Zpracování signálů a obrazů
| Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
|---|---|---|---|---|
| X383ZS | Z,ZK | 5 | 2+2c | česky |
- Předmět je náhradou za:
- Zpracování signálů a obrazů (383ZS)
- Přednášející:
- Miloš Sedláček (gar.), Václav Hlaváč
- Cvičící:
- Miloš Sedláček (gar.), Václav Hlaváč, Tomáš Svoboda
- Předmět zajišťuje:
- katedra měření
- Anotace:
-
Podrobnější informace o signálové části a hodnocení zkoušky viz http://measure.feld.cvut.cz/groups/edu/X383ZS. Informace o obrazové části a pravidlech u zkoušky viz http://cmp.felk.cvut.cz/cmp/courses/X383ZS2010leto/X383Z2010letoPlan.htm
Předmět sestává ze dvou částí, které zajišťují katedra měření a katedra kybernetiky. V první se studenti seznámí se základy číslicového zpracování signálů (vzorkování a rekonstrukce signálu, DFT a FFT, číslicové filtry, zpracování stochastických signálů). Ve druhé je kladen důraz na obrazy jako prakticky důležitý případ 2D signálů. Jedná se zejména o pořízení obrazu, lineární i nelineární metody předzpracování a komprese obrazu. Důraz je kladen na praktické aplikace.
- Požadavky:
- Osnova přednášek:
-
1. Vzorkovací věta a rekonstrukce signálu
2. Fourierovy transformace diskrétních signálů
3. Rychlá Fourierova transformace a spektrální analýza
4. Číslicové filtry - rozdělení, vlastnosti
5. Návrh číslicových filtrů
6. Stochastické signály - amplitudové rozložení a korelační funkce
7. Stochastické signály - výkonová spektrální hustota
8. Úvod o obrazech. Digitální obraz a jeho vlastnosti.
9. Pořízení obrazu, geometrický i radiometrický pohled
10. Geometrické, jasové a lineární integrální transformace
11. Filtrace šumu
12. Detekce hran
13. Matematická morfologie
14. Komprese obrazu
- Osnova cvičení:
-
1. Diskrétní Fourierova transformace (počítačová učebna, MATLAB)
2. Číslicové filtry (počítačová učebna, MATLAB)
3. Korelační filtrace (počítačová učebna, MATLAB)
4. Vzorkovací věta a aliasing (laboratoř)
5. Měření výkonové spektrální hustoty šumu (laboratoř)
6. Potlačení periodického rušení číslicovými filtry - tenzometrická váha (laboratoř)
7. Měření rychlosti posuvu sypkých hmot - korelační funkce (model dopravníku, laboratoř)
8. Základní operace s obrazem v MATLABu, frekvenční analýza obrazu
9. Filtrace obrazu ve frekvenčním spektru
10. Jasové úpravy obrazu, ekvalizace histogramu
11. Filtrace v prostorové oblasti, hledání vzorů pomocí normalizované korelace
12. Geometrické transformace
13. Korekce projektivního zkreslení, konzultace
14. Test dovedností na podobném problému (implementace)
- Cíle studia:
- Studijní materiály:
-
1. Hlaváč, V., Sedláček, M.: Zpracování signálů a obrazů. Vydavatelství ČVUT, Praha 2007
2. V. d. Enden, A., Verhoeckx, A.M.: Discrete signal processing. Prentice Hall, 1989
3. Bendat, J.S., Piersol, A.G.: Engineering Applications of Correlation and Spectral Analysis. J. Wiley, 1980, 1993
4. Gonzales, R.C., Woods, R.E.: Digital Image Processing. Addison - Wesley, 1992
5. Šonka, M., Hlaváč, V., Boyle, R.D.: Image processing, analysis and machine vision. 3. vydání, Thomson Learning, Toronto, Canada, 2007
6. Svoboda, T., Kybic, J., Hlaváč, V.: Image processing, analysis and machine vision. The MATLAB Companion, Thomson Learning, Toronto, Canada, 2007
- Poznámka:
-
Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14+6
Typ cvičení: l, c, p
Předmět je nabízen také v anglické verzi.
Bc.KM, navaz.Mg.1.rok, zajišť. K13138 a K13133.
- Rozvrh na zimní semestr 2011/2012:
- Rozvrh není připraven
- Rozvrh na letní semestr 2011/2012:
-
06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po Út St Čt Pá - Předmět je součástí následujících studijních plánů:
-
- Kybernetika a měření- strukturované studium (povinný předmět)
- Softwarové inženýrství (volitelný předmět odborný)
- Web a multimedia (volitelný předmět odborný)
- Manažerská informatika (volitelný předmět odborný)
- Inteligentní systémy (volitelný předmět odborný)