. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر:**
- تاریخچه و اهمیت پردازش تصویر:
- معرفی پردازش تصویر و کاربردهای آن در صنایع مختلف.
- بررسی تاریخچه و پیشرفت‌های کلیدی در این زمینه.
- مبانی پردازش تصویر (پیکسل‌ها، فضاهای رنگی):
- توضیح اصول پایه‌ای کار با تصاویر دیجیتال و فضاهای رنگی مختلف.
- معرفی مفاهیم پیکسل و نمایش تصاویر دیجیتال.

**2. تکنیک‌های پیش‌پردازش تصویر:**
- فیلترهای مکانی (Smoothing، Sharpening):
- معرفی فیلترهای مکانی برای بهبود کیفیت تصویر.
- تکنیک‌های مختلف فیلترهای Smoothing و Sharpening و کاربرد آن‌ها.
- تکنیک‌های تغییر اندازه و چرخش تصویر:
- روش‌های مختلف برای تغییر اندازه و چرخش تصاویر به منظور بهبود یا اصلاح آن‌ها.
- بررسی تکنیک‌های Resizing و Rotation در پردازش تصویر.

**3. استخراج ویژگی‌ها:**
- تشخیص لبه‌ها (Canny، Sobel):
- معرفی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های تشخیص لبه مانند Canny و Sobel.
- کاربرد تشخیص لبه‌ها در پردازش تصویر.
- استخراج ویژگی‌های محلی (SIFT، SURF):
- معرفی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های استخراج ویژگی‌های محلی مانند SIFT و SURF.
- اهمیت استخراج ویژگی‌های محلی در تحلیل تصاویر.
- توصیفگرهای تصویری (HOG، LBP):
- معرفی و پیاده‌سازی توصیفگرهای تصویری مانند HOG و LBP.
- کاربرد توصیفگرهای تصویری در تشخیص الگوها و شیء.

**4. تشخیص الگوها و شیء:**
- تکنیک‌های تطبیق الگو (Template Matching):
- معرفی روش‌های مختلف برای تطبیق الگوها در تصاویر.
- کاربرد تطبیق الگوها در تشخیص شیء.
- تشخیص چهره و شیء با استفاده از الگوریتم‌های کلاسیک و شبکه‌های عصبی:
- معرفی روش‌های مختلف برای تشخیص چهره و شیء.
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های تشخیص چهره با استفاده از روش‌های کلاسیک و شبکه‌های عصبی.

**5. پروژه‌های عملی:**
- تشخیص لبه‌ها در تصاویر طبیعت:
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های تشخیص لبه برای تصاویر طبیعی.
- تحلیل نتایج و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها.
- تشخیص چهره در تصاویر گروهی:
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های تشخیص چهره برای تصاویر گروهی.
- تحلیل دقت و کارایی الگوریتم‌ها.
- تشخیص پلاک خودروها:
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های تشخیص پلاک خودروها.
- بررسی کاربردهای مختلف تشخیص پلاک خودروها در صنایع مختلف.

**پروژه نهایی:** توسعه یک سیستم تشخیص چهره با استفاده از تکنیک‌های پردازش تصویر و شبکه‌های عصبی:
- پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های تشخیص چهره.
- بهینه‌سازی و ارزیابی مدل با استفاده از مجموعه داده‌های پیچیده‌تر (مانند LFW Dataset).
- بررسی و تحلیل نتایج مدل و کاربردهای آن در صنایع مختلف