Image Analysis
Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
---|---|---|---|---|
F7PMIIMA-S | Z,ZK | 6 | 2P+2C | anglicky |
- Garant předmětu:
- Václav Hlaváč
- Přednášející:
- Václav Hlaváč, Zoltán Szabó
- Cvičící:
- Michal Reimer
- 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:
-
Podmínky zápočtu:
Účastnit se cvičení (povoleny jsou 2 absence uznané po předchozí omluvě).
Získat nejméně 50% bodů ze cvičení. Body lze získat z testu, domácích úloh a v poslední řadě za odevzdávání úloh ze cvičení.
Podmínky zkoušky:
Zkoušeni mohou být jen ti studenti, kteří mají nárok na zápočet ze cvičení.
Zkouška má dvě části, písemnou a ústní.
Výsledná známka se určí součtem bodů ze cvičení (max. 40 bodů), písemné části (max. 30 bodů) a ústní části (max. 30 bodů).
Celkový počet dosažitelných bodů je tedy 100. A 100-90 bodů, B 89-80 bodů, C 79-70 bodů, D 69-60 bodů, E 59-50 bodů, F < 50 bodů.
- Osnova přednášek:
-
1.DZO vs. počítačové vidění. Role interpretace. Objekty v obraze. Digitální obraz. Vzdálenostní transformace. Kontrast.
2.Transformace jasu, geometrické transformace, interpolace obrazu.
3.Pořízení obrazu z optického i radiometrického hlediska.
4.Zpracování v prostorové oblasti. Konvoluce, korelace. Filtrace šumu.
5.Fourierova transformace v 1D a 2D. Frekvenční filtrace obrazů.
6.Detekce hran. Prostor měřítek. Detekce významných bodů.
7.Metoda hlavních směrů. Vlnková transformace.
8.Segmentace objektů v obrazech, prahování, K-průměrů, posun těžiště.
9.Optimalizační úlohy a metody, přehled. Grafy, grafové algoritmy (přehled).
10.Statistické rozpoznávání. Role učení. Použití pro obrazy.
11.Popis objektů.Segmentace objektů formulovaná jako optimalizační úlohy na grafech.
12.Binární i šedotónová matematická morfologie.
13.Komprese obrazů. Barevné obrazy.
14.Pevná i pružná registrace obrazů a objektů v obrazech.
- Osnova cvičení:
-
1.Základy práce s obrazem v MATLAB (načítání, převody..), geometrické transformace
2.Transformace jasu, vzdálenostní transformace
3.Ekvalizace histogramu, konvoluce, korelace, zpracování v prostorové oblasti, filtrace šumu
4.1D a 2D Fourierova transformace, frekvenční filtrace obrazu, PCA, detekce hran, detekce významných bodů
5.Top hat transformace, matematická morfologie
6.Segmentace objektů a extrakce příznaků
7.Registrace obrazů a objektů v obrazech, komprese, kódování
- 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:
- http://people.ciirc.cvut.cz/~hlavac/teaching/FBMI-ZAO/2023-2024Zima/
- 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:
-
- Navazující magisterská studijní specializace Softwarové technologie (povinný předmět)