|
Vyučující
|
-
Dobrovolný Martin, Ing. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
1.Úvod do zpracování obrazu: Vzorkování 2D signálu. Rastrový obraz a jeho základní vlastnosti 2.Lineární transformace obrazu: Fundamentální rovnice lineárních transformací 3.Lineární integrální transformace v maticové podobě: 2D Fourierova transformace. Hadamardova transformace. Kosinová transformace. Haarova a vlnková transformace 4.Statistický popis obrazu: Obraz jako náhodný proces. Statistické charakteristiky náhodného procesu 5.Ergodicita náhodného procesu. Karhunen-Loeve transformace 6.Předzpracování obrazu: Transformace jasové stupnice. Histogram a jeho ekvalizace 7.Geometrické transformace a interpolace obrazu 8.Filtrace ve frekvenční oblasti. Filtrace v prostorové oblasti. Nelineární metody předzpracování. Formulace úlohy rekonstrukce obrazu. Jednoduché degradace obrazu. Inverzní filtr. Wienerův rekonstrukční filtr 9.Segmentace obrazu: Prahování. Rozšiřování oblastí 10.Detekce hran. Hranové detektory. Ostření obrazu 11.Klasifikace objektů v obrazech 12.Detekce v barevném prostoru 13.Měření vlastností objektů v obrazech: Měření jasu a barvy. Měření velikosti objektů v obrazech. Určování tvaru a zkreslení objektů. Určování polohy a orientace objektů
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
- Účast na výuce
- 52 hodin za semestr
- Domácí příprava na výuku
- 30 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 30 hodin za semestr
- Kontaktní výuka
- 8 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je pochopení principů zpracování obrazového signálu a seznámení s technikami používanými této oblasti strojového porozumění a vyhodnocení obrazové informace. V kurzu je probrána problematika digitalizace obrazu, transformace obrazové matice, předzpracování a rekonstrukce obrazu a segmentace objektů v obrazech.
Schopnost používání teoretických modelů v praktických aplikacích zpracování obrazu.
|
|
Předpoklady
|
Matematika - maticový počet, matematická statistika
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška, Písemná zkouška
Předmět se skládá z přednášky a navazujícího cvičení. Na cvičeních se na příkladech prakticky demonstrují metody zpracování obrazové informace s použitím některého z matematických programů (Matlab, Mathematica). Cvičení jsou povinná. Zkouška spočívá ve výpočtu dvou příkladů probíraných ve cvičeních a vypracování odpovědí na dvě otázky z teorie.
|
|
Doporučená literatura
|
-
DOBEŠ, Michal. Zpracování obrazu a algoritmy v C#. Praha: BEN ? technická literatura, 2008. ISBN 978-80-7300-233-6.
-
Fribert, Miroslav. Základy zpracování obrazu. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2006. ISBN 80-7194-901-9.
-
Fribert, Miroslav. Základy zpracování obrazu. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2013. ISBN 978-80-7395-534-2.
-
HLAVÁČ. Zpracování signálů a obrazů. ČVUT, 2006. ISBN 978-80-01-04442-1.
-
KLÍMA, Miloš. Zpracování obrazové informace. ISBN 80-010-1436-2.
-
Klíma, Miloš. Zpracování obrazové informace. Praha: Vydavatelství ČVUT, 1996. ISBN 80-01-01436-3.
-
KUMAR, N. Suresh, Arun Kumar SANGAIAH, M. ARUN a S. ANAND. Advanced Image Processing Techniques and Applications. IGI Global. Advances in Computational Intelligence and Robotics, 2017. ISBN 9781522520535.
|