|
Vyučující
|
-
Štursa Dominik, Ing. Ph.D.
-
Doležel Petr, prof. Ing. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Cílem předmětu je představení principů vzniku a zpracování digitální fotografie, demonstrace specifik snímání obrazu pro průmyslové a vědecké aplikace, představení možností pokročilých algoritmů zpracování obrazu a způsobů návrhu funkčního systému pro strojové vidění. 1. Proces tvorby digitálního obrazu 2. Senzory pro snímání digitálního obrazu 3. Objektivy a jejich vlastnosti 4. Osvětlovače a jejich vlastnosti 5. Filtry a jejich použití 6. Řádkové kamery 7. Reprezentace digitálního obrazu, základní operace pro úpravu obrazu 8. Zvýraznění hran, detekce bodů a oblasti zájmu, extrakce příznaků 9. Segmentace 10. Rozpoznávání objektů v obrazových datech 11. Sledování objektů, modelování pohybu 12. Využití laserových sensorů a IR sensorů při strojovém vidění 13. Postup návrhu systému pro strojové vidění Obsah cvičení je totožný s obsahem přednášek.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Demonstrace, Laborování
- Účast na výuce
- 120 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je představení principů vzniku a zpracování digitální fotografie, demonstrace specifik snímání obrazu pro průmyslové a vědecké aplikace, představení možností pokročilých algoritmů zpracování obrazu a způsobů návrhu funkčního systému pro strojové vidění.
Základní orientace v problematice strojového vidění. Schopnost aplikace získaných znalostí na typické problémy strojového vidění - výběr snímače a objektivu, návrh osvětlení, zpracování získaných dat.
|
|
Předpoklady
|
Předpokládají se základní znalosti programování.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška, Posouzení zadané práce
Účast na přímé výuce je doporučená. Nutné je zpracování samostatného projektu.
|
|
Doporučená literatura
|
-
BATCHELOR, Bruce G. Machine vision handbook: with 1295 figures and 117 tables (online). London: Springer, 2012.
-
BEYERER, J., F. P. LEÓN a Ch. FRESE. Machine Vision: Automated Visual Inspection: Theory Practice and Applications.. Springer, 2016. ISBN 3662508184.
-
DAVIES, E. R. Computer Vision: Principlex, Algorithms, Applications, Learning.. Academic Press, 2017. ISBN 978-0128092842.
-
Hotař Vlastimil. Úvod do problematiky strojového vidění.. Liberec: Technická univerzita, 2015. ISBN 97-88-07494-156-6.
-
LAWLESS, William, Ranjeey MUTTU, Donald; SOFGE, Ira S. MISKOWITZ a Stephen RUSSELL. Artiticial Intellignece for the Internet of Everything. London: Elsevier, 2019. ISBN 978-0-1281-7636-8.
-
LUCCI, Stephen a Danny KOPEC. Artificial Intelligence in the 21st Centruy. 2nd Edition. Herndon: Mercury Learning and Information, 2016. ISBN 978-1-942270-00-3.
-
MCMANAMOM Paul. Field Guide to Lidar. 1. Bellingham. USA: SPIE, 2015. ISBN 9781628416541.
-
Szeliski Richard. Computer Vision: Algorithms and Application (online).
|