Digital Image
| Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
|---|---|---|---|---|
| BE4M33DZO | Z,ZK | 6 | 2P+2C | anglicky |
- Vztahy:
- Podmínkou zápisu na předmět BE4M33DZO je, že student si nejpozději ve stejném semestru zapsal příslušný počet předmětů ze skupiny BEZBM
- Předmět BE4M33DZO nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět AE4M33DZO (vztah je symetrický)
- Předmět BE4M33DZO nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět A4M33DZO (vztah je symetrický)
- Předmět BE4M33DZO nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B4M33DZO (vztah je symetrický)
- Předmět BE4M33DZO může při kontrole studijních plánů nahradit předmět B4M33DZO
- Předmět BE4M33DZO může při kontrole studijních plánů nahradit předmět AE4M33DZO
- Předmět BE4M33DZO může při kontrole studijních plánů nahradit předmět A4M33DZO
- Předmět BE4M33DZO nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B4M39AIM (vztah je symetrický)
- Předmět BE4M33DZO nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B4M39AIM (vztah je symetrický)
- Předmět BE4M33DZO nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět AE4M33DZO (vztah je symetrický)
- Předmět BE4M33DZO nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět A4M33DZO (vztah je symetrický)
- Předmět BE4M33DZO nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B4M33DZO (vztah je symetrický)
- Garant předmětu:
- Daniel Sýkora
- Přednášející:
- Ondřej Drbohlav, Daniel Sýkora
- Cvičící:
- Jan Čech, Ondřej Drbohlav, Daniel Sýkora, Radoslav Škoviera
- Předmět zajišťuje:
- katedra kybernetiky
- Anotace:
-
This course presents an overview of basic methods for digital image processing. It deals with practical techniques that have an interesting theoretical basis but are not difficult to implement. Seemingly abstract concepts from mathematical analysis, probability theory, or optimization come to life through visually engaging applications. The course focuses on fundamental principles (signal sampling and reconstruction, monadic operations, histogram, Fourier transform, convolution, linear and non-linear filtering) and more advanced editing techniques, including image stitching, deformation, registration, and segmentation. Students will practice the selected topics through six implementation tasks, which will help them learn the theoretical knowledge from the lectures and use it to solve practical problems.
- Požadavky:
-
It is expected that the student is familiar with calculus, linear algebra, probability and statistics to the depth taught at FEL CVUT.
- Osnova přednášek:
-
1. Monadic Operations
2. Fourier Transform
3. Convolution
4. Linear Filtering
5. Non-linear Filtering
6. Image Editing
7. Image Deformation 1
8. Image Deformation 2
9. Image Registration 1
10. Image Registration 2
11. Image Registration 3
12. Image Segmentation 1
13. Image Segmentation 2
14. Reserved
- Osnova cvičení:
-
1. Introduction to Matlab
2. Monadic Operations 1
3. Monadic Operations 2
4. Fourier Transform 1
5. Fourier Transform 2
6. Linear and Non-linear Filtering 1
7. Linear and Non-linear Filtering 2
8. Image Editing 1
9. Image Editing 2
10. Image Registration 1
11. Image Registration 2
12. Image Segmentation 1
13. Image Segmentation 2
14. Credits
- Cíle studia:
- Studijní materiály:
-
1. Gonzalez R. C., Woods R. E.: Digital Image Processing (3rd Edition), Prentice Hall, 2008.
2. Goshtasby A. A.: Image Registration: Principles, Tools and Methods, Springer, 2012.
3. He J., Kim C.-S., Kuo C.-C. J.: Interactive Segmentation Techniques: Algorithms and Performance Evaluation, Springer, 2014.
4. Paris S., Kornprobst P., Tumblin J., Durand F.: Bilateral Filtering: Theory and Applications, Now Publishers, 2009.
5. Pratt W.: Digital Image Processing (3rd Edition), John Wiley, 2004.
6. Radke R. J.: Computer Vision for Visual Effects, Cambridge University Press, 2012.
7. Svoboda, T., Kybic, J., Hlaváč, V.: Image Processing, Analysis and Machine Vision. The MATLAB companion, Thomson Learning, Toronto, Canada, 2007.
8. Šonka M., Hlaváč V., Boyle R.: Image Processing, Analysis and Machine vision (3rd Edition), Thomson Learning, 2007.
- Poznámka:
- Další informace:
- https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/BE4M33DZO
- Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:
-
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 - Rozvrh na letní semestr 2024/2025:
- Rozvrh není připraven
- Předmět je součástí následujících studijních plánů:
-
- Open Informatics - Computer Vision and Image Processing (povinný předmět oboru)
- Open Informatics - Bioinformatics (povinný předmět oboru)