中科院自动化研究所彭思龙研究员于2009年6月在中关村园区开设了为期五周的夏季学期课程《小波域图像处理》。这是一门高级强化课程。彭老师将重点介绍小波域图像处理算法，涉及：小波域统计模型、图像线性拟问题、小波域方法、小波域图像特征、图像非线性分解、几何小波简介等内容。课程旨在加强有一定小波知识并且对图像处理有较好基础的同学对小波域图像处理的理解和提高。
彭老师是国家专用集成电路设计工程技术研究中心副主任，中科院研究生院兼职教授。1993年毕业于安徽大学数学系，1998年中科院数学所获理学博士学位，同年进入中科院自动化研究所国家专用集成电路设计工程技术研究中心工作，研究方向为集成电路逆向自动化分析技术研究。1998年2007年，带领研究生（博士研究生25名，硕士研究生9名，博士后2名）和其他研究人员一起,在充分结合人工智能和图像处理技术的基础上，研究开发出了新的集成电路分析技术。2005年获得国防科技进步一等奖（第六名）。主持过一项国家自然科学基金和一项对俄国际合作项目，主持国家科技支撑计划子课题一项和国家科技支撑计划重大专项子课题一项，主持总装预研项目一项，参加一项国家自然科学基金和两项中国科学院重大知识创新工程项目，作为主要研究人员参加总装型谱项目多项。多次应邀参加中国、香港、俄罗斯和美国等地的国际学术交流。主要研究领域：图像和信号处理，模式识别，小波分析及其应用。1998年和2000年两次应邀到莫斯科大学数学力学系访问（均得到国家自然科学基金委员和俄罗斯科学院的国际合作交流项目资助）。主要研究领域：图像和信号处理，模式识别，小波分析及其应用。共撰写论文140余篇，专著一部。
在此门课程中，彭老师首先通过回顾小波起源，对小波域的基本特性和统计特性进行分析，总结了图像处理中的线性逆问题的一般形式，介绍了小波域图像去噪的收缩模型，以及稀疏约束下线性逆问题的数学结果。在图像处理中，图像特征是图像识别中的重要方面。彭老师对此相关的特征检测、描述和匹配进行了深入的讲解。并结合理论知识细致地介绍了当前的一些先进方法。课程还全面总结和介绍了图像分析的前沿技术—图像非线性分解技术。最后，彭老师详细介绍了几何小波的相关知识。在课程上，彭老师不仅讲授课程的专业知识，而且更注重对工作和研究的治学态度。每次课的课程内容安排和彭老师细致的讲解都体现了他严谨治学的工作态度和对学生悉心培养的指导方法。他真切地将自己的工作经验和人生领悟与同学们分享，让同学们汲取了宝贵的人生财富。
