Digital image

Přednášející:

Ondřej Drbohlav

Cvičící:

Ondřej Drbohlav

Předmět zajišťuje:

katedra kybernetiky

Anotace:

The subject teaches how to process two-dimensional image as a signal without interpretaion. Image acquisition, linear and nonlinear preprocessing methods and image compression will be studied. Studied topics will be practised on practical examples in order to obtain also practical skills.

Požadavky:

Předpokládá se, že studentka (student) zná matematickou analýzu, lineární algebru, pravděpodobnost a statistiku v rozsahu vyučovaném na FEL. Předmět také navazuje na teorii signálů. Očekává se také základní programovací dovednost, a to především v MATLABu.

Osnova přednášek:

1. Image, its acquisition and physical foundation. Color. Projection through the lens.

2. Digital image. Contiguous pixels. Distance. Intensity histogram.

3. Brightness and geometric transformations, interpolation.

4. Processing in the spatial domain. Convolution. Corelation. Noise filtration.

5. Fourier transformation I.

6. Fourier transformation II. Sampling theorem.

7. Use of the Fourier transform for images. Filtration in the frequency domain.

8. Splines, B-splines. Advanced interpolation.

9. Image reconstruction. Edge detection.

10. Multiple scale image rocessing. Wavelet transformation.

11. Image compression.

12. Texture.

13. Mathematical morphology.

14. Image processing as a solution of partial dif. equations. Inpainting.

Osnova cvičení:

1. MATLAB. Homework 1 assignment (image acquisition).

2. Constultations. Solving the homework.

3. Constultations. Solving the homework.

4. Constultations. Solving the homework.

5. Homework 1 handover. Homework 2 assignment (Fourier transformation).

6. Constultations. Solving the homework.

7. Constultations. Solving the homework.

8. Constultations. Solving the homework.

9. Homework 2 handover. Homework 3 assignment (local preprocessing).

10. Constultations. Solving the homework.

11. Constultations. Solving the homework.

12. Constultations. Solving the homework.

13. Consultations. Homework 3 handover.

14. Written test. Presentation of several best student homeworks.

Cíle studia:

Studijní materiály:

1. Šonka, M., Hlaváč, V., Boyle, R.D.: Image processing, analysis and machine vision. 3. vydání, Thomson Learning, Toronto, Canada, 2007.

2. 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: 14p+6c

Rozvrh na zimní 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	místnost KN:G-205 Drbohlav O. 12:45–14:15 (přednášková par. 1) Karlovo nám. Laboratoř PCmístnost KN:E-220 Drbohlav O. 14:30–16:00 (přednášková par. 1 paralelka 101) Karlovo nám. Laboratoř BIO
Čt
Pá

Rozvrh na letní semestr 2011/2012:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Open Informatics - Computer Vision and Image Processing (povinný předmět oboru)