Detail předmětu

Elements of Digital Signal and Image Processing

FEKT-MEDSAk. rok: 2019/2020

Předmět slouží jako úvod do zpracování a analýzy signálů a obrazů v angličtině.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

3

Garant předmětu

prof. Ing. Jiří Jan, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav biomedicínského inženýrství (UBMI)

Výsledky učení předmětu

Absolvent předmětu je schopen:
- vysvětlit základní poznatky, pojmům a jejich vztahy v oblasti zpracování signálů a obrazů,
- popsat základní metody v této oblasti,
- používat anglickou terminologii v této oblasti, je schopen číst s porozuměním odbornou anglickou literaturu.

Prerekvizity

úspěšné zvládnutí látky bakalářského studia, zejména:
- základní vysokoškolské matematiky, včetně komplexních integrálních transformací
- uvedení do teorie systémů se spojitým časem

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT. Metody vyučování zahrnují přednášky. Předmět využívá e-learning (Moodle).

Způsob a kritéria hodnocení

zápočet na základě účasti na přednáškách a výsledku písemného testu (užívání anglické terminologie)

Osnovy výuky

1. Základní koncepty teorie signálů a systémů pro jejich zpracování
2. Digitální signály – vzorkování a rekonstrukce, diskrétní spektra
3. Principy a vlastnosti diskrétních lineárních filtrů – FIR filtry
4. Principy a vlastnosti diskrétních lineárních filtrů – IIR filtry
5. Potlačování šumu a restaurace signálů – kumulační metody, optimální filtrace
6. Diskretní korelační analýza
7. Diskretní spektrální analýza (deterministické signály)
8. Diskretní spektrální analýza (náhodné signály)
9. Základy analogové reprezentace obrazů, 2D signály a systémy
10. Diskretní a digitální obrazy, 2D diskretní transformace
11. Základní zpracující 2D operátory, transformace kontrastu a barev
12. Zvýrazňování obrazu – ostření a potlačování šumu
13. Úvod do rekonstrukce obrazů z tomografických projekcí

Učební cíle

Získání znalosti základní anglické terminologie v oblasti zpracování a analýzy signálů a obrazů.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Základní literatura

J.Jan: Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů, VUTIUM 2002
J.Jan: Digital Signal Filtering, Analysis and Restoration, IEE London (UK) 2000, ISBN 0 85296 760 8
J.Jan: Medical Image Processing, Reconstruction and Restoration. CRC 2006

Elearning

eLearning: aktuální otevřený kurz

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-M1 magisterský navazující

    obor M1-MEL , 2 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-EEN , 2 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-BEI , 2 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-KAM , 2 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-TIT , 2 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-SVE , 2 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-EST , 2 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-EVM , 2 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-MEL , 1 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-EEN , 1 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-BEI , 1 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-KAM , 1 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-TIT , 1 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-SVE , 1 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-EST , 1 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný
    obor M1-EVM , 1 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný

  • Program EEKR-MN magisterský navazující

    obor MN-BEI , 1 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný

  • Program EEKR-CZV celoživotní vzdělávání (není studentem)

    obor ET-CZV , 1 ročník, letní semestr, volitelný všeobecný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Jiří Jan, CSc.

Osnova

Fundamental concepts of signal theory and signal processing systems -
time and frequency domains, deterministic and stochastic signals. Digital
signals - sampling and reconstruction, discrete spectra. Principles and
properties of digital linear filtering - FIR and IIR filters. Noise
suppression and signal restoration - averaging, optimal filtering.
Discrete correlation analysis and spectral analysis.

Basics of digital image representation, two-dimensional signals and
systems. Basic image processing operators, image enhancement - sharpening,
noise suppression, contrast and colour transforms.

Elearning

eLearning: aktuální otevřený kurz