PředmětyPředměty(verze: 809)
Předmět, akademický rok 2017/2018
   Přihlásit přes CAS
Digitální zpracování obrazu - NPGR002
Anglický název: Digital Image Processing
Zajišťuje: Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2008
Semestr: zimní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: zimní s.:3/0 Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Další informace: http://zoi.utia.cas.cz/teaching
Garant: prof. Ing. Jan Flusser, DrSc.
Třída: Informatika Bc.
Informatika Mgr. - volitelný
M Mgr. MMIB
M Mgr. MMIB > Povinně volitelné
Kategorizace předmětu: Informatika > Počítačová grafika a geometrie
Je korekvizitou pro: NPGR029, NMPG349, NPGR013
Anotace -
Poslední úprava: T_KSVI (24.04.2003)

Úvodní přednáška z digitálního zpracování obrazu a rozpoznávání. Hlavní pozornost je věnována digitalizaci obrazu, předzpracování (potlačení šumu, zvýšení kontrastu, odstranění rozmazání), detekci hran, geometrickým transformacím, příznakovému popisu objektů a metodám automatického rozpoznávání (klasifikace). Výklad teorie bude doprovázen ukázkami experimentů a praktických aplikací.
Literatura
Poslední úprava: T_KSVI (24.04.2003)

[1] Pratt W. K.: Digital Image Processing (2nd ed.), John Wiley, New York, 1991

[2] Rosenfeld A., Kak A. C.: Digital Picture Processing, Academic Press, New York, 1982

[3] Gonzales R. C., Woods R. E., Digital Image Processing (3rd ed.), Addison-Wesley, 1992

[4] Duda R.O. et al., Pattern Classification, (2nd ed.), John Wiley, New York, 2001

Sylabus -
Poslední úprava: FLUSSER/MFF.CUNI.CZ (20.09.2008)

  • digitalizace obrazu, vzorkování a kvantování spojitých funkcí, Shannonův teorém, aliasing
  • základní operace s obrazy, histogram, změny kontrastu, odstranění šumu, zaostření obrazu
  • lineární filtrace v prostorové a frekvenční oblasti, konvoluce, Fourierova transformace
  • detekce hran
  • degradace obrazu a její modelování, inverzní a Wienerův filtr, odstranění základních typů degradací (rozmazání pohybem a defokusací)
  • segmentace obrazu
  • registrace (matching) obrazů
  • příznakový popis rovinných objektů
  • invariantní příznaky, Fourierovy deskriptory, momentové invarianty, diferenciální invarianty
  • teorie příznakového rozpoznávání, klasifikátory s učením a bez učení, NN-klasifikátor, lineární klasifikátor, Bayesův klasifikátor
  • shluková analýza v postroru příznaků, iterační a hierarchické metody

Blizsi podrobnosti (studijni materialy, rozvrh, zkousky, navazujici

diplomove prace, apod.) najdete na

http://zoi.utia.cas.cz/teaching

Doporučené navazující předměty v letním semestru: PGR013 (J. Flusser, B. Zitová), PGR022 (J. Flusser, B. Zitová), a AIL072 (J. Štanclová).

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK