Detail předmětu

Advanced Techniques of Image Processing

FEKT-MPA-PZOAk. rok: 2023/2024

Předmět je zaměřen na teorii i praxi pokročilých metod zpracování a analýzy obrazu včetně videosekvencí. Hlavními probíranými oblastmi jsou model kamery, její kalibrace, DFT filtrace obrazu, konvoluce, rozpoznávání objektů, biometrických znaků (kůže, obličeje, papilárních linií), epipolární geometrie, analýza stereo páru obrazů, korespondenční problém, extrakce prostorové informace, dynamické programování, homografie, optický tok, sledování pohybu objektu ve scéně. Důraz je kladen na praktickou stránku zpracování obrazu, tedy algoritmizace a implementace obecně formulovaných úloh.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

5

Garant předmětu

doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav telekomunikací (UTKO)

Vstupní znalosti

Student, který si zapíše předmět, by měl být schopen:
popsat základní kroky digitalizace signálu,
interpretovat základní princip derivace jednorozměrné funkce,
ovládat základní operátory a funkce jazyka C++,
popsat základní operace maticového počtu,
popsat základní principy euklidovské geometrie,
praktikovat výpočty s komplexními čísly,
diskutovat základní pojmy z oblasti pravděpodobnosti a statistiky.
Obecně jsou požadovány znalosti na úrovni ukončeného bakalářského studia. Práce v laboratoři je podmíněna platnou kvalifikací „osoby znalé pro samostatnou činnost“, kterou musí studenti získat před zahájením výuky. Informace k této kvalifikaci jsou uvedeny ve Směrnici děkana Seznámení studentů s bezpečnostními předpisy.

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

- až 60 bodů za závěrečnou písemnou zkoušku
- až 40 bodů z testů v laboratorních cvičeních
Písemná závěrečná zkouška se koná na konci semestru. Jsou v ní jednoduché úkoly ve formě dotazu na matematické odvození, předpoklady algoritmů, základní rovnice a principy metod, často ve formě doplňovacího kvízu.
V laboratorních cvičeních se konají dva praktické testy (v 6. a 12. týdnu semestru) každý za max. 20 bodů. Testy obsahují úkoly časově a tematicky adekvátní obsahu realizovaných laboratorních cvičení. Pro připuštění k psané zkoušce není stanoven žádný limit bodového zisku z laboratorních testů.
Cvičení jsou povinná. Řádně omluvené zmeškané cvičení lze po domluvě s vyučujícím nahradit.

Učební cíle

Cílem předmětu je poskytnout studentům kvalitní aplikační znalosti pokročilých technik zpracování statických a pohyblivých obrazů 2D a 3D a umožnit jim zvládnutí teorie i praxe pokročilých technik zpracování obrazu.
Absolvent předmětu je schopen:
- popsat základní pojmy digitálního zpracování obrazu,
- aplikovat principy algoritmizace zpracování obrazu pomocí knihovny OpenCV,
- popsat techniky jasových transformací,
- definovat geometrické transformace obrazu,
- využít homogenní souřadnice,
- interpretovat Diskrétní Fourierovu Transformaci obrazu a filtraci obrazu ve frekvenční oblasti,
- popsat pojmy konvoluce, filtrace a detekce hran v prostorové oblasti,
- popsat základy segmentace obrazu,
- interpretovat matematický model kamery,
- popsat skládání panoramatického pohledu,
- demonstrovat vlastnosti epipolární geometrie,
- popsat principy biometrické obrazové identifikace,
- popsat principy extrakce prostorové informace,
- popsat princip, problémy a metody stanovení optického toku.

Základní literatura

Gonzalez, R., C., Woods, R., E.: Digital Image Processing, 4 edition, Pearson, 2017, ISBN: 978-0133356724 (EN)
Prata, S.: C++ Primer Plus, 6 edition, Addison-Wesley Professional, 2011, ISBN: 0321776402 (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MPAD-MEL magisterský navazující 1 ročník, letní semestr, povinně volitelný
  • Program MPAD-CAN magisterský navazující 1 ročník, letní semestr, povinně volitelný
  • Program MPA-MEL magisterský navazující 1 ročník, letní semestr, povinně volitelný
  • Program MPA-CAN magisterský navazující 1 ročník, letní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D.

Osnova

1. Základní pojmy digitálního zpracování obrazu, algoritmizace zpracování, knihovna OpenCV s C++ API. 2. Jasové transformace, ekvalizace histogramu. 3. Geometrické transformace obrazu, homogenní souřadnice, interpolační techniky. 4. Diskrétní Fourierova Transformace obrazu, filtrace obrazu ve frekvenční oblasti. 5. Zpracování obrazu v prostorové oblasti, konvoluční teorém, filtrace, detekce hran. 6. Základy segmentace, automatické nalezení prahu, Cannyho detektor hran, Viola-Jones objektový detektor. 7. Model kamery, paralelní promítání, perspektivní promítání, translace, rotace, kalibrace. 8. Homografie, skládání panoramatického pohledu: projektivní transformace, válcové panorama, kulové panorama, základy automatického hledání korespondencí. 9. Epipolární geometrie, stereopár obrazů, rektifikace. 10.Biometrická obrazová identifikace, PCA, rozpoznání podle obličeje. 11.Extrakce prostorové informace, korespondenční problém, disparitní prostor, dynamické programování. 12.Optický tok, sledování objektu, pohybu ve scéně, metody dle Horna-Schuncka, Lucase-Kanadeho, Farnebäcka.

Laboratorní cvičení

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D.

Osnova

1. Úvod do OpenCV, prahování 2. Jasové transformace 3. Geometrické transformace obrazu 4. Diskrétní Fourierova Transformace obrazu 5. Zpracování obrazu v prostorové oblasti 6. Test 7. Model kamery, kalibrace 8. Skládání panoramatického pohledu 9. Epipolární geometrie 10. Detekce objektů 11. Optický tok 12. Test