Detail předmětu

Computer Vision

FEKT-NPOVAk. rok: 2009/2010

Viz "Osnova".

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

6

Garant předmětu

Ing. Karel Horák, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav automatizace a měřicí techniky (UAMT)

Výsledky učení předmětu

Znalost základních metod počítačového vidění, grafická iterpretace výsledků zpracování obrazu, inženýrský přístup k řešení projektů.

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.

Způsob a kritéria hodnocení

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Osnovy výuky

1. Úvod, aplikace a základní principy počítačového vidění
2. Reprezentace obrazových dat a jejich vlastnosti
3. Předzpracování obrazu, segmentace
4. Integrální transformace obrazu - FT
5. Diskrétní kosinová transformace, LV a waveletová transformace
6. Morfologie obrazu
7. Detekce a parametrizace geometrických tvarů
8. Klasifikátory, automatické třídění
9. Popis objektů, příznakový prostor
10. Lokální příznaky, korespondence
11. Strojové učení a statistické rozpoznávání
12. Dynamické obrazy

Učební cíle

Seznámení se principy a metodami počítačového vidění, metody a způsoby snímání scény, zpracování nasnímaných dat, reprezentace výsledků.

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

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Doporučená literatura

Sonka M., Hlavac V., Boyle R.: Image Processing, Analysis and Machine Vision. Thomson 2008. ISBN 978-0-495-08252-1. (EN)
Russ J.C.: The Image Processing Handbook. CRC Press 1995. ISBN 0-8493-2516-1. (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-MN magisterský navazující

    obor MN-KAM , 1. ročník, zimní semestr, volitelný oborový

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Ing. Karel Horák, Ph.D.

Osnova

Úvod, aplikace počítačového vidění
Základní principy počítačového vidění
Metody a způsoby snímání scény
Reprezentace obrazových dat a jejich vlastnosti
Předzpracování obrazu, statistické metody
Integrální transformace obrazu - Fourierova transformace
Vlastnosti Fourierovy transformace, rychlá Fourierova transformace obrazu
Waveletová transformace obrazu
Diskrétní cosinová transformace, L-V transformace
Morfologie obrazu
Klasifikátory, automatické třídění
3D metody počítačového vidění
Závěr, otevřené problémy počítačového vidění

Ostatní aktivity

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Ing. Karel Horák, Ph.D.

Osnova

Individuálně zadávané projekty v době trvání celého kurzu