Předmět: Analýza a zpracování obrazu

« Zpět
Název předmětu Analýza a zpracování obrazu
Kód předmětu KMI/AZO
Organizační forma výuky Přednáška + Cvičení
Úroveň předmětu Magisterský
Rok studia nespecifikován
Semestr Letní
Počet ECTS kreditů 5
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinně-volitelný, Volitelný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Bartl Eduard, doc. RNDr. Ph.D.
  • Trnečková Markéta, Mgr. Ph.D.
Obsah předmětu
1. Rekonstrukce obrazu - šum: Gaussův šum, exponenciální šum, uniformní šum, ... - odhad šumových parametrů - filtrace v prostorové doméně - filtrace ve frekvenční doméně - odhad degradující funkce - inverzní filtrace - Wienerova filtrace 2. Waveletová transformace - základní pojmy: obrazové pyramidy, subband kódování, Haarova transformace, ... - diskrétní waveletová transformace - spojitá waveletová transformace - rychlá waveletová transformace - komprese obrazu pomocí waveletová transformace (JPEG 2000) 3. Matematická morfologie - dilatační a erozní operátor - operátor uzávěru a otevření - použití: hranový detektor, výpočet konvexního obalu, výpočet skeletonu, ... - rozšíření pro šedotónové obrázky, fuzzy morfologie 4. Segmentace obrazu - detekce bodů, čar a hran - spojování hran - prahování - segmentace založená na hledání oblastí 5. Popis a reprezentace obrazu - reprezentace: řetězové kódy, polygonální aproximace, signatury, ... - deskriptory hran: tvarová čísla, Fourierovu deskriptory, statistické momenty, ... - deskriptory oblastí: topologické deskriptory, momenty dvourozměrných funkcí, ... - použití metody hlavních komponent

Studijní aktivity a metody výuky
Přednášení, Demonstrace
Výstupy z učení
Studenti se seznámí se základními pojmy z analýzy a zpracování obrazu.
2. Porozumění Poznej principy a metody analýzy, rekonstrukce a rozpoznávání obrazu.
Předpoklady
nespecifikováno

Hodnoticí metody a kritéria
Ústní zkouška, Písemná zkouška

Aktivní účast v hodině. Plnění zadaných úkolů. Složení ústní (příp. písemné) zkoušky.
Doporučená literatura
  • Gonzales, R. C., Woods, R. E. (2002). Digital Image Processing. Prentice Hall.
  • Gonzales, R. C., Woods, R. E. (2004). Digital Image Processing Using Matlab. Prentice Hall.
  • John F. Hughes, Andries van Dam, Morgan McGuire, David F. Sklar, James D. Foley, Steven K. Feiner, Kurt Akeley. Computer Graphics: Principles and Practice (3rd Edition).
  • Pratt, K. W. (2001). Digital image processing: PIKS inside. New York, Chichester, Weinhe, John Wiley and Sons.
  • Sojka, E. (2000). Digitální zpracování a analýza obrazů. VŠB-TU Ostrava.
  • Sonka M., Hlavac, V., Boyle R. (2008). Image Processing, Analysis and Machine Vision. Toronto.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Informatika - specializace Umělá inteligence (2020) Kategorie: Informatické obory 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Aplikovaná informatika - specializace Vývoj software (2024) Kategorie: Informatické obory 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Informatika - specializace Obecná informatika (2020) Kategorie: Informatické obory 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Učitelství informatiky pro střední školy maior (2019) Kategorie: Pedagogika, učitelství a sociální péče 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Aplikovaná informatika - specializace Počítačové systémy a technologie (2024) Kategorie: Informatické obory 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Letní