Detail předmětu

Zpracování obrazu

FIT-ZPOAk. rok: 2022/2023

Úvod do zpracování obrazu, pořizování obrazových dat, bodové, diskrétní plošné transformace obrazu, lineární filtrace obrazu, poškození obrazu, typy šumu, optimální filtrace obrazu, nelineární filtrace obrazu, vodoznaky (watermarks), detekce hran, segmentace, analýza pohybu, bezeztrátová a ztrátová komprese obrazu.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Výsledky učení předmětu

Studenti se seznámí se základy zpracování obrazu (transformace obrazu, filtrace, potlačování šumu atd.) po teoretické stránce. Naučí se aplikovat získané znalosti na konkrétní příklady úloh zpracování obrazu. Seznámit se též s vyššími obrazovými algoritmy. Naučí se i praktické realizaci úloh zpracování obrazu formou projektů.
Studenti se zdokonalí v týmové práci na projektech a v použití jazyka C.

Prerekvizity

Programovací jazyk C a základní znalosti z počítačové grafiky.

Způsob a kritéria hodnocení

Půlsemenstrální test, projekty (domácí úlohy a individuální projekt).

Učební cíle

Seznámit se se základy zpracování obrazu (transformace obrazu, filtrace, potlačování šumu atd.) po teoretické stránce. Naučit se aplikovat získané znalosti na konkrétní příklady úloh zpracování obrazu. Seznámit se s vyššími obrazovými algoritmy. Naučit se praktické realizaci úloh zpracování obrazu formou projektů.

Prerekvizity a korekvizity

Základní literatura

Hlaváč, V., Šonka, M.: Počítačové vidění, GRADA 1992, ISBN 80-85424-67-3 Jahne, B.: Handbook of Computer Vision and Applications, Academic Press, 1999, ISBN 0-12-379770-5 Russ, J.C.: The Image Processing Handbook, CRC Press 1995, ISBM 0-8493-2516-1

Doporučená literatura

Bradski, G., Kaehler, A.: Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library, OReilly 2008, ISBN: 978-0596516130
Hlaváč, V., Šonka, M.: Počítačové vidění, GRADA 1992, ISBN 80-85424-67-3
Jahne, B.: Handbook of Computer Vision and Applications, Academic Press, 1999, ISBN 0-12-379770-5

Elearning

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IT-MGR-2 magisterský navazující

    obor MBI , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MBS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MGM , 1 ročník, letní semestr, povinný
    obor MIN , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MIS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MMM , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MSK , 0 ročník, letní semestr, volitelný

  • Program MITAI magisterský navazující

    specializace NADE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NBIO , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NCPS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NEMB , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NGRI , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NHPC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NIDE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NISD , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NISY do 2020/21 , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NMAL , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NMAT , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NNET , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSEC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSEN , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSPE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NVER , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NVIZ , 0 ročník, letní semestr, povinný
    specializace NISY , 0 ročník, letní semestr, volitelný

  • Program IT-MGR-2 magisterský navazující

    obor MPV , 0 ročník, letní semestr, povinně volitelný

  • Program MITAI magisterský navazující

    specializace NEMB do 2021/22 , 0 ročník, letní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

  1. Úvod, reprezentace obrazu
  2. Lineární filtrace 
  3. Pořizování obrazu 
  4. Diskrétní transformace obrazu, FFT, vztah k filtraci 
  5. Bodové transformace obrazu
  6. Detekce hran, segmentace
  7. Převzorkování, warping, morphing
  8. DCT, Wavelety
  9. Vodoznaky (watermarks)
  10. Poškození obrazu, typy šumu
  11. Optimální filtrace  obrazu
  12. Matematická morfologie
  13. Analýza pohybu, závěr

Projekt

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

  1. Individuálně přidělené projekty v době trvání celého předmětu

Elearning