Detail předmětu
Počítačové vidění
FEKT-MPOVAk. rok: 2010/2011
Viz "Osnova".
Jazyk výuky
čeština
Počet kreditů
6
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
Znalost teorie počítačového vidění.
Prerekvizity
Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia a platné přezkoušení pro kvalifikaci pracovníků pro samostatnou činnost (ve smyslu §6 Vyhlášky).
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Metody vyučování závisí 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 do počítačového vidění
2. Předzpracování obrazu
3. Integrální transformace I.
4. Integrální transformace II.
5. Segmentace a detekce geometrických primitiv
6. Regionální segmentace a shlukování
7. Popis objektů a reprezentace tvaru
8. Matematická morfologie
9. Klasifikace a automatické třídění
10. Lokální příznaky a korespondence
11. Porozumění obsahu obrazu
12. Analýza pohybu I.
13. Analýza pohybu II.
2. Předzpracování obrazu
3. Integrální transformace I.
4. Integrální transformace II.
5. Segmentace a detekce geometrických primitiv
6. Regionální segmentace a shlukování
7. Popis objektů a reprezentace tvaru
8. Matematická morfologie
9. Klasifikace a automatické třídění
10. Lokální příznaky a korespondence
11. Porozumění obsahu obrazu
12. Analýza pohybu I.
13. Analýza pohybu II.
Učební cíle
Znalost teorie počítačového vidění.
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
Russ J.C.: The Image Processing Handbook. CRC Press 1995. ISBN 0-8493-2516-1. (EN)
Sonka M., Hlavac V., Boyle R.: Image Processing, Analysis and Machine Vision. Thomson 2008. ISBN 978-0-495-08252-1. (EN)
Sonka M., Hlavac V., Boyle R.: Image Processing, Analysis and Machine Vision. Thomson 2008. ISBN 978-0-495-08252-1. (EN)
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Typ (způsob) výuky
Přednáška
39 hod., nepovinná
Vyučující / Lektor
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
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
Laboratorní cvičení
26 hod., povinná
Vyučující / Lektor
Osnova
Individuálně zadávané projekty v době trvání celého kurzu