Detail předmětu
Výpočetní fotografie
FIT-VYFAk. rok: 2024/2025
Současné digitální kamery již obraz nejen zachycují, současné kamery obraz také počítají. Metody výpočetní fotografie využívají algoritmů počítačové grafiky, zpracování obrazu a počítačového vidění k tomu, aby rozšířily možnosti klasické i digitální fotografie. V rámci předmětu uvedeme nejzajímavější metody výpočetní fotografie, které umožňují např. rozšířit hloubku ostrosti obrazu, zvýšit expoziční pružnost fotoaparátu, nebo omezit pohybové neostrosti.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
- Seznámení s projekty
- Zadání projektů
- --
- --
- Konzultace po přednášce - práce s literaturou
- --
- Konzultace po přednášce - implementace
- --
- Konzultace po přednášce - testování projektů
- --
- PÍSEMNÝ TEST
- Odevzdání implementace úloh
- Veřejná prezentace úloh, odevzdání závěrečné zprávy
Podmínky zápočtu
Pro zápočet je třeba zúčastnit se písemného testu, odevzdat projekt včetně dokumentace a ústní prezentace. Je třeba získat alespoň 50b, minimální počet bodů z testu je 16 a z projektu 24. V průběhu semestru je možné získat bonusové body ve fotografických výzvách.
Učební cíle
Metody výpočetní fotografie stojí na pomezí zpracování obrazu, počítačového vidění, grafiky, fyziky, vizuálního vnímání a dalších oborů. Předmět nabízí studentovi ucelený pohled na tento průnik, přičemž řada principů je demonstrována prakticky přímo během přednášek (klasická fotografie, HDR akvizice, mapování tónů, registrace obrazu, sférické panoramatické snímky, atd.). Studenti mají možnost zapojit se do fotografických výzev a získat zpětnou vazbu od kolegů a přednášejících. Předchozí znalosti z vyučovaných předmětů o počítačovém vidění, grafice, nebo zpracování obrazu jsou výhodou, ale nejsou vyžadovány.
Základní literatura
Radke, R.: Computer Vision for Visual Effects. Cambridge university press. 2013.
Szeliski, R.: Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer. 2010.
Elearning
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program MITAI magisterský navazující
specializace NGRI , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NADE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NISD , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NMAT , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NSEC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NISY do 2020/21 , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NNET , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NMAL , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NCPS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NHPC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NVER , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NIDE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NISY , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NEMB do 2023/24 , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NSPE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NEMB , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NBIO , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NSEN , 0 ročník, letní semestr, volitelný
specializace NVIZ , 0 ročník, letní semestr, volitelný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
- Úvod do výpočetní fotografie, světlo a barva
- Fotografie a video, senzory, optika, fyzikální základy, šum
- Vizuální vnímání, statistiky obrazu
- Míchání a kombinace obrázků
- Barvy, barevné prostory, přenos stylu a převod barevného obrazu na šedotónový
- Obraz s vysokým dynamickým rozsahem - akvizice, uložení a zobrazení
- HDR mapování tónů, inverzní tone mapping
- Registrace obrazu pro výpočetní fotografii
- Výpočetní osvětlení, duální fotografie, změna osvětlení
- Automatické metriky pro hodnocení kvality obrazu a videa
- Všesměrová kamera, lightfield, syntetická clona
- Nefotorealistická kamera, výpočetní estetika
- Výpočetní video, řezy grafů, editační software, hosté a rezerva
Elearning