FPF:UF0D190 Image Analysis and Recognition - Course Information
UF0D190 Image Analysis and Recognition
Faculty of Philosophy and Science in OpavaWinter 2010
- Extent and Intensity
- 2/0/0. 5 credit(s). Type of Completion: zk (examination).
- Teacher(s)
- doc. Ing. Petr Čermák, Ph.D. (lecturer)
doc. RNDr. Stanislav Hledík, Ph.D. (lecturer) - Guaranteed by
- doc. RNDr. Stanislav Hledík, Ph.D.
Centrum interdisciplinárních studií – Faculty of Philosophy and Science in Opava - Prerequisites (in Czech)
- UF0D206 Signal Analysis
- 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
- Multimedia Technologies (programme FPF, B1702 AplF)
- Course objectives (in Czech)
- Předmět je zaměřen na digitální zpracování jedno- i vícerozměrných signálů ve fyzice, měřicí technice. Obsah (Sylabus) 1. Matematický popis obrazu spojitý a diskrétní, fyziologické a psychické aspekty vidění, matematický model černobílého a barevného vidění, typy obrazů a zařízení pro jejich snímání. 2. Předzpracování obrazu: vzorkování a rekonstrukce obrazu, lineární operátory, sčítání a konvoluce obrazu, jednotkové transformace. Geometrické transformace, číslicová filtrace šumu, ostření obrazu a vyjasnění hran, histogram a jeho vyrovnání. 3. Matematická morfologie: dilatace, eroze, uzavření a otevření. 4. Segmentace obrazu: Segmentace prahováním, adaptivní prahování. Sledování hranice, Houghova transformace. Segmentace narůstáním a štěpením oblastí, přímým srovnáním se vzorem. 5. Detekce příznaků a rozpoznání vzorů: globální a lokální příznaky, evaluace příznaků, nezávislost vůči transformacím obrazu, příznakové statistické metody pro rozpoznání vzorů, klasifikátory. 6. Aplikace vybraných metod v praxi.
- Syllabus (in Czech)
- 1. Matematický popis obrazu spojitý a diskrétní, fyziologické a psychické aspekty vidění, matematický model černobílého a barevného vidění, typy obrazů a zařízení pro jejich snímání.
2. Předzpracování obrazu: vzorkování a rekonstrukce obrazu, lineární operátory, sčítání a konvoluce obrazu, jednotkové transformace. Geometrické transformace, číslicová filtrace šumu, ostření obrazu a vyjasnění hran, histogram a jeho vyrovnání.
3. Matematická morfologie: dilatace, eroze, uzavření a otevření.
4. Segmentace obrazu: Segmentace prahováním, adaptivní prahování. Sledování hranice, Houghova transformace. Segmentace narůstáním a štěpením oblastí, přímým srovnáním se vzorem.
5. Detekce příznaků a rozpoznání vzorů: globální a lokální příznaky, evaluace příznaků, nezávislost vůči transformacím obrazu, příznakové statistické metody pro rozpoznání vzorů, klasifikátory.
6. Aplikace vybraných metod v praxi.
- 1. Matematický popis obrazu spojitý a diskrétní, fyziologické a psychické aspekty vidění, matematický model černobílého a barevného vidění, typy obrazů a zařízení pro jejich snímání.
- Literature
- recommended literature
- SOJKA E. Digitální zpracování a analýza obrazů. VŠB-TU Ostrava, 2000. ISBN 80-7078-746-5. info
- SCHLESINGER, M.I. - HLAVÁČ, V. Deset přednášek z teorie statistického a strukturního rozpoznávání. Praha: ČVUT, 1999. ISBN 80-01-1998-5. info
- ŠONKA, M. - HLAVÁČ, V. - BOYLE, R. Image Processing, Analysis and Machine Vision. Boston: PWS, 1998. ISBN 0-534-953-93. info
- HARALICK, R. M. - SHAPIRO, L. G. Computer and Robot Vision. New York: Addison-Wesley, 1992. ISBN 0-201-56943-4. info
- Language of instruction
- Czech
- Further Comments
- The course can also be completed outside the examination period.
- Enrolment Statistics (Winter 2010, recent)
- Permalink: https://is.slu.cz/course/fpf/winter2010/UF0D190