Вы здесь

17RMBZAO - Обработка и анализ изображений

Код Конец обучения Кредиты Объем Язык обучения
17RMBZAO З,ЭКЗ 5 2+2 русский
Лектор:
Prof. Ing. Václav Hlaváč, CSc. (гарант); Ing. Štěpán Krotus
Преподаватель практических занятий:
Ing. Štěpán Krotus
Предмет обеспечивает:
Кафедра Биомедицинской Техники
Аннотация:

Цифровая обработка изображений vs. компьютерное зрение. Роль интерпретации. Объекты в изображении. Цифровое изображение. Преобразования расстояний. Гистограмма яркости. Получение изображения с геометрической и радиометрической точек зрения. Преобразование Фурье. Вывод теоремы дискретизации. Частотная фильтрация изображений. PCA. Преобразование яркости, геометрические преобразования, интерполяция. Регистрация. Обработка в пространстве. Свертка, корреляция. Фильтрация шума. Определение граней. Линейные и нелинейные методы. Математическая морфология. Сжатие изображения. Цветные изображения. Текстура. Сегментация объектов в изображениях. Описание объектов в изображениях. Распознавание объектов в изображениях.

Требования:

Максимальное число балов - 100. За решение задач на семинарах студент получает максимум 60, за экзаменационный тест, составленный по материалам лекций – 40 балов. Оценки: < 50 F, 50-59 E, 60-69 D, 70-79 C, 80-89 B, 90-100 A.

План лекций:

1. Цифровая обработка изображений vs. компьютерное зрение. Роль интерпретации. Объекты в изображении. Цифровое изображение.

2. Преобразования расстояний. Гистограмма яркости. Получение изображения с геометрической и радиометрической точек зрения.

3. Преобразование Фурье. Вывод теоремы дискретизации.

4. Частотная фильтрация изображений. PCA.

5. Преобразование яркости, геометрические преобразования, интерполяция.

6. Регистрация.

7. Обработка в пространстве. Свертка, корреляция.

8. Фильтрация шума. Определение граней. Линейные и нелинейные методы.

9. Математическая морфология.

10. Сжатие изображения.

11. Цветные изображения. Текстура.

12. Сегментация объектов в изображениях.

13. Описание объектов в изображениях.

14. Распознавание объектов в изображениях.

План практических занятий:

1.Монохроматическая математическая морфология, замедление, эрозия.

2.Преобразование Top Hat, преобразования расстояний.

3.Преобразование Фурье.

4.Частотная фильтрация изображений.

5.Метод главных компонент (Principal Component Analysis).

6.Преобразование яркости.

7.Геометрические преобразования, интерполяция.

8.Регистрация.

9.Обработка в пространстве. Свертка, корреляция.

10.Фильтрация шумов. Определение граней. Линейные и нелинейные методы.

11.Сжатие изображений. Цветные изображения.

12.Код Хаффмана, дискретное косинусное преобразование.

13.Сегментация объектов в изображениях.

14.Обобщение отдельных тем.

Цель курса:

Цель предмета – ознакомить студента с основами обработки и анализа изображений. Будут взяты за основу знания теории сигналов.

Рекомендуемая литература:

[1] Потапов А. А., Пахомов А. А., Никитин С. А., Гуляев Ю. В., Новейшие методы обработки изображений. — M.: Физматлит, 2008. — 496 с. ISBN 9785922108416

[2] Гонсалес Р., Вудс Р., Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005, 2006. — 1072 с. ISBN 5-94836-028-8

 

Материалы для загрузки: