PV131 Digitální zpracování obrazu

Fakulta informatiky
jaro 2021
Rozsah
2/2/0. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: z.
Vyučující
prof. RNDr. Michal Kozubek, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Filip Lux (cvičící)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)
doc. RNDr. David Svoboda, Ph.D. (cvičící)
RNDr. David Wiesner, Ph.D. (cvičící)
Garance
prof. RNDr. Michal Kozubek, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky – Fakulta informatiky
Rozvrh
Po 8:00–9:50 Virtuální místnost
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
PV131/01: Po 12:00–13:50 B311, F. Lux, M. Maška
PV131/02: Po 14:00–15:50 B311, F. Lux, M. Maška
PV131/03: St 12:00–13:50 B311, D. Svoboda, D. Wiesner
PV131/04: St 8:00–9:50 B311, D. Svoboda, D. Wiesner
Předpoklady
Nutné jsou znalosti angličtiny (porozumění odbornému textu), základů matematiky, lineární algebry, matematické analýzy a základů zpracování obrazu na úrovni kurzu PB130.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 76 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Tento předmět navazuje na kurz PB130 má za úkol dále rozšířit znalosti studentů v oblasti základů digitálního zpracování obrazu. Studenti získají přehled o používaných technikách a možnostech této oblasti, seznámí se s obrazovými transformacemi, segmentačními algoritmy a problematikou klasifikace objektů. Získají schopnost vlastní realizace základních postupů a jejich použití v praxi. Slouží jako základní pilíř pro ty, kteří se chtějí zpracováním obrazu posléze zabývat hlouběji.
Výstupy z učení
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- formulovat základní principy zpracování digitálního obrazu;
- popsat vzájemné vztahy mezi analýzou v prostorové a frekvenční oblasti;
- realizovat základní postupy minimálně v MATLABu;
- navrhnout a aplikovat vhodné postupy pro daný problém analýzy obrazu;
Osnova
  • Pořizování 2D a 3D obrazových dat, proces digitalizace signálu.
  • Vlastnosti digitálního obrazu.
  • Spojitá konvoluce, PSF, OTF.
  • Fourierova transformace a Nyquistův vzorkovací teorém.
  • Zpracování obrazu ve frekvenční doméně.
  • Nelineární filtry.
  • Multi-scale analýza, úvod do vlnkové transformace.
  • Houghova a Radonova transformace.
  • Segmentace obrazu.
  • Klasifikace obrazů a objektů.
  • Hluboké učení a konvoluční neuronové sítě ve zpracování obrazu.
Literatura
  • GONZALEZ, Rafael C. a Richard E. WOODS. Digital image processing. 3rd ed. Upper Saddle River, N.J.: Pearson Prentice Hall, 2008, xxii, 954. ISBN 9780135052679. info
  • PRATT, William K. Digital image processing : PIKS scientific inside. 4th ed. Hoboken, N.J.: Wiley-interscience, 2007, xix, 782. ISBN 9780471767770. info
  • SONKA, Milan, Václav HLAVÁČ a Roger BOYLE. Image processing analysis and machine vision [2nd ed.]. 2nd ed. Pacific Grove: PWS Publishing, 1999, xxiv, 770. ISBN 0-534-95393-X. info
Výukové metody
Teoretická příprava formou přednášky následovaná cvičeními v počítačové učebně s možností vyzkoušení probírané látky na praktických příkladech.
Metody hodnocení
Přednášky v češtině, studijní materiály v angličtině. Povinná cvičení u počítačů se samostatnými úkoly k zápočtu. Závěrečná zkouška v písemné podobě bez pomůcek.
Navazující předměty
Informace učitele
http://cbia.fi.muni.cz/
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2002, podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006, podzim 2007, podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, jaro 2020, jaro 2022, jaro 2023.