UIDI006 Computer Vision and Image Analysis in Autonomous Systems

Faculty of Philosophy and Science in Opava
Summer 2013
Extent and Intensity
0/0. 0 credit(s). Type of Completion: dzk.
Guaranteed by
doc. Ing. Petr Čermák, Ph.D.
Institute of Computer Science – Faculty of Philosophy and Science in Opava
Course Enrolment Limitations
The course is also offered to the students of the fields other than those the course is directly associated with.
fields of study / plans the course is directly associated with
Course objectives (in Czech)
Cílem předmětu je seznámit s metodami analýzy obrazů a počítačového vidění použitelných pro návrh inteligentních systémů. Fyziologické a psychické aspekty vidění, typy obrazů a zařízení pro jejich snímání. Vzorkování a rekonstrukce obrazu, lineární operátory, sčítání a konvoluce obrazu, jednotkové transformace. Geometrické transformace, číslicová filtrace šumu, fuzzy filtrace, histogram a jeho vyrovnání. Homotopický strom, skeletonizace, dilatace, eroze, uzavření a otevření. Segmentace obrazu prahováním, adaptivní prahování. Sledování hranice, heuristické metody segmentace, Houghova transformace. Segmentace narůstáním a štěpením oblastí, přímým srovnáním se vzorem. Segmentace fuzzy pravidlovým systémem. Globální a lokální příznaky, příznaky vycházející z popisu hranic, polygonální reprezentace. Popisu regionů, skalární popisy, momenty. Evaluace příznaků, nezávislost vůči transformacím obrazu. Příznakové statistické metody rozpoznání, nastavení klasifikátoru, shluková analýza, neuronové a fuzzy neuronové klasifikátory. Interpretace obrazu, úrovně popisu, deklarativní modely versus procedurální modely. Zpětná stereoprojekce, model kamery, případ dvou kamer, absolutní kalibrace a rekonstrukce, relativní kalibrace a rekonstrukce. Diskrétní Kalmanův filtr, aplikace Kalmanova filtru při sledování pohybujících se objektů, alfa a beta filtr pro sledování pohybu bodu. Sledování objektů v obrazech získaných pohybující se kamerou. Optický tok. Možností implementace metod zpracování obrazové informace v DSP, FPGA a distribuovaných systémech. Odborná literatura: 1. Haralick, R. M., Shapiro, L. G.: Computer and Robot Vision. Addison-Wesley, New York, 1992 2. Kerre E., Nachtgeal M.: Fuzzy Techniques in Image Processing, Springer, 2000 3. Pratt, W. K.: Digital Image Processing, Second Edition. Wiley-Interscience, New York, 1991 4. Schlesinger, M.I., Hlaváč, V.: Deset přednášek z teorie statistického a strukturního rozpoznávání. ČVUT, Praha, 1999 5. Sojka E.: Digitální zpracování a analýza obrazů, VŠB-TU, Ostrava, 2000 6. Šonka, M., Hlaváč, V., Boyle, R.: Image Processing, Analysis and Machine Vision. PWS, Boston, 1998
Language of instruction
Czech
Further Comments
The course can also be completed outside the examination period.
The course is also listed under the following terms Winter 2006, Summer 2007, Winter 2007, Summer 2008, Winter 2008, Summer 2009, Winter 2009, Summer 2010, Winter 2010, Summer 2011, Winter 2011, Summer 2012, Winter 2012, Winter 2013, Summer 2014, Winter 2014, Summer 2015, Winter 2015, Summer 2016, Winter 2016, Summer 2017, Winter 2017, Summer 2018, Winter 2018, Summer 2019, Winter 2019, Summer 2020, Winter 2020, Summer 2021, Winter 2021, Summer 2022.
  • Enrolment Statistics (Summer 2013, recent)
  • Permalink: https://is.slu.cz/course/fpf/summer2013/UIDI006