Zpracování signálu a obrazu
Studijní plán: Aplikovaná technika pro průmyslovou praxi - kombi, platný od ZS 2018/2019
Předmět | Zpracování signálu a obrazu (ZSO-ATP-1) |
Garantuje | Katedra technických studií (KTS) |
Garant | Dr. Ing. Vlastimil Vondra |
Jazyk | česky |
Počet kreditů | 4 |
Prezenční studium |
Přednáška | 2 h |
Cvičení | 2 h |
Kombinované studium |
Tutoriál / přednáška | 8 h |
Cvičení | 4 h |
Studijní plán |
Typ |
Sem. |
Kred. |
Ukon. |
Aplikovaná technika pro průmyslovou praxi - kombi, platný od ZS 2018/2019
|
P |
5 |
4 kr. |
Z,ZK |
Aplikovaná technika pro průmyslovou praxi - kombi, platný od ZS 2020/2021
|
P |
5 |
4 kr. |
Z,ZK |
Aplikovaná technika pro průmyslovou praxi - kombi, platný od ZS 2022/2023
|
P |
5 |
4 kr. |
Z,ZK |
Aplikované strojírenství - kombi, platný od ZS 2020/2021
|
P |
5 |
4 kr. |
Z,ZK |
Aplikované strojírenství - kombi, platný od ZS 2022/2023
|
P |
5 |
4 kr. |
Z,ZK |
Aplikované strojírenství - platný od ZS 2020/2021
|
P |
5 |
4 kr. |
Z,ZK |
Aplikované strojírenství - platný od ZS 2022/2023
|
P |
5 |
4 kr. |
Z,ZK |
Sylabus
- Typy signálů a jejich charakteristiky.
- Spojité periodické signály, jejich vlastnosti a analýza.
- Stochastické signály, spektrum, spektrální hustota a vztah ke korelační funkci.
- Analýza spojitých aperiodických signálů.
- Průchod signálu nelineárními soustavami, modulace.
- Ideální vzorkování a interpolace, diskrétní periodické a aperiodické signály, jejich vlastnosti a analýza.
- Spektrální reprezentace diskrétních signálů.
- DFT a FFT algoritmy, interpretace spekter.
- Číslicová filtrace z hlediska zpracování signálů.
- Metody syntézy signálů.
- Implementace obrazových dat, obraz jako dvourozměrný signál, rozdělení metod pro zpracování obrazu.
- Geometrické, jasové a integrální transformace obrazu.
- Filtrace šumu, detekce hran.
Doporučená literatura
- Zaplatílek K., Doňar B.: - Matlab - začínáme se signály, BEN, Praha, 2006
- Jan J.: - Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů, 2. upravené vydání, Vutium, Brno, 2002.
- Smith SW.: - The Scientist and Engineer’s Guide to Digital Signal Processing, Second Edition, California Technical Publishing, San Diego, 1999
- Zaplatílek K., Doňar B.: - Matlab – pro začátečníky, BEN, Praha, 2009
Anotace
Předmět představuje zkladn teorii pro popis, analzu a zpracovn signlů ve spojitm i diskrtnm čase. Věnuje se rovněž praktickm algoritmům pro analzu a syntzu signlů. V čsti věnovan zpracovn obrazu se jednak probraj matematick metody zpracovn obrazů, jednak praktick postupy zpracovn obrazu pro čely kontroly kvality v průmyslov praxi.
Znalosti: Student zn teorii pro popis, analzu a zpracovn signlů, a to jak ve spojitm, tak v diskrtnm čase a ve frekvenčn domně. Zn teoretick a praktick aspekty vzorkovn a interpolace, zkladn algoritmy pro analzu a zpracovn signlů (DFT, FFT) a zkladn metody syntzy signlů. Uvědomuje si vznam a princip čslicov filtrace. Je mu znm pojem spektrln hustoty umu. Zn zkladn metody pro zpracovn dvourozměrnch signlů (obrazů) po teoretick strnce, m představu o praktick podobě zpracovn obrazu ve specifickm software.
Dovednosti: Student um aplikovat teoretick znalosti při řeen praktick lohy. Um provst zkladn analzu, zpracovn a syntzu uvažovanch signlů. Um použt softwarov nstroje k převodu signlů z časov do frekvenčn domny, um interpretovat spektra signlů zskan použitm algoritmu FFT. Dokže s využitm software implementovat zkladn metody pro zpracovn signlu (detekce hran, eroze, dilatace, horn a doln propust) a um tyto metody použt v konkrtnch přpadech. Um ve specializovanm SW použvanm v průmyslov praxi realizovat zkladn lohy kontroly kvality a čten kdů pro zpětnou sledovatelnost.
Osnova předmětu:
- Typy signlů a jejich charakteristiky.
- Spojit periodick signly, jejich vlastnosti a analza.
- Stochastick signly, spektrum, spektrln hustota a vztah ke korelačn funkci.
- Analza spojitch aperiodickch signlů.
- Průchod signlu nelinernmi soustavami, modulace.
- Ideln vzorkovn a interpolace, diskrtn periodick a aperiodick signly, jejich vlastnosti a analza.
- Spektrln reprezentace diskrtnch signlů.
- DFT a FFT algoritmy, interpretace spekter.
- Čslicov filtrace z hlediska zpracovn signlů.
- Metody syntzy signlů.
- Implementace obrazovch dat, obraz jako dvourozměrn signl, rozdělen metod pro zpracovn obrazu.
- Geometrick, jasov a integrln transformace obrazu.
- Filtrace umu, detekce hran.
^ nahoru ^