PředmětyPředměty(verze: 809)
Předmět, akademický rok 2017/2018
   Přihlásit přes CAS
Variační metody ve zpracování obrazu - NPGR029
Anglický název: Variational methods in image processing
Zajišťuje: Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2014
Semestr: letní
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: letní s.:2/0 Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Garant: doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D.
Třída: DS, softwarové systémy
Informatika Mgr. - volitelný
Kategorizace předmětu: Informatika > Počítačová grafika a geometrie
Korekvizity : NPGR002
Anotace -
Poslední úprava: T_KSVI (12.05.2009)

Předmět volně navazuje na základní kurz zpracování obrazu NPGR002. Jde o výběrovou přednášku určenou pro studenty s hlubším zájmem o obor. Valnou většinu problému ze zpracování obrazu lze formulovat jako variační úlohu. Nejprve se seznámíme se základy variačního počtu a numerickými metodami řešící optimalizační problémy. V další části se naše pozornost soustředí na problémy ze zpracováni obrazu, které formulujeme jako optimalizační úlohy a ukážeme si jejich možná řešení na řadě praktických aplikacích.
Literatura - angličtina
Poslední úprava: doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D. (19.04.2016)

G. Aubert, P. Kornprobst: Mathematical problems in image processing, Springer, 2002

C.M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006

A. Antoniou, W.-S. Lu: Practical Optimization: Algorithms and Engineering Applications, Springer, 2007

Sylabus -
Poslední úprava: T_KSVI (14.05.2009)

  • variační počet (historie, Euler-Lagrangeovy rovnice, brachistochrona, Lagrangeova funce, funkce s omezenou variací)
  • numerické metody řešení (parciální diferenciální rovnice, metoda konečných prvků, metoda konečných diferencí, metoda největšího spádu, konjugovaných gradientů, kvadratické programování)
  • aproximace funkcí
  • registrace obrazu (TPS - thin plate spline)
  • rekonstrukce obrazu (odstraňování šumu, dekonvoluce, regularizace pomocí totální variace,rekonstrukce medicínských dat)
  • segmentace obrazu (Mumford-Shah funkcionál, active contours, metoda level-sets, klasifikace)
  • detekce pohybu (optical flow)
  • shluková analýza, výběr příznaků

Bližší podrobnosti (studijní materiály, rozvrh, zkoušky, navazující diplomové práce, apod.) budou na http://zoi.utia.cas.cz/teaching

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK