FPF:UIN3027 Rozpoznávání obrazu - Informace o předmětu

UIN3027 Rozpoznávání obrazu

Rozsah

2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Ing. Jiří Blahuta, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Jiří Martinů, Ph.D. (cvičící)

Garance

Ing. Jiří Blahuta, Ph.D.
Ústav informatiky – Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě

Rozvrh

Po 11:25–13:00 LEI

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

UIN3027/A: St 15:35–17:10 LEI, J. Martinů

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Informatika a výpočetní technika (program FPF, N1801 Inf)
• Informatika (program FPF, INFOR-nav)

Cíle předmětu

Předmět seznamuje posluchače s metodami analýzy a rozpoznáváním obrazu, klasifikace objektů v obraze a porozumění obrazu. Hlavní kapitoly sledují všechny fáze zpracování a rozpoznání obrazu.

Osnova

• 1. Matematický popis obrazu spojitý a diskrétní, fyziologické a psychické aspekty vidění
  2. Matematický model černobílého a barevného vidění, typy obrazů a zařízení pro jejich snímání.
  3. Lineární operátory, sčítání, konvoluce obrazu, cyklická konvoluce, hraniční podmínky h
  4. Fourierova transformace, Haarova, Hadamardova transformace, konvoluční teorém
  5. Vzorkování, aliasing, antialisingový filtr, rekonstrukce obrazu, příklady rekonstrukčních filtrů
  6. Číslicová filtrace šumu, ostření obrazu a vyjasnění hran, fuzzy filtrace, histogram a jeho vyrovnání.
  7. Segmentace obrazu prahováním, adaptivní prahování, sledování hranice, segmentace narůstáním a štěpením oblastí, přímým srovnáním se vzorem, segmentace fuzzy pravidlovým systmem.
  8. Matematická a fuzzy matematická morfologie, homotopický strom, skeletonizace, dilatace, uzavření a otevření.
  9. Houghova transformace, aproximace čar, kruhových úseků.
  10. Detekce příznaků, globální a lokální příznaky, příznaky vycházející z intensity pixelu, popisu hranic, eulerovo číslo, příznaky charakterizující textury, polygonální reprezentace.
  11. Popisu a indexace regionů, skalární popisy, momenty, evaluace příznaků, nezávislost vůči transformacím obrazu.
  12. Rozpoznávání vzorů, příznakové statistické metody, nastavení klasifikátoru, shluková analýza, rozpoznání pomocí
  13. etalonu, neuronové a fuzzy neuronové klasifikátory

Literatura

povinná literatura
• SOJKA, E. Zpracování digitálního obrazu. Online. 2000. ISBN 80-7078-746-5. [citováno 2024-04-23] info

doporučená literatura
• SZELISKI, Richard. Computer Vision: Algorithms and Applications.. Online. Berlin, 2010, [citováno 2024-04-23] info
• DOUGHERTY, G. Digital Image Processing for Medical Applications. Online. Oxford, 2009. ISBN 978-0521860857. [citováno 2024-04-23] info
• ŽÁRA, Jiří, SOCHOR, Jiří, FELKEL, Petr, BENEŠ, Bedřich. Moderní počítačová grafika. Online. Brno, 2005. ISBN 978-80-2510-454-5. [citováno 2024-04-23] info
• SCHLESINGER, M.I., HLAVÁČ, V. Deset přednášek z teorie statistického a strukturního rozpoznávání. Online. Praha, 1999, [citováno 2024-04-23] info
• ŠONKA, M., HLAVÁČ, V., BOYLE, R. Image Processing, Analysis and Machine Vision. Online. Boston, 1998, [citováno 2024-04-23] info
• HARALICK, R. M. , SHAPIRO, L. G. Computer and Robot Vision. Online. New York, 1992, [citováno 2024-04-23] info
• PRATT, W. K. Digital Image Processing, Second Edition. Online. New York, 1991, [citováno 2024-04-23] info

Výukové metody

Přednáška s aktivizací
Přednáška s analýzou videozáznamu

Metody hodnocení

Zkouška

Informace učitele

* 75% návštěvnost přednášek a cvičení
* test ve cvičení max 30 bodů
* implementace vybraných metod na konkretním robotu max 30 bodů, 10 bodů dokumentace
* 40 bodů zkouška
podmínka splnění 50% z každé části

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.

• Statistika zápisu (nejnovější)
  
• Permalink: https://is.slu.cz/predmet/fpf/zima2023/UIN3027