INMNPPAO Počítačová analýza obrazu

Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
zima 2014
Rozsah
2/1/0. 4 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Ing. Dalibor Hula (cvičící)
Garance
Katedra informatiky a matematiky – Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
Předpoklady
K absolvování předmětu nejsou vyžadovány žádné podmínky a předmět může být zapsán nezávisle na jiných předmětech.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Cílem předmětu je seznámit studenty s metodami analýzy obrazů a počítačového vidění.
Osnova
  • 1. Matematický popis obrazu spojitý a diskrétní, fyziologické a psychické aspekty vidění
    2. Předzpracování obrazu: vzorkování a rekonstrukce obrazu, lineární operátory, sčítání a konvoluce obrazu, jednotkové transformace.
    3. Geometrické transformace, číslicová filtrace šumu, vyrovnání histogramu.
    4. Komprese obrazu, lossy/lossless komprese, redukce barev.
    5. Matematická a fuzzy matematická morfologie.
    6. Metody segmentace, Houghova transformace.
    7. Detekce příznaků, globální a lokální příznaky. Popisu regionů, invariantnost vůči transformacím obrazu.
    8. Rozpoznávání vzorů, příznakové statistické metody, nastavení klasifikátoru, shluková analýza, neuronové a fuzzy neuronové klasifikátory.
    1. Seznámení posluchačů s kurzem a podmínkami absolvování, organizační záležitosti. Příklady využití analýzy obrazů ve vědě, robotice, medicíně, strojírenství, bezpečnostních systémech, architektuře, historii, geografických informačních systémech, zábavním průmyslu apod.
    2. Matematický popis obrazu spojitý a diskrétní, fyziologické a psychické aspekty vidění, matematický model černobílého a barevného vidění, typy obrazů a zařízení pro jejich snímání.
    3. Předzpracování obrazu: vzorkování a rekonstrukce obrazu, lineární operátory, sčítání a konvoluce obrazu, jednotkové transformace (Fourierova, Haarova, Hadamardova).
    4. Geometrické transformace, číslicová filtrace šumu, ostření obrazu a vyjasnění hran, fuzzy filtrace, histogram a jeho vyrovnání.
    5. Komprese obrazu: lossy/lossless komprese, RLE, Huffmanovo kódování, DCT, JPEG, MPEG, redukce barev.
    6. Matematická a fuzzy matematická morfologie: homotopický strom, skeletonizace, dilatace, eroze, uzavření a otevření.
    7. Segmentace obrazu prahováním, adaptivní prahování. Sledování hranice, heuristické metody segmentace, Segmentace narůstáním a štěpením oblastí, přímým srovnáním se vzorem.
    8. Fuzzy adaptivní prahování, segmentace fuzzy pravidlovým systémem. Houghova transformace.
    9. Detekce příznaků: globální a lokální příznaky, příznaky vycházející z popisu hranic, polygonální reprezentace. Popisu regionů, skalární popisy, momenty. Evaluace příznaků, nezávislost vůči transformacím obrazu.
    10. Rozpoznávání vzorů: příznakové statistické metody, nastavení klasifikátoru, shluková analýza,
    11. Neuronové a fuzzy neuronové klasifikátory.
    12. Aplikace počítačové analýzy obrazu v robotice, medicíně a jiných oblastech.
    13. Shrnutí kurzu. Návrat k "problémovým" pasážím kurzu.
Literatura
    povinná literatura
  • SCHROEDER, W., MARTIN, K., LORENSEN, B. The Visualization Toolkit An Object-Oriented Approach To 3D Graphics. Kitware, Inc. Publisher, 2002. ISBN 1-930934-07-6. info
  • SOJKA E. Digitální zpracování a analýza obrazů. VŠB-TU Ostrava, 2000. ISBN 80-7078-746-5. info
  • KERRE E. - NACHTGEAL M. Fuzzy Techniques in Image Processing. Springer, 2000. ISBN 3-7908-1304-4. 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
  • PRATT, W. K. Digital Image Processing, Second Edition. New York: Wiley-Interscience, 1991. ISBN 0-471-85766-1. info
    doporučená literatura
  • 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. Počítačové vidění. Praha: Grada, 1992. ISBN 80-85424-67-3. info
Výukové metody
Demonstrace dovedností
Skupinová práce na počítačové učebně
Seminární výuka
Metody hodnocení
Známkou
Informace učitele
Seminární práce, kombinovaná zkouška, min 50% účast na seminářích
Ostatní studijní zátěž: vyhledávání a zpracování zdrojů na internetu.

AktivityNáročnost [h]
Ostatní studijní zátěž45
Přednáška26
Seminář13
Zkouška40
Celkem124
Další komentáře
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.

  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.slu.cz/predmet/opf/zima2014/INMNPPAO