Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2019/2020

Image Analysis

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
F7PMIIMA-S Z,ZK 6 2P+2C
Přednášející:
Cvičící:
Předmět zajišťuje:
katedra biomedicínské informatiky
Anotace:

Cílem předmětu je seznámit studenty s metodami zpracování a analýzy obrazu. Předmět se vyučuje v angličtině. Předmět studenty naučí, jak se zpracovávají a analyzují obrazy počítačem. Vysvětlíme metody digitálního zpracování obrazu, kdy nemáme sémantickou znalost o obsahu obrazu. Dále budeme studovat postupy analýzy obrazu, kdy podle sémantiky umíme segmentovat objekty od pozadí, popsat je příznaky a rozpoznat je. Navážeme na studentovy znalosti z matematické analýzy, lineární algebry a teorie signálů.

Požadavky:

Forma ověření studijních výsledků: Podmínky zápočtu jsou absolvování čtyř praktických testů s celkovým ziskem alespoň 50 % bodů a odevzdání zápočtové úlohy. Zkouška má písemnou část, která se skládá z převážně teoretických otázek s následním ústním dozkoušení v rozsahu odpřednášené a odcvičené látky.

Požadavky na studenty: Povinná účast na cvičeních (max. 2 absence).

Osnova přednášek:

1.Image Processing vs. computer vision. Role of interpretation. Objects in the image. Digital image.

2.Distance transformation. Obtaining images from a geometric and radiometric point of view.

3.Fourier Transform. Sampling.

4.Frequency filtering of the image. Principal Component Analysis (PCA).

5.Transformation of brightness, geometric transformation, interpolation.

6.Image processing in the spatial domain. Convolution, correlation.

7.Noise filtering. Edge detection.

8.Mathematical morphology.

9.Object segmentation in images.

10.Segmentation using chart optimization.

11.Object description in images.

12.Object recognition in images.

13.Image registration and registration of objects in images.

14.Color images. Image compression.

Osnova cvičení:

1.Image Processing vs. computer vision. Role of interpretation. Objects in the image. Digital image.

2.Distance transformation. Obtaining images from a geometric and radiometric point of view.

3.Fourier Transform. Sampling.

4.Frequency filtering of the image. Principal Component Analysis (PCA).

5.Transformation of brightness, geometric transformation, interpolation.

6.Image processing in the spatial domain. Convolution, correlation.

7.Noise filtering. Edge detection.

8.Mathematical morphology.

9.Object segmentation in images.

10.Segmentation using chart optimization.

11.Object description in images.

12.Object recognition in images.

13.Image registration and registration of objects in images.

14.Color images. Image compression.

Cíle studia:

Cílem předmětu je seznámit studenty s metodami zpracování a analýzy obrazu.

Studijní materiály:

Povinná literatura:

[1] HLAVÁČ, Václav a Miloš. SEDLÁČEK. Zpracování signálů a obrazů. 2. přeprac. vyd. Praha: ČVUT, 2007. ISBN 978-80-01-03110-0.

Doporučená literatura:

[2] SONKA, Milan., Vaclav. HLAVAC a Roger BOYLE. Image processing, analysis, and machine vision. Fourth edition. Stamford, CT, USA: Cengage Learning, 2015. ISBN 978-1133593607.

[3] SZELISKI, Richard. Computer vision: algorithms and applications. London: Springer, c2011. Texts in computer science. ISBN 978-1-84882-934-3. The book draft is freely available for http://szeliski.org/Book/

Poznámka:
Další informace:
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 8. 12. 2019
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet5604406.html