Informační systém Vysoké školy polytechnické Jihlava
IS VŠPJ
Zpracování obrazu a počítačové vidění
Studijní plán:
| Předmět | Zpracování obrazu a počítačové vidění (ZOPV-1) |
|---|---|
| Garantuje | Katedra technických studií (KTS) |
| Garant | Ing. Lucie Šaclová, Ph.D. |
| Jazyk | česky |
| Počet kreditů | 2 |
| Prezenční studium | |
|---|---|
| Přednáška | 1 h |
| Cvičení | 3 h |
| Kombinované studium | |
| Dotace | Předmět je v kombinované formě studia vyučován formou konzultací. |
| Studijní plán | Typ | Sem. | Kred. | Ukon. |
|---|---|---|---|---|
| V | 2 kr. | ZA |
Sylabus
- Úvod ke zpracování obrazu, využití zpracování a analýzy obrazových dat a počítačového vidění, úvod do programu Matlab
- Digitální reprezentace obrazu, spektrální reprezentace obrazových dat, základní metody úprav obrazu – bodové, lokální a globální transformace obrazu, transformace kontrastu a barev
- Odstranění šumu a zkreslení - filtrace v časové a spektrální oblasti
- Detekce a zostřování hran
- Texturní analýza
- Metody segmentace obrazu
- Další operace pro úpravu obrazu, extrakce příznaků z obrazu, rozpoznávání objektů, klasifikace objektů
- Analýza pohybu
- Využití počítačového vidění v průmyslu
- Využití zpracování obrazu v medicínských aplikacích
Doporučená literatura
- Walek P, Lamoš M, Jan J. Analýza biomedicínských obrazů. Počítačová cvičení. VUT, FEKT, UBMI. 2013.
- Jan J. Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů, VUTIUM Brno. 2002.
- Gonzalez RC, Woods RE. Digital image processing. Fourth edition. New York: Pearson. 2018.
Anotace
Předmět poskytne studentovi komplexní rozhled v oblasti zpracování obrazu a počítačového vidění, a to od jeho digitalizace, reprezentace, jednoduchých i pokročilých úprav, přes jeho filtraci, metody segmentace obrazu, texturní analýzu, příznakové metody rozpoznávání až po jeho klasifikaci a detekci objektů v obraze. Nabyté teoretické vědomosti si student vždy vyzkouší aplikovat v rámci praktických úkolů ve cvičení. Student bude schopen získané teoretické vědomosti použít při zpracování specifických obrazových dat, například z medicínských přístrojů, mikroskopů, robotů a dalších průmyslu přístrojů a také v dalším výzkumu. Praktická část výuky bude realizována v programu Matlab. Důležitým předpokladem pro úspěšné splnění předmětu jsou alespoň základní znalosti programování v prostředí Matlab.
Znalosti
Student získá znalosti o principu metod zpracování obrazu a počítačovém vidění. Student bude schopen tyto metody prakticky využít pro zpracování obrazů v různých oblastech. Student bude umět navrhnout konkrétní metody vhodné pro řešení specifických úloh.
Dovednosti
Student získá představu o využití a existenci metod zpracování obrazu. Student se naučí realizovat vybrané metody zpracování obrazu v programu Matlab. Tyto metody bude schopen využít pro zpracování obrazů pro různé aplikace v průmyslu, medicíně, či filmovém a herním průmyslu.