|
Vyučující
|
-
Nedoma Jiří, RNDr. CSc.
-
Tkadlec Emil, prof. MVDr. CSc.
|
|
Obsah předmětu
|
Cílem kursu je (1) poskytnout studentům povšechný přehled o současných možnostech digitální analýzy obrazu a jejích aplikacích v biomedicínských oborech (2) na intuitivní úrovni (bez znalosti matematického aparátu a technických detailů) naučit studenty používat základní postupy a nástroje analýzy obrazu a využívat jich při kvantitativním hodnocení obrazové informace (3) naučit studenty efektivně plánovat a zvládat všechny kroky potřebné pro práci na samostatných projektech: získání obrázového materiálu, jeho úprava a proměření, automatizace procedur, vyhodnocení dat v tabulkovém procesoru a jejich prezentace. Obsah přednášek: (1) Úvod do digitální analýzy obrazu, základní pojmy, historie a současné směry, hardwarové a softwarové požadavky. (2) Vstupní zařízení, kamery, skenery atd, obrazové formáty, komprese, archivace, kalibrace, optimální rozlišení. (3) Úprava obrázků (pro prezentaci a vizuální interpretaci versus pro segmentaci a měření), digitální filtry, jejich použití. (4) Transformace a porovnávání barevných a černobílých obrázků a logické a matematické operace s nimi, manuální měření na živých a archivovaných obrázcích. (5) Práce s prostorovou informací, série optických řezů, dekonvoluce, digitální ostření, prostorová rekontrukce. (6) Segmentace obrazu (manuální, automatická, multikriteriální), úprava binárního obrazu nástroji matematické morfologie. (7) Práce s binárními obrazy, binární operace. (8) Automatické měření na objektech binárního obrazu, měřené parametry: význam a interpretace, limitace. (9) Automatizace postupů - tvorba maker. (10) Efektivní zpracování velkých sérií hrubých dat (ukládání, třídění, kategorizace a prezentace) v tabulkovém procesoru.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
nespecifikováno
|
|
Výstupy z učení
|
Anotace: Cílem kursu je (1) poskytnout studentům povšechný přehled o současných možnostech digitální analýzy obrazu a jejích aplikacích v biomedicínských oborech (2) na intuitivní úrovni (bez znalosti matematického aparátu a technických detailů) naučit studenty používat základní postupy a nástroje analýzy obrazu a využívat jich při kvantitativním hodnocení obrazové informace (3) naučit studenty efektivně plánovat a zvládat všechny kroky potřebné pro práci na samostatných projektech: získání obrázového materiálu, jeho úprava a proměření, automatizace procedur, vyhodnocení dat v tabulkovém procesoru a jejich prezentace. Obsah přednášek: (1) Úvod do digitální analýzy obrazu, základní pojmy, historie a současné směry, hardwarové a softwarové požadavky. (2) Vstupní zařízení, kamery, skenery atd, obrazové formáty, komprese, archivace, kalibrace, optimální rozlišení. (3) Úprava obrázků (pro prezentaci a vizuální interpretaci versus pro segmentaci a měření), digitální filtry, jejich použití. (4) Transformace a porovnávání barevných a černobílých obrázků a logické a matematické operace s nimi, manuální měření na živých a archivovaných obrázcích. (5) Práce s prostorovou informací, série optických řezů, dekonvoluce, digitální ostření, prostorová rekontrukce. (6) Segmentace obrazu (manuální, automatická, multikriteriální), úprava binárního obrazu nástroji matematické morfologie. (7) Práce s binárními obrazy, binární operace. (8) Automatické měření na objektech binárního obrazu, měřené parametry: význam a interpretace, limitace. (9) Automatizace postupů - tvorba maker. (10) Efektivní zpracování velkých sérií hrubých dat (ukládání, třídění, kategorizace a prezentace) v tabulkovém procesoru.
|
|
Předpoklady
|
nespecifikováno
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
nespecifikováno
Zkouška - dobrý přehled vybrané teorie
|
|
Doporučená literatura
|
-
Image analysis: principles and practice. A technical handbook. Joyce-Loebl, UK, 1985.
-
Wilkinson, MHF, Schut, F (eds). (1998). Digital image analysis of microbes .. Wiley, Chichester.
|