Image Processing and Analysis

Garant předmětu:

Václav Hlaváč

Přednášející:

Václav Hlaváč, Zoltán Szabó

Cvičící:

Evgeniia Karnoub, Marek Piorecký, Jan Štrobl

Předmět zajišťuje:

katedra biomedicínské informatiky

Anotace:

Předmět se zabývá tématy –digitální zpracování obrazu vs. počítačové vidění, role interpretace, objekty vobraze, digitální obraz, vzdálenostní transformace, histogram jasu, pořízení obrazu z geometrického i radiometrického hlediska, Fourierova transformace, odvození vzorkovací věty, frekvenční filtrace obrazu, PCA, transformace jasu, geometrické transformace, interpolace, registrace, zpracování v prostorové oblasti, konvoluce, korelace, filtrace šumu, detekce hran, lineární a nelineární metody, matematická morfologie, komprese obrazu, barevné obrazy, textura, segmentace objektů vobrazech, popis objektů v obrazech a jejich rozpoznávání.

Požadavky:

Požadavky na udělení zápočtu: Je vyžadováno splnění úloh ve cvičeních, které odpovídá maximálně 40 bodům.

Požadavky na hodnocení zkoušky: Zkouškový písemný test z látky přednášky zajistí max. 30 bodů. Ústní zkoušení max. 30 bodů. Ze cvičení je převzato max. 40 bodů. Hodnocení je založeno na stupnici ECTS.

Osnova přednášek:

1. DZO vs. počítačové vidění. Role interpretace. Objekty v obraze. Digitální obraz.

2. Transformace jasu, geometrické transformace, interpolace obrazu. Pořízení obrazu z optického i radiometrického hlediska.

3. Zpracování v prostorové oblasti. Konvoluce, korelace. Filtrace šumu.

4. Fourierova transformace v 1D a 2D. Frekvenční filtrace obrazů. Detekce hran. Prostor měřítek. Detekce významných bodů.

5. Metoda hlavních směrů. Vlnková transformace.

6. Vlnková transformace, dokončení. Segmentace objektů v obrazech, prahování, K-průměrů, posun těžiště.

7. Optimalizační úlohy a metody, přehled. Grafy, grafové algoritmy (přehled).

8. Statistické rozpoznávání. Role učení. Použití pro obrazy.

9. Popis objektů. Segmentace objektů formulovaná jako optimalizační úlohy na grafech.

10. Binární i šedotónová matematická morfologie.

11. Komprese obrazů. Barevné obrazy.

12. Pevná i pružná registrace obrazů a objektů v obrazech.

Osnova cvičení:

1. Šedotónová matematická morfologie, dilatace, eroze.

2. Top Hat transformace, vzdálenostní transformace.

3. Fourierova transformace, frekvenční filtrace obrazů.

4. Metoda hlavních směrů (Principal Component Analysis).

5. Transformace jasu.

6. Geometrické transformace, interpolace.

7. Registrace.

8. Zpracování v prostorové oblasti. Konvoluce, korelace.

9. Filtrace šumu. Detekce hran. Lineární a nelineární metody.

10. Komprese obrazů. Barevné obrazy.

11. Huffmanovo kódování, diskrétní kosinová transformace.

12. Segmentace objektů v obrazech.

Cíle studia:

Studijní materiály:

[1] HLAVÁČ, Václav a Miloš SEDLÁČEK. Zpracování signálů a obrazů. Vyd. 3. v Praze: ČVUT, 2009. vii, 252 s. ISBN 978-80-01-04442-1.

[2] ŠONKA, Milan, Václav HLAVÁČ, Roger BOYLE. Image processing, analysis, and machine vision. Fourth edition. Stamford: Cengage Learning, [2015], ©2015. 870 stran, A-P stran obrazových příloh. ISBN 978-1-133-59360-7.

[3] Szeliski R.Computer Vision: Algorithms and Application, Springer, Berlin, 2010. 812 p.

[4] BIRCHFELD, Stan. Image processing and analysis. Boston: Cengage Learning, [2016], © 2018. xviii, 718 stran. ISBN 978-1-285-17952-0

Poznámka:

výuka probíhá v aj

Další informace:

https://people.ciirc.cvut.cz/~hlavac/teaching/FBMI-ZAO/2023-2024Zima/

Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:

	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 KL:B-435 Karnoub E. 10:00–11:50 (přednášková par. 1 paralelka 1) Kladno FBMI Počítačová učebna
Čt	místnost KL:B-420 Hlaváč V. Szabó Z. 10:00–11:50 (přednášková par. 1) Kladno FBMI Učebna
Pá

Rozvrh na letní semestr 2023/2024:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Navazující magisterský studijní program Biomedicínské inženýrství (povinný předmět)