UF0D190 Image Analysis and Recognition

Faculty of Philosophy and Science in Opava
Winter 2011
Extent and Intensity
2/0/0. 5 credit(s). Type of Completion: zk (examination).
Teacher(s)
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
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.
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.
The course is also listed under the following terms Winter 2009, Winter 2010, Winter 2012, Winter 2013, Summer 2015, Summer 2016, Summer 2017, Summer 2018.
  • Enrolment Statistics (Winter 2011, recent)
  • Permalink: https://is.slu.cz/course/fpf/winter2011/UF0D190