PředmětyPředměty(verze: 845)
Předmět, akademický rok 2018/2019
   Přihlásit přes CAS
Digitální zpracování obrazu v praxi - NPGR032
Anglický název: Digital Image Processing in Practice
Zajišťuje: Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2013
Semestr: zimní
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: zimní s.:0/2 Z [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: doc. RNDr. Barbara Zitová, Ph.D.
Třída: Informatika Bc.
Informatika Mgr. - volitelný
Kategorizace předmětu: Informatika > Počítačová grafika a geometrie
Anotace -
Poslední úprava: G_I (14.05.2013)
Seminář, který nabízí prohloubení teorie digitálního zpracování obrazu a rozpoznávání kurzu NPGR002 a její doplnění o experimenty a praktické aplikace v prostředí programovacího jazyku MATLAB. Pozornost je věnována digitalizaci obrazu, předzpracování (potlačení šumu, zvýšení kontrastu, odstranění rozmazání), detekci hran, geometrickým transformacím, příznakovému popisu objektů a metodám automatického rozpoznávání (klasifikace).
Podmínky zakončení předmětu
Poslední úprava: doc. RNDr. Barbara Zitová, Ph.D. (11.10.2017)

Úspěšné absolvování závěrečného testu - řešení zadané úlohy ze zpracování obrazu v Matlabu.

Literatura -
Poslední úprava: G_I (14.05.2013)

Gonzales R. C., Woods R. E., Digital Image Processing (3rd ed.), Addison-Wesley, 2008

Pratt W. K.: Digital Image Processing (3rd ed.), John Wiley, New York, 2001

Sylabus -
Poslední úprava: G_I (14.05.2013)

Seznámení se základy Matlabu

Fourierova transformace ( práce s amplitudou, fází, reálnou i imaginární částí, filtrace ve frekvenční oblasti)

Šum a jeho odstranění (zašumění snímku solí a pepřem, bílým šumem, parametry šumu, odstranění - konvoluční filtry, frekvenční oblast, průměrování)

Detektory hran a ekvalizace histogramu (Roberts, Sobel, Maar-Hilbert, zvýraznění hran, ekvalizace pomocí kumulativního histogramu)

Morfologie (eroze, dilatace, opening, closing, počítání objektů, skeletonizace binárních dat)

Registrace obrazu (korelace, fázová korelace, registrace afinně transformovaného obrazu)

Dekonvoluce (konvoluční teorém, inverzní filtr, Wienerův filtr, odhad parametrů)

Rozpoznávání (Fourierovy deskriptory, příznakový prostor, distanční matice, klasifikace, momentové invarianty)

Hough transformace (parametrizace a vyhledávání objektů pomocí Houghova prostoru)

Segmentace ( segmentace obrazu s důrazem na prahování, klasifikace objektů)

Bližsí podrobnosti (studijní materiály, rozvrh, zkoušky, navazující diplomové práce, apod.) najdete na

Doporučené navazující předměty v letním semestru: NPGR013 (J. Flusser, B. Zitová), NPGR022 (J. Flusser, B. Zitová), a NAIL072 (J. Štanclová).

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK