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11
# COMP0026 - Image Processing
22

33
## 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%
4+
5+
**授课教授**：Lourdes De Agapito Vicente
6+
**学分**：15学分
7+
**评分方式**：
8+
- CW (Coursework): 20%
9+
- 实验报告: 20%
10+
- 项目演示 + 口语考试: 60% (2025年起调整为CW 60% + 口语考试 40%)
1011

1112
## 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
13+
14+
图像处理是计算机视觉的基础课程，涵盖数字图像的基本概念、图像增强、图像滤波、边缘检测、特征提取等核心内容。本课程将理论与实践相结合，通过MATLAB编程实现各种图像处理算法。
15+
16+
## 主要内容
17+
18+
### 核心主题
19+
- **图像基础**：数字图像表示、像素操作、颜色空间
20+
- **图像增强**：直方图均衡化、对比度调整、噪声去除
21+
- **图像滤波**：线性滤波、非线性滤波、高斯滤波
22+
- **边缘检测**：Sobel、Canny、Laplacian算子
23+
- **形态学处理**：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算
24+
- **图像分割**：阈值分割、区域生长、聚类方法
25+
- **特征提取**：角点检测、SIFT特征、纹理分析
26+
27+
### 实验内容
28+
1. **基础图像操作**：图像读取、显示、基本变换
29+
2. **图像增强技术**：直方图处理、空间域滤波
30+
3. **频域处理**：傅里叶变换、频域滤波
31+
4. **边缘检测实验**：各种边缘检测算子比较
32+
5. **图像分割项目**：综合运用多种分割技术
2333

2434
## 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
35+
36+
### 课前准备
37+
- 复习线性代数和信号处理基础
38+
- 熟悉MATLAB编程环境
39+
- 了解基本的数学运算和矩阵操作
40+
41+
### 学习重点
42+
- 理解各种图像处理算法的原理
43+
- 掌握MATLAB图像处理工具箱的使用
44+
- 培养分析图像问题和选择合适算法的能力
45+
- 注重理论与实践的结合
46+
47+
### 考试技巧
48+
- **口语考试**：题目相对固定，主要围绕课程项目进行提问
49+
- 如果答不上来，教授会给出提示
50+
- 项目演示要清晰展示算法实现和结果分析
51+
- 准备解释算法选择的理由和参数调整的考虑
52+
53+
## 课程评价
54+
55+
**教学质量**：⭐⭐⭐⭐⭐
56+
**课程难度**：⭐⭐⭐
57+
**给分情况**：⭐⭐⭐⭐
58+
**实用性**：⭐⭐⭐⭐⭐
59+
60+
### 学生反馈
61+
- 教授讲课清晰，课程结构完整
62+
- 实验设计合理，有助于理解理论
63+
- 覆盖面广，为后续课程打下良好基础
64+
- 给分较为宽松，人均80+
65+
- 注意：教授回复邮件较慢，建议提前规划
66+
67+
## 资料下载
68+
69+
### 课程资料
70+
- [📖 课程讲义合集](https://github.com/user/ucl-cgvi-materials/blob/main/comp0026/lectures.pdf)
71+
- [💻 实验代码模板](https://github.com/user/ucl-cgvi-materials/blob/main/comp0026/lab_templates.zip)
72+
- [📊 项目数据集](https://github.com/user/ucl-cgvi-materials/blob/main/comp0026/datasets.zip)
73+
74+
### 参考书籍
75+
- Digital Image Processing (Gonzalez & Woods) - 经典教材
76+
- Computer Vision: Algorithms and Applications (Szeliski)
77+
- MATLAB Image Processing Toolbox 官方文档
78+
79+
### 在线资源
80+
- [MATLAB Image Processing 教程](https://www.mathworks.com/help/images/)
81+
- [OpenCV 图像处理文档](https://docs.opencv.org/4.x/d2/d96/tutorial_py_table_of_contents_imgproc.html)
82+
83+
---
84+
85+
*最后更新：2025年1月*
86+
*如有问题，欢迎联系作者：[email protected]*

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1+
# COMP0027 - Computer Graphics
2+
3+
## 课程信息
4+
5+
**授课教授**：王鹤 (He Wang) *（2025年起，之前为Tobias Ritschel）*
6+
**学分**：15学分
7+
**评分方式**：
8+
- CW (3个作业): 50%
9+
- 口语考试: 50%
10+
11+
## 课程简介
12+
13+
计算机图形学是UCL CGVI项目的核心课程之一，涵盖3D图形渲染的完整pipeline。从基础的线性代数到高级的光线追踪，本课程将理论与实践紧密结合，通过编程实现各种图形学算法。
14+
15+
## 主要内容
16+
17+
### 核心主题
18+
- **线性代数基础**：向量、矩阵、变换、坐标系统
19+
- **3D变换**：旋转、平移、缩放、投影变换
20+
- **渲染管线**：顶点处理、光栅化、片段着色
21+
- **光照模型**：Lambert、Phong、Blinn-Phong模型
22+
- **纹理映射**：UV坐标、多重纹理、凹凸贴图
23+
- **阴影技术**：阴影映射、软阴影
24+
- **光线追踪**：递归光线追踪、反射、折射
25+
- **全局光照**：蒙特卡洛积分、路径追踪
26+
- **GPU编程**：着色器编程、并行计算
27+
28+
### 课程作业 (Coursework)
29+
1. **CW1: 基础渲染器**
30+
- 实现基本的光栅化渲染器
31+
- 包含基础变换和简单光照
32+
33+
2. **CW2: 高级渲染特性**
34+
- 纹理映射和高级光照模型
35+
- 阴影和环境遮蔽
36+
37+
3. **CW3: 光线追踪器**
38+
- 实现完整的光线追踪算法
39+
- 支持反射、折射和全局光照
40+
41+
## 学习建议
42+
43+
### 课前准备
44+
- **数学基础**：线性代数（向量、矩阵运算）
45+
- **编程能力**：C++或Python，了解基本的3D数学
46+
- **图形学概念**：建议先了解基本的3D图形概念
47+
48+
### 学习重点
49+
- 深入理解3D变换矩阵的数学原理
50+
- 掌握不同光照模型的物理意义
51+
- 熟悉渲染管线的每个阶段
52+
- 培养调试3D图形程序的能力
53+
54+
### 作业技巧
55+
- **不要完全依赖AI**：虽然GitHub上有很多参考代码，但每个CW都有特定的陷阱
56+
- **及早开始**：每个CW工作量都不小，建议提前规划
57+
- **理解物理意义**：不仅要实现算法，还要理解背后的物理原理
58+
- **注重代码质量**：清晰的代码结构有助于调试和展示
59+
60+
### 口语考试准备
61+
- 熟悉自己的CW实现细节
62+
- 准备解释算法选择和优化思路
63+
- 了解图形学的基本概念和应用场景
64+
65+
## 课程评价
66+
67+
**教学质量**：⭐⭐⭐⭐⭐
68+
**课程难度**：⭐⭐⭐⭐
69+
**给分情况**：⭐⭐⭐⭐⭐
70+
**实用性**：⭐⭐⭐⭐⭐
71+
72+
### 学生反馈
73+
- 王鹤教授可以中文交流，对中国学生比较友好
74+
- 课程内容实用性强，直接对接工业界需求
75+
- CW设计合理，循序渐进地建立图形学知识体系
76+
- 给分相对宽松，认真完成CW通常能获得较好成绩
77+
- 实验课有助教指导，可以随时提问
78+
- 课程工作量较大，但收获很丰富
79+
80+
### 与Tobias时期的对比
81+
- 教学风格更加温和，不会过度延伸
82+
- 对学生更有耐心，回复问题较及时
83+
- 课程结构基本保持不变，但讲解方式有所调整
84+
85+
## 资料下载
86+
87+
### 课程资料
88+
- [📖 图形学数学基础](https://github.com/user/ucl-cgvi-materials/blob/main/comp0027/math_foundation.pdf)
89+
- [💻 CW代码框架](https://github.com/user/ucl-cgvi-materials/blob/main/comp0027/cw_templates.zip)
90+
- [🎮 渲染示例与测试场景](https://github.com/user/ucl-cgvi-materials/blob/main/comp0027/test_scenes.zip)
91+
92+
### 参考书籍
93+
- Real-Time Rendering (Akenine-Möller, Haines, Hoffman) - 实时渲染圣经
94+
- Computer Graphics: Principles and Practice (Hughes et al.) - 经典教材
95+
- Physically Based Rendering (Pharr, Jakob, Humphreys) - PBR权威指南
96+
- OpenGL Programming Guide - OpenGL编程参考
97+
98+
### 在线资源
99+
- [Learn OpenGL](https://learnopengl.com/) - OpenGL入门教程
100+
- [Scratchapixel](https://www.scratchapixel.com/) - 图形学概念详解
101+
- [PBRT Book](https://www.pbr-book.org/) - 物理渲染在线版
102+
103+
## 职业发展
104+
105+
### 相关岗位
106+
- **游戏引擎开发**：Unity、Unreal Engine开发
107+
- **实时渲染**：GPU编程、着色器开发
108+
- **影视特效**：电影级渲染、VFX流程
109+
- **可视化应用**：科学可视化、数据可视化
110+
- **AR/VR开发**：沉浸式图形应用
111+
112+
### 技能树建议
113+
1. 掌握主流图形API（OpenGL/DirectX/Vulkan）
114+
2. 学习现代GPU架构和并行计算
115+
3. 了解游戏引擎架构和工具链
116+
4. 关注实时渲染的最新技术发展
117+
118+
---
119+
120+
*最后更新：2025年1月*
121+
*如有问题，欢迎联系作者：[email protected]*

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1+
# COMP0113 - Virtual Environments
2+
3+
## 课程信息
4+
5+
**授课教授**：Anthony Steed
6+
**学分**：15学分
7+
**评分方式**：
8+
- 小组演示 (Presentation): 25%
9+
- 小组项目 (VR Project): 75%
10+
11+
## 课程简介
12+
13+
虚拟环境是探索VR/AR技术前沿的专业课程。课程涵盖虚拟现实的理论基础、技术实现和应用场景，通过理论学习和实际项目开发，让学生全面掌握虚拟环境的设计与实现。
14+
15+
## 主要内容
16+
17+
### 理论部分
18+
- **VR基础概念**：沉浸感、存在感、交互性
19+
- **人体工程学**：视觉系统、前庭系统、触觉反馈
20+
- **显示技术**：HMD原理、立体显示、FOV和分辨率
21+
- **跟踪技术**：头部跟踪、手部跟踪、全身跟踪
22+
- **交互设计**：3D用户界面、手势识别、语音控制
23+
- **网络VR**：多用户虚拟环境、分布式渲染
24+
- **AR技术**：混合现实、光学透视、视频透视
25+
- **应用领域**：教育、医疗、娱乐、工业训练
26+
27+
### 客座讲座
28+
课程会邀请来自工业界和学术界的专家分享最新研究和应用：
29+
- Meta/Oculus研究团队
30+
- 医疗VR应用专家
31+
- 游戏与娱乐VR开发者
32+
- 教育VR解决方案提供商
33+
34+
### 小组演示 (25%)
35+
- **形式**：2人一组，研讨课形式
36+
- **内容**：围绕指定论文进行深度分析和讨论
37+
- **时间**：阅读周后开始，每组15-20分钟
38+
- **评估**：TA或客座教授现场提问和评分
39+
40+
### VR项目 (75%)
41+
- **团队规模**：3-4人小组
42+
- **平台**：基于Ubiq平台开发
43+
- **设备**：Meta Quest系列VR头显
44+
- **项目周期**：整个第二学期
45+
- **最终演示**：与其他课程DDL冲突，时间紧张
46+
47+
## 学习建议
48+
49+
### 课前准备
50+
- **3D编程基础**：Unity或Unreal Engine经验
51+
- **计算机图形学**：空间变换、渲染基础
52+
- **用户体验设计**：交互设计原理
53+
- **项目管理**：小组协作经验
54+
55+
### 学习重点
56+
- 理解VR技术的物理和心理学原理
57+
- 掌握VR应用的开发流程和工具链
58+
- 培养VR交互设计的思维模式
59+
- 学会评估和优化VR体验质量
60+
61+
### 项目建议
62+
- **选题策略**：选择技术挑战适中但创新性强的项目
63+
- **团队协作**：明确分工，建立有效的沟通机制
64+
- **时间管理**：项目周期长，需要制定详细的里程碑计划
65+
- **技术风险**：VR开发bug较多，预留充足的调试时间
66+
67+
## 课程评价
68+
69+
**教学质量**：⭐⭐⭐⭐
70+
**课程难度**：⭐⭐⭐⭐
71+
**给分情况**：⭐⭐⭐
72+
**实用性**：⭐⭐⭐⭐⭐
73+
74+
### 学生反馈
75+
- Anthony教授经验丰富，对VR行业了解深入
76+
- 客座讲座质量很高，能接触到最新的行业动态
77+
- 项目导向的学习方式很有挑战性
78+
- Ubiq平台功能强大但学习曲线陡峭
79+
- VR设备体验很棒，但开发过程bug较多
80+
- 给分相对严格，需要项目有足够的技术深度
81+
- 时间安排紧张，最终演示与其他课程DDL冲突
82+
83+
### 项目案例
84+
- **教育VR**：虚拟历史博物馆、科学实验模拟
85+
- **社交VR**：多人协作空间、虚拟会议系统
86+
- **游戏VR**：沉浸式解谜游戏、体感运动游戏
87+
- **医疗VR**：手术训练模拟、康复治疗应用
88+
89+
## 资料下载
90+
91+
### 课程资料
92+
- [📖 VR理论基础](https://github.com/user/ucl-cgvi-materials/blob/main/comp0113/vr_theory.pdf)
93+
- [🛠️ Ubiq开发指南](https://github.com/user/ucl-cgvi-materials/blob/main/comp0113/ubiq_guide.pdf)
94+
- [🎮 示例VR项目](https://github.com/user/ucl-cgvi-materials/blob/main/comp0113/sample_projects.zip)
95+
96+
### 开发工具
97+
- [Ubiq Platform](https://ubiq.online/) - 课程指定开发平台
98+
- [Unity VR SDK](https://unity.com/unity/features/vr) - Unity VR开发工具
99+
- [Meta Quest SDK](https://developer.oculus.com/) - Oculus开发工具
100+
101+
### 参考资源
102+
- Virtual Reality: Applications and Explorations (Earnshaw)
103+
- Understanding Virtual Reality (Sherman & Craig)
104+
- [IEEE VR Conference Papers](https://ieeevr.org/) - 学术前沿
105+
- [VR/AR Association](https://www.thevrara.com/) - 行业资讯
106+
107+
## 职业发展
108+
109+
### 相关岗位
110+
- **VR/AR开发工程师**：专注VR应用开发
111+
- **交互设计师**：设计VR/AR用户体验
112+
- **产品经理**：VR/AR产品规划和管理
113+
- **研究工程师**：VR技术研发和创新
114+
115+
### 行业趋势
116+
- **元宇宙应用**：社交VR、虚拟办公空间
117+
- **工业4.0**：制造业VR培训、远程协作
118+
- **医疗健康**：手术模拟、心理治疗VR
119+
- **教育培训**：沉浸式学习、技能培训
120+
121+
### 技能发展建议
122+
1. 深入学习Unity/Unreal VR开发
123+
2. 掌握多种VR硬件平台的特性
124+
3. 了解UX设计在VR中的特殊考虑
125+
4. 关注WebXR等新兴技术标准
126+
5. 参与开源VR项目贡献代码
127+
128+
---
129+
130+
*最后更新：2025年1月*
131+
*如有问题，欢迎联系作者：[email protected]*

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