|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KPF / C742
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KPF
/
C742
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Teoretické základy zpracování obrazu
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
4
Kred.
|
Forma zakončení
|
Písemná
|
Forma zakončení
|
Písemná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
5 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je pochopení principů zpracování obrazového signálu a seznámení s technikami používanými v této oblasti (digitalizace obrazu, transformace obrazu, předzpracování obrazu, rekonstrukce obrazu, segmentace objektů v obrazech) a s principy vyhodnocování informace obsažené v obrazech.
|
Požadavky na studenta
|
Předmět je ukončen diskuzí nad vybranými okruhy, doplněné o předem připravený písemný projev na tři vybrané otázky. V diskuzi je prověřována míra osvojených znalostí. Tato část zkoušky představuje 70% hodnocení. Druhá část zkoušky je představována vypočtovou úlohou (30%).
|
Obsah
|
1. týden Matice ve zpracování obrazu - základní operace s maticemi v souvislostech se zpracováním obrazu.
Matlab: Výuka základních matematických operací v programu Matlab, práce s maticemi, aj.
2. týden Rastrový obraz a jeho základní vlastnosti (charakteristika obrazu, obrazová funkce, vzorkování a kvantování 2D signálu/obrazu).
Matlab: Výuka základních matematických operací v programu Matlab, vektory, matice, skalární součiv, vektorový součin, Kronekerův součin, grafy, 3D grafy.
3. týden Diracův impulz, spojité diskrétní vzorkování, impulzní odezva, superpoziční suma, aplikace lineárního operátoru, vliv separability na strukturu transformační matice.
Matlab: Transpozice, inverze matic, konvoluce, separabilní matice.
4. týden Lineární transformace obrazu, elementární obrazy, frekvenční přenos, SVD transformace.
Matlab: SVD transformace, vlastní čísla, vlastní vektory, ukázka redukce elementárních obrazů při užití SVD na obrazovou kvalitu na realném obrazu.
5. týden 2D Fourierova transformace, DFT digitálního obrazu, DFT v maticové formě, diskrétní kosinová transformace.
Matlab: dopředná a zpětná Fourierova transformace, vykreslení reálné a imaginární složky, převod reálného obrazu pomocí fft, mazání vybraných frekvencí a demonstrace vlivu na obraz po zpětné transformaci. Ukázka odstranění AM rastru obrazu pomocí eliminace výrazných amplitud ve frekvenčním spektru s cílem získání původního tónového obrazu. Příklady na využití DCT pro reálný obraz.
6. týden Walsch-Hadamardova transformace, Haarova transofmace, vlnková transformace.
Matlab: Příklady na využití DCT pro reálný obraz, příklady na Walsch-Hadamardovu transformaci, příklady na Haarovu transofmaci.
7. týden Zlepšování kvality obrazu (bodové transformace, lineární kombinace dvou obrazů, histogram a jeho ekvalizace, PCA transformace obrazu).
Matlab: Příklady na vykreslení histogramu pro reálný obraz, ekvalizaci histogramu.
8. týden Filtrace šumu v obraze (prostorová oblast, frekvenční oblast, konstrukce filtrů).¨
Matlab: Příklady s reálnými obrazy s uměle přidaným šumem a následnou aplikaci filtrů redukce šumu - Gaussův, Medián, frekvenční oblastaj.
9. týden Rekonstrukce obrazu (lineární model jasových degradací, inverzní filtr, Wiener?v rekonstrukční filtr).
Matlab: Příklady s reálnými obrazy při využití rekonstrukčnícg filtrů - Wiener, deconvolucy, aj.
10. týden Segmentace objektů v obraze (prahování, optimalizace globálního prahu, pravděpodobnostní přístup, rozšiřování oblastí, štěpení a spojování oblastí
Matlab: Ukázka prahování obrazů.
11. týden Detekce hran (Hranové operátory - Sobelův operátor, Cannyho detektor hran, ostření obrazu)
Matlab: Aplikace Sobolova, Cannyho detektoru hran na reálné obrazy.
12. týden Měření vlastností objektů v obrazech (identifikace oblastí, měření velikosti objektů, parametry tvaru objektů, paramenty zkreslení objektů, určování polohy a orientace, měření jasových hodnot v obrazech).
Matlab: Ukázka vybraných příkazů k měření základních vlastností objektů.
13. týden Rozpoznávání objektů v obrazech, analýza obrazu v průmyslových procesech.
Matlab: Ukázka vybraných příkazů k měření základních vlastností objektů.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
Forsyth D.A., Ponce J. Computer Vision - a Modern Approach. Prentice Hall, 2002. ISBN 0-13-085198-1.
-
Základní:
Pratt, William K. Digital image processing : PIKS Inside. New York: John Wiley & Sons, 2001. ISBN 0-471-37407-5.
-
Základní:
Petrou, Maria. Image processing : the fundamentals. Chichester: John Wiley & Sons, 1999. ISBN 0-471-99883-4.
-
Základní:
Sonka, Milan. Image processing, analysis and machine vision. London: Chapman & Hall, 1993. ISBN 0-412-45570-6.
-
Základní:
Martišek, Dalibor. Matematické principy grafických systémů. Brno: Littera, 2002. ISBN 80-85763-19-2.
-
Základní:
Žára, Jiří. Moderní počítačová grafika. Praha: Computer Press, 1998. ISBN 80-7226-049-9.
-
Základní:
Hlaváč, Václav. Počítačové vidění. Praha: Grada, 1992. ISBN 80-85424-67-3.
-
Základní:
Fribert, Miroslav. Základy zpracování obrazu. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2006. ISBN 80-7194-901-9.
-
Základní:
Klíma M. a kol. Zpracování obrazové informace. FEL ČVUT Praha, 1996.
-
Doporučená:
Prof. RNDr. Marie Kaplanová, CSc. a kolektiv. Moderní polygrafie. 2010. ISBN 978-80-254-4230-2.
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
Student by měl mít dobrou znalost matematiky, především znalosti maticových operací, měl by být vybaven základními teoretickými znalostmi zpracování rastrových obrazů. |
Získané způsobilosti |
Absolvování předmětu by mělo dát dobré základy pro vytváření vlastních algoritmů zpracování obrazu a jejich využití při posuzování kvality tisku. |
Vyučovací metody |
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Nácvik dovedností
|
Hodnotící metody |
- Ústní zkouška
- Posouzení zadané práce
- Analýza výkonu studenta
|
|
|
|