Detail předmětu

Číslicové zpracování signálů a obrazů

FEKT-BPC-ZSOAk. rok: 2021/2022

Předmět uvádí přehledovým způsobem do:
- základních konceptů signálů a systémů,
- číslicového zpracování a analýzy signálů,
- číslicového zpracování a analýzy obrazových dat,
jako základních nezbytných prostředků jak v oblasti moderní biomedicínské přístrojové techniky, tak v oblasti bioinformatiky

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

6

Garant předmětu

Ing. Martin Vítek, Ph.D.

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,
- popsat nejdůležitější aplikační postupy a jejich praktické využití
- zvolit vhodný přístup a metodu pro daný problém z této oblasti
- využít prakticky zvolenou metodu v konkrétní počítačové implementaci

Prerekvizity

úspěšné zvládnutí látky předchozího studia, zejména:
- základní vysokoškolské matematiky, včetně komplexních integrálních trasnformací (Laplace, Fourier)
- 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 a počítačové laboratoře. Předmět využívá e-learning (Moodle).

Způsob a kritéria hodnocení

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu:
- získání zápočtu na základě aktivní účasti na demonstračních cvičeních (až 24 bodů, min. 12 bodů),
- úspěšné složení písemné závěrečné zkoušky (až 76 bodů)

Osnovy výuky

1. Základní pojmy v oblasti signálů 1 (spojitý signál, periodický a neperiodický, deterministický a náhodný, parametry)
2. Základní pojmy v oblasti signálů 2 (harmonický rozklad, Fourierova transformace a spektrum)
3. Základní pojmy v oblasti systémů (I-O popis, klasifikace, impulsní odezva, konvoluce, frekvenční. char.)
4. Číslicové signály 1 (vzorkování, digitální signál a jeho spektrum, vzork. teorém, rekonstrukce)
5. Lineární filtrace 1 (podstata FIR filtrace, vlastnosti a realizační možnosti)
6. Lineární filtrace 2 (podstata IIR filtrace, vlastnosti, realizační možnosti, srovnání s FIR filtrací)
7. Číslicové signály 2 (náhodné signály, užitečný signál a šum, repetiční signály, komplexní signály)
8. Kumulační zpracování signálů (jednorázová a klouzavá kumulace, exponenciální kumulace)
9. Korelační a frekvenční analýza signálů (odhad a interpretace korelační funkce, odhad a interpretace spektra deterministického a náhodného signálu)
10. Základy signálové reprezentace obrazů (dvojrozměrný signál, spojitý a diskretní obraz, vzorkování, náhodná pole, dvojrozměrné spektrum obrazu)
11. Reprezentace digitálních obrazů a operátorů (klasifikace operátorů, základní bodové a lokální operátory)
12. Základní metody úprav obrazů (transformace jasu a barev, zostřování, vyhlazování šumu, geometrické transformace, lícování a fúze)
13. Princip rekonstrukce obrazů z tomografických projekcí (projekce, Radonova transformace, princip algebraických metod)

Učební cíle

- pochopení základních pojmů a jejich vztahů v oblasti zpracování signálů a obrazů,
- představení nejdůležitějších přístupů a metod zpracování a analýzy signálů a obrazů
- srozumitelná interpretace a demonstrace odpovídajících praktických postupů

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

Účast na cvičení je povinná, omluvit lze nejvýše 20% neúčast na základě doložené pracovní neschopnosti.
Účast na přednáškách je pouze doporučená.

Základní literatura

J. Jan: Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů (2. vydání), VUTIUM (Brno) 2002 (CS)
V. Šebesta: Signály a systémy. Skripta VUT (CS)

Elearning

eLearning: aktuální otevřený kurz

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program BPC-BTB bakalářský 2 ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Ing. Jiří Chmelík, Ph.D.
Ing. Martin Vítek, Ph.D.
Ing. Lukáš Smital, Ph.D.

Osnova

1. Základní pojmy v oblasti signálů 1 (spojitý signál, periodický a neperiodický, deterministický a náhodný, parametry)
2. Základní pojmy v oblasti signálů 2 (harmonický rozklad, Fourierova transformace a spektrum)
3. Základní pojmy v oblasti systémů (I-O popis, klasifikace, impulsní odezva, konvoluce, frekvenční. char.)
4. Číslicové signály 1 (vzorkování, digitální signál a jeho spektrum, vzork. teorém, rekonstrukce)
5. Lineární filtrace 1 (podstata FIR filtrace, vlastnosti a realizační možnosti)
6. Lineární filtrace 2 (podstata IIR filtrace, vlastnosti, realizační možnosti, srovnání s FIR filtrací)
7. Číslicové signály 2 (náhodné signály, užitečný signál a šum, repetiční signály, komplexní signály)
8. Kumulační zpracování signálů (jednorázová a klouzavá kumulace, exponenciální kumulace)
9. Korelační a frekvenční analýza signálů (odhad a interpretace korelační funkce, odhad a interpretace spektra deterministického a náhodného signálu)
10. Základy signálové reprezentace obrazů (dvojrozměrný signál, spojitý a diskretní obraz, vzorkování, náhodná pole, dvojrozměrné spektrum obrazu)
11. Reprezentace digitálních obrazů a operátorů (klasifikace operátorů, základní bodové a lokální operátory)
12. Základní metody úprav obrazů (transformace jasu a barev, zostřování, vyhlazování šumu, geometrické transformace, lícování a fúze)
13. Princip rekonstrukce obrazů z tomografických projekcí (projekce, Radonova transformace, princip algebraických metod, metoda spektrálních řezů, filtrovaná zpětná projekce)

Cvičení na počítači

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. et Ing. Michal Nohel
Ing. Jakub Nemček

Osnova

1. Příklady signálů, harmonická syntéza, náhodný signál. Experimentální akvizice řečového signálu. Spektra deterministických a náhodných signálů.
2. Průchod signálu systémem, frekvenční a impulsní charakteristika, ovlivnění signálu. Digitalizace signálu, aplikace vzorkovacího teorému, aliasing.
3. Příklady FIR a IIR filtrů, porovnání vlastností, ověření vlivu na konkrétní signály.
4. Kumulační zpracování repetičních signálů, porovnání přístupů.
5. Korelační analýza náhodných signálů. Spektrální analýza konkrétních (experimentálně sejmutých) deterministických a náhodných signálů.
6. Příklady digitálních obrazů (rozlišení, dynamika, barevnost), experimentální digitální akvizice obrazu scény, aplikace zvýrazňovacích operátorů. Ukázka tomografických rekonstrukcí.

Elearning

eLearning: aktuální otevřený kurz