seats，UCL GO
16+
17+
重要地点：
18+
19+
​ 学院楼：66–72 Gower Street, London WC1E 6EA
20+
21+
​ 科研楼：169 Euston Road, London NW1 2AE
22+
23+
24fall 30余人，其中中国人占了2/3，背景都不差，基本是双一流/海本
24+
25+
项目课程压力蛮大，每周课时相当高（大概20小时），基本上没有gap day（或者规划一下选课一周可以空出1天），实验ddl一个接一个，完全是王牌专业待遇。
26+
27+
28+
29+
## 课程设置
30+
31+
三个学期各60学分，其中第一第二学期课程每门均15学分，第三学期毕业设计60学分
32+
33+
34+
35+
### 必修（第一学期）
36+
37+
[Machine Vision](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/machine-vision-COMP0137)
38+
39+
Gabriel Brostow
40+
41+
2个CW各占10%，线上开卷考试占80%
42+
43+
老师人很好（但是回消息非常慢），讲课很清楚，口语清晰，上课签到，会抽人回答问题，很活跃，课程难度从易到中（对于概率论基础较好的同学比较容易），尤其前半学期几乎全在讲概率论。主要在用11年的老书，和深度学习基本上没关系，所以基本上学不到什么有用到东西。实验课每周有不同的实验，有TA和老师可以随时问，难度一般不高，可以提前走。CW在所有CW里算容易的，就是对实验课进行扩展，给分也挺高（人均80+），考试是第三学期开学后，moodle quiz线上开卷(本来可以让用google后面又不让了,不过其实你用不用应该不太影响...)，一共3小时22个题，21个选择和1个问答，老师说会出AI confused的题目,确实,部分题目确实很confuse，我个人感觉是个人可能都会疑惑。
44+
45+
| Acdemic year | Module code | Module name | Mean | 5th | 25th | 75th | 95th |
46+
| ------------- | ----------- | -------------- | ----- | ---- | ---- | ---- | ---- |
47+
| 2023 | COMP0137 | Machine Vision | 67.02 | | | | |
48+
| 2022 | COMP0137 | Machine Vision | 67.60 | 46.8 | 62.5 | 75.5 | 84.1 |
49+
| 2021 | COMP0137 | Machine Vision | 64.60 | 47.8 | 56.4 | 73.4 | 82.3 |
50+
| 2020 | COMP0137 | Machine Vision | 77.06 | 55.4 | 69.7 | 85.7 | 92.1 |
51+
| 2019 | COMP0137 | Machine Vision | 80.46 | 63.1 | 76.4 | 87.8 | 92.6 |
52+
| 2018 | COMP0137 | Machine Vision | 66.98 | 46.0 | 55.0 | 81.3 | 89.1 |
53+
54+
55+
56+
[Image Processing](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/image-processing-COMP0026)
57+
58+
Lourdes De Agapito Vicente
59+
60+
一个CW20%，几个实验合计20%，一个项目+口语考试共占60%（25fall好像改成CW60%，口语考试40%）
61+
62+
老师讲课很好很清楚，人也不错，就是发成绩回消息等等延迟非常久！课程不算难，但是覆盖面很广，CW有难度，平时实验课每周一次，比较容易，可以提前走，TA挺好，项目也不难，好像也是好几年没有大变动了（有细微修改），最后考核是演示项目或者CW（回答问题），口语考试是24fall新加的，安排在第二学期（24fall安排在春节期间）很轻松题目也相对固定，你答不上来会给你提示。给分挺高。
63+
64+
| Acdemic year | Module code | Module name | Mean | 5th | 25th | 75th | 95th |
65+
| ------------- | ----------- | ---------------- | ----- | ---- | ---- | ---- | ---- |
66+
| 2022 | COMP0026 | Image Processing | 70.18 | 11.7 | 63.2 | 85.0 | 92.9 |
67+
| 2021 | COMP0026 | Image Processing | 69.46 | 50.0 | 59.0 | 81.6 | 93.6 |
68+
| 2019 | COMP0026 | Image Processing | 80.45 | 60.2 | 72.1 | 90.7 | 95.2 |
69+
| 2018 | COMP0026 | Image Processing | 70.38 | 40.0 | 60.2 | 84.7 | 91.0 |
70+
71+
72+
73+
[Computer Graphics](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/computer-graphics-COMP0027)
74+
75+
Tobias Ritschel（25fall改成王鹤教授了？）
76+
77+
本来是3个CW各占1/3，应该是听取了tobias的建议加了考试（估计是口语考试），现在是CW和考试各占50%
78+
79+
就24fall而言，3个CW，好像好几年没有变化了，可以在github上找到很多代码。第3个较难，不过每个CW都有一点坑，如果全用AI可能做不出正确结果。不过给分很高。tobias上课比较活跃，会时不时延伸，难度不低。实验课做CW，有助教可以问，tobias有时会站在你后面和你讨论或者随机提问。
80+
81+
| Acdemic year | Module code | Module name | Mean | 5th | 25th | 75th | 95th |
82+
| ------------- | ----------- | ----------------- | ----- | ---- | ---- | ---- | ---- |
83+
| 2023 | COMP0027 | Computer Graphics | 77.97 | | | | |
84+
| 2022 | COMP0027 | Computer Graphics | 80.30 | 58.4 | 77.0 | 88.5 | 93.5 |
85+
| 2021 | COMP0027 | Computer Graphics | 80.79 | 52.0 | 78.3 | 89.7 | 95.3 |
86+
| 2020 | COMP0027 | Computer Graphics | 84.11 | 57.6 | 82.0 | 90.3 | 96.0 |
87+
| 2019 | COMP0027 | Computer Graphics | 76.10 | 32.8 | 66.1 | 97.3 | 98.6 |
88+
| 2018 | COMP0027 | Computer Graphics | 71.57 | 40.8 | 60.2 | 83.7 | 95.4 |
89+
90+
91+
92+
[Machine Learning for Visual Computing](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/machine-learning-for-visual-computing-COMP0169)
93+
94+
Niloy Mitra，Tobias Ritschel（25fall好像也没有tobias了）
95+
96+
CW50%，口语考试50%
97+
98+
就24fall而言，两个教授轮流上课，niloy口音比较重可能需要适应。课程覆盖面比较多，但是没有什么前沿的东西。CW非常长且很难，每年都有增减，评分也普遍不算高（就第一学期而言），最后口语考试（是23fall才开始有的，所以之前成绩偏高），安排在第一学期第10-11周，tobias的题目难度高，niloy难度低，不过变化比较多，且比较看运气。
99+
100+
| Acdemic year | Module code | Module name | Mean | 5th | 25th | 75th | 95th |
101+
| ------------- | ----------- | -------------------------------------- | ----- | ---- | ---- | ---- | ---- |
102+
| 2023 | COMP0169 | Machine Learning for Visual Computing | 70.73 | | | | |
103+
| 2022 | COMP0169 | Machine Learning for Visual Computing | 66.74 | 27.5 | 60.3 | 77.5 | 85.7 |
104+
| 2021 | COMP0169 | Machine Learning for Visual Computing | 76.00 | 49.2 | 65.8 | 90.3 | 96.8 |
105+
| 2020 | COMP0169 | Machine Learning for Visual Computing | 78.90 | 53.2 | 72.5 | 89.0 | 96.5 |
106+
107+
108+
109+
### 选修（6选4，第二学期）
110+
111+
[Virtual Environments](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/virtual-environments-COMP0113)
112+
113+
Anthony Steed
114+
115+
100%小组作业（根据24fall的反馈意见，大概率维持不变，25%presentation，75%project）
116+
117+
课程比较水就是介绍VE的各种领域的研究，然后会邀请一些客座教授来。阅读周后就变成研讨课，各个小组进行pre，内容围绕一些给定的论文进行讨论分享（2人一组，pre之后会有TA或者其他教授提问），不过最后普遍给分偏低。实验课主要围绕Ubiq，会提供VR设备（如META QUEST）做小组项目（3-4人一组），每年选题不定，最后演示日期和其他due和考试重合，所以时间紧张，难度较大。
118+
119+
| Acdemic year | Module code | Module name | Mean | 5th | 25th | 75th | 95th |
120+
| ------------- | ----------- | -------------------- | ----- | ---- | ---- | ---- | ---- |
121+
| 2023 | COMP0113 | Virtual Environments | 71.20 | | | | |
122+
| 2022 | COMP0113 | Virtual Environments | 69.64 | 62.3 | 66.0 | 74.0 | 77.9 |
123+
| 2021 | COMP0113 | Virtual Environments | 67.69 | 53.9 | 66.3 | 72.1 | 77.6 |
124+
| 2020 | COMP0113 | Virtual Environments | 68.72 | 61.2 | 65.2 | 72.9 | 79.3 |
125+
| 2019 | COMP0113 | Virtual Environments | 67.21 | | | | |
126+
| 2018 | COMP0113 | Virtual Environments | 72.93 | 65.1 | 68.2 | 76.8 | 83.7 |
127+
128+
129+
130+
[Inverse Problems in Imaging](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/inverse-problems-in-imaging-COMP0114)
131+
132+
Simon Arridge
133+
134+
3个CW分别占25%，25%，50%（不过根据老师的说法，25fall会改成50%CW，50%oral exam）
135+
136+
老师声音很难识别，课程结构很完善，实验指导也非常详细，是认真听课能学到东西的课程。不过实验好多年都没有变化了，怀疑停留在甚至是上世纪。给分比较玄学，比较符合英国留学给分的刻板印象，完全不像上学期努努力就90+，就算评价是very well down和very good也可能只有80分。还有一件事：请务必忽略实验报告页数限制！tutorial课好像因为人太少后半学期直接没了。
137+
138+
| Acdemic year | Module code | Module name | Mean | 5th | 25th | 75th | 95th |
139+
| ------------- | ----------- | ---------------------------- | ----- | ---- | ---- | ---- | ---- |
140+
| 2022 | COMP0114 | Inverse Problems in Imaging | 65.50 | 45.9 | 56.4 | 75.0 | 84.3 |
141+
| 2021 | COMP0114 | Inverse Problems in Imaging | 70.10 | 48.7 | 62.3 | 79.5 | 90.3 |
142+
| 2020 | COMP0114 | Inverse Problems in Imaging | 71.81 | 57.0 | 64.7 | 80.2 | 93.8 |
143+
| 2019 | COMP0114 | Inverse Problems in Imaging | 80.03 | | | | |
144+
| 2018 | COMP0114 | Inverse Problems in Imaging | 73.48 | 55.6 | 66.3 | 80.4 | 91.2 |
145+
146+
147+
148+
[Computational Modelling for Biomedical Imaging](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/computational-modelling-for-biomedical-imaging-COMP0118)
149+
150+
Gary Zhang
151+
152+
50%CW，40%项目，10%小组pre
153+
154+
本人没选，但是听说讲的东西比较专业，并且CW比较恶心。
155+
156+
| Acdemic year | Module code | Module name | Mean | 5th | 25th | 75th | 95th |
157+
| ------------- | ----------- | ------------------------------- | ----- | ---- | ---- | ---- | ---- |
158+
| 2023 | COMP0118 | Computational Modelling for BI | 65.23 | | | | |
159+
| 2022 | COMP0118 | Computational Modelling for BI | 62.67 | 34.3 | 52.5 | 73.6 | 82.2 |
160+
| 2021 | COMP0118 | Computational Modelling for BI | 63.58 | 48.8 | 55.6 | 67.8 | 81.5 |
161+
| 2020 | COMP0118 | Computational Modelling for BI | 67.64 | 47.6 | 61.4 | 78.5 | 84.3 |
162+
| 2019 | COMP0118 | Computational Modelling for BI | 63.76 | | | | |
163+
| 2018 | COMP0118 | Computational Modelling for BI | 61.36 | 41.0 | 55.5 | 69.3 | 81.4 |
164+
165+
166+
167+
[Acquisition and Processing of 3D Geometry](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/acquisition-and-processing-of-3d-geometry-COMP0119)
168+
169+
Niloy Mitra
170+
171+
两个CW各30%，oral 40%（25fall好像改成CW和口语考试各50%）
172+
173+
又是你niloy，实验难，不过和往年很接近，实验课就是做CW，课程也比较难，口语考试也不轻松，题目虽然固定但是变换比较多，当然如果你认真学就没什么问题。
174+
175+
| Acdemic year | Module code | Module name | Mean | 5th | 25th | 75th | 95th |
176+
| ------------- | ----------- | ----------------------------------- | ----- | ---- | ---- | ---- | ---- |
177+
| 2022 | COMP0119 | Acquisition and Processing of 3D G | 72.80 | 50.2 | 69.8 | 80.1 | 83.9 |
178+
| 2020 | COMP0119 | Acquisition and Processing of 3D G | 76.17 | 50.0 | 71.5 | 84.5 | 90.7 |
179+
| 2019 | COMP0119 | Acquisition and Processing of 3D G | 70.81 | 49.8 | 65.0 | 78.6 | 87.1 |
180+
| 2018 | COMP0119 | Acquisition and Processing of 3D G | 74.69 | 51.8 | 68.2 | 83.6 | 87.0 |
181+
182+
183+
184+
[Perception and Interfaces](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/perception-and-interfaces-COMP0160)
185+
186+
Ifat Yasin
187+
188+
70%线下考试，30%CW
189+
190+
本人没选，不过好像比较多，不过好像不算很难。
191+
192+
| Acdemic year | Module code | Module name | Mean | 5th | 25th | 75th | 95th |
193+
| ------------- | ----------- | -------------------------- | ----- | ---- | ---- | ---- | ---- |
194+
| 2023 | COMP0160 | Perception and Interfaces | 65.38 | | | | |
195+
| 2022 | COMP0160 | Perception and Interfaces | 69.76 | 43.3 | 62.7 | 79.9 | 84.9 |
196+
| 2021 | COMP0160 | Perception and Interfaces | 75.70 | 60.8 | 70.3 | 85.3 | 86.7 |
197+
198+
199+
200+
[Numerical Optimisation](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/numerical-optimisation-COMP0120)
201+
202+
25fall没了。所以不过多介绍了。较难，给分较低。
203+
204+
205+
206+
Robot Vision and Navigation
207+
208+
25fall没了。所以不过多介绍了。在东校区，并且和另一门课冲突。
209+
210+
211+
212+
[Auditory Computing](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/auditory-computing-COMP0161)
213+
214+
周围没什么人选，不了解。
215+
216+
| Acdemic year | Module code | Module name | Mean | 5th | 25th | 75th | 95th |
217+
| ------------- | ----------- | ------------------ | ----- | ---- | ---- | ---- | ---- |
218+
| 2023 | COMP0161 | Auditory Computing | 69.33 | | | | |
219+
| 2022 | COMP0161 | Auditory Computing | 66.62 | | | | |
220+
| 2021 | COMP0161 | Auditory Computing | | | | | |
221+
222+
223+
224+
225+
226+
### 必修（建议从第一学期末到第三学期）
227+
228+
[MSc Computer Graphics Vision and Imaging Project](https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/msc-computer-graphics-vision-and-imaging-project-COMP0122)
229+
230+
Thesis，从第一学期末就开始选导师（自己发邮件联系，部分导师会有考核meet或者选拔），有一个列表的老师可选（如下，排名不分先后），最晚应该是3-4月份确定，论文提交为9月份，可选答辩。

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