Detail předmětu
Advanced Methods in Image Processing
FEKT-MPA-AB2Ak. rok: 2024/2025
Předmět je koncipován jako nadstavba předešlého předmětu Zpracování a analýza obrazu, který se učí ve 3. semestru magisterského studijního programu. Forma výuky je projektová, kdy studenti řeší v rámci zvolených týmů zadané úkoly z různých oblastí zpracování obrazových dat. Konkrétně se jedná o tyto oblasti: potlačení šumu v obraze, restaurace obrazů, detekce význačných bodů a extrakce příznaků, stereoskopie, metody kalibrace kamer, odhad disparitní mapy, rekonstrukce 3D objektů, pokročilé metody pro lícování obrazů, sledování objektů a detekce pohybu založené na optickém toku, segmentace obrazů.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Nabízen zahraničním studentům
Vstupní znalosti
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).
5) Pokročilé programovací zkušenosti (MATLAB nebo Python).
Hlavní prerekvizitou je úspěšné absolvování předchozího předmětu MPA-ABO (Analysis of Biomedical Images). Předmět MPA-AB2 totiž svou skladbou úzce navazuje na látku probranou v tomto předmětu (MPA-ABO).
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.
- plná účast na přednáškách a cvičeních
- příprava a přednes prezentace na určené téma
- úspěšná závěrečná zkouška (podmínka absolvování předmětu je získat celkem alespoň 50 bodů)
Učební cíle
Předmět si klade za cíl seznámit studenty posledního semestru magisterkého studijního programu s vybranými pokročilými metodami z oblasti zpracování obrazů a počítačového vidění, které jsou použitelné na celou řadu aplikací. Cílem je, aby studenti získali patřičný teoretický základ probíraných metod a v rámci týmových projektů byli schopni získané znalosti prakticky aplikovat za účelem řešení vybraného úkolu.
Základní literatura
Kundur, D., Hatzinakos, D.: Blind image deconvolution, IEEE Signal processing magazine, 1996, pp. 43-64 (EN)
Rudin, L. I. et al.: Nonlinear total variation based noise removal algorithms, Physica D vol. 60, 1992, pp. 259-268 (EN)
Elearning
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Typ (způsob) výuky
Cvičení na počítači
Vyučující / Lektor
Osnova
2. Vybrané metody restaurace obrazů (modely zkreslení, slepá dekonvoluce, Tikhonovská regularizace, deep learning).
3. Detekce význačných bodů, extrakce lokálních příznaků a párování bodů (SIFT, SURF, a další).
4. Stereoskopie, multiskopie, metody kalibrace kamer, odhad disparitní mapy, rekonstrukce 3D objektů.
5. Pokročilé metody lícování obrazů (flexibilní přístupy, korespondence značek, metoda ICP, program Elastix).
6. Metody sledování objektů a detekce pohybu založené na optickém toku.
7. Pokročilé metody segmentace obrazů (grafově založené metody, markovská náhodná pole).
Elearning