Detail předmětu

Analýza signálů a obrazů

FEKT-LASOAk. rok: 2010/2011

Časově-frekvenční analýza signálů. Spojitá a diskretní reprezentace obrazů, 2D transformace, náhodný obraz. Zvýrazňování a edice obrazů, úvod do restaurace poškozených obrazů. Metody rekonstrukce obrazů z paralelních a vějířových tomografických projekcí. Analýza obrazu: detekce hran, hranic a oblastí, segmentace obrazu. Morfologické transformace, vizualizace 2D a 3D obrazových dat. Technické, medicínské a ekologické aplikace.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

Garant předmětu

prof. Ing. Jiří Jan, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav biomedicínského inženýrství (UBMI)

Výsledky učení předmětu

Přehled o metodách zpracování a analýzy obrazů a signálů, schopnost praktických aplikací

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia, zejména číslicového zpracování signálů

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

písemná zkouska

Osnovy výuky

1.Časově-frekvenční analýza signálů.
2. Spojitá a diskretní reprezentace obrazů, 2D transformace, náhodný obraz.
3. Zvýrazňování a edice obrazů - transformace kontrastu, zostřování, potlačování šumu a rušení, geometrické operace.
4. Úvod do restaurace poškozených obrazů.
5. Metody rekonstrukce obrazů z paralelních a vějířových tomografických projekcí.
6. Nelineární analýza a filtrace signálů a obrazů, neuronové klasifikátory.
7. Detekce hran, hranic a oblastí, segmentace obrazu. Analýza a vizualizace 2D a 3D obrazových dat.
8. Technické, medicínské a ekologické aplikace.

Učební cíle

Získání znalostí o časově frekvenční analýze signálů a zejména o číslicovém zpracování a analýze obrazů.

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

pocítacová laborator

Základní literatura

J.Jan: Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů. VUTIUM 2002
J.Jan: Medical Image Processing, Reconstruction and Restoration. CRC 2006

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-ML magisterský navazující

    obor ML-BEI , 1 ročník, zimní semestr, povinný

  • Program EEKR-CZV celoživotní vzdělávání (není studentem)

    obor ET-CZV , 1 ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Jiří Jan, CSc.

Osnova

Časově frekvenční analýza signálů, vlnkové transformace
Spojitá reprezentace obrazů, lineární 2D systémy, 2D spektra
Diskretní reprezentace obrazů, 2D diskretní operátory, separabilní a konvoluční operátory
Diskretní 2D transformace: DFT, kosínová a sínová, Hadamardova,Haarova transformace
Zvýrazňování obrazů, edice a geometrické operace
Potlačování šumu a rušivých artefaktů v obrazech
Úvod do formalizované restaurace obrazů, pseudoinverzní filtrace
Tomografická rekonstrukce obrazů z projekcí - podstata algebraických metod, metod ve frekvenční oblasti a metody filtrované zpětné projekce
Nelineární analýza signálů a obrazů - homomorfická a mediánová filtrace
Základy analýzy a filtrace signálů a obrazů neuronovými sítěmi
Segmentace obrazu, detekce hran, hranic a oblastí
Analýza pohybu a hloubkového rozměru. Vizualizace 3D a 4D obrazových dat.
Aplikace analýzy obrazů v technice, medicíně a ekologii

Cvičení na počítači

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Jiří Jan, CSc.

Osnova

Seznámení s prostředím MATLAB - Image Processing Toolbox
Vlnková analýza komplikovaných signálů
Experimentální pořizování obrazových dat. Základní operace s obrazem v originální oblasti
Generování diskretních náhodných polí
2D diskretní systémy, ověření charakteristik
2D DFT, spektra obrazů
Zvýrazňování kontrastu a barev, ekvalizace histogramu
Zostřování obrazů a potlačování šumu
Identifikace zkreslení, návrh a ověření modifikované inverzní filtrace
Experimentální Radonova transformace a aproximativní rekonstrukce z projekcí na základě řezového teorému
Aproximativní rekonstrukce z projekcí filtrovanou zpětnou projekcí
Základní metody segmentace obrazu, texturní analýza
Práce s obrazovými daty v běžných komprimovaných formátech