Detail předmětu
Pokročilé metody ve zpracování obrazů
FEKT-MPC-AB2Ak. rok: 2020/2021
Předmět seznamuje studenty s vybranými pokročilými metodami z oblasti zpracování obrazů, které jsou použitelné na celou řadu aplikací. Studenti získají patřičný teoretický základ a v rámci týmových projektů tyto znalosti prakticky aplikují.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Prerekvizity
1) Zpracování a analýza signálů (teorie analogových a digitálních signálů, filtrace, Fourierova a vlnková transformace, spektrální analýza).
2) Zpracování a analýza obrazů a dalších vícerozměrných signálů (teorie nD signálů, metody restaurace obrazů, metody segmentace obrazů, texturní analýza, metody rekonstrukce obrazových dat).
3) Základní znalosti metod strojového učení a statistické analýzy (lineární klasifikátory, shlukovací metody, neuronové sítě, SVM, PCA, teorie pravděpodobnosti).
4) Matematika na úrovni technické vysoké školy (derivace, integrály, řešení integrodiferenciálních rovnic, optimalizační úlohy).
Osnovy výuky
2. Vybrané metody restaurace obrazů (modely zkreslení, slepá dekonvoluce, Tikhonovská regularizace).
3. Pokročilé metody pro lícování obrazů (flexibilní přístupy, korespondence značek, metoda ICP).
4. Metody sledování objektů a detekce pohybu založené na optickém toku.
5. Morfologické zpracování obrazu (morfologické operátory, používané metody, morfologická rekonstrukce).
6. Stereoskopie, metody kalibrace kamer, odhad disparitní mapy, rekonstrukce 3D objektů.
Základní literatura
Kundur, D., Hatzinakos, D.: Blind image deconvolution, IEEE Signal processing magazine, 1996, pp. 43-64 (CS)
Rudin, L. I. et al.: Nonlinear total variation based noise removal algorithms, Physica D vol. 60, 1992, pp. 259-268 (CS)
Elearning
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program MPC-BTB magisterský navazující 2 ročník, letní semestr, povinně volitelný
Typ (způsob) výuky
Cvičení na počítači
Vyučující / Lektor
Elearning