Předmět Rozpoznávání obrazu (UI / N3027)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu UI / N3027 - Rozpoznávání obrazu, Filozoficko-přírodovědecká fakulta, Slezská univerzita v Opavě (SU).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Obsah
1. Matematický popis obrazu spojitý a diskrétní, fyziologické a psychické aspekty vidění2. Matematický model černobílého a barevného vidění, typy obrazů a zařízení pro jejich snímání.3. Lineární operátory, sčítání, konvoluce obrazu, cyklická konvoluce, hraniční podmínky h4. Fourierova transformace, Haarova, Hadamardova transformace, konvoluční teorém5. Vzorkování, aliasing, antialisingový filtr, rekonstrukce obrazu, příklady rekonstrukčních filtrů6. Číslicová filtrace šumu, ostření obrazu a vyjasnění hran, fuzzy filtrace, histogram a jeho vyrovnání.7. Segmentace obrazu prahováním, adaptivní prahování, sledování hranice, segmentace narůstáním a štěpením oblastí, přímým srovnáním se vzorem, segmentace fuzzy pravidlovým systmem.8. Matematická a fuzzy matematická morfologie, homotopický strom, skeletonizace, dilatace, uzavření a otevření.9. Houghova transformace, aproximace čar, kruhových úseků.10. Detekce příznaků, globální a lokální příznaky, příznaky vycházející z intensity pixelu, popisu hranic, eulerovo číslo, příznaky charakterizující textury, polygonální reprezentace.11. Popisu a indexace regionů, skalární popisy, momenty, evaluace příznaků, nezávislost vůči transformacím obrazu.12. Rozpoznávání vzorů, příznakové statistické metody, nastavení klasifikátoru, shluková analýza, rozpoznání pomocí13. etalonu, neuronové a fuzzy neuronové klasifikátory
Získané způsobilosti
Teoretické porozumění tématům obsahového vymezení předmětu. Praktické dovednosti při práci s jednotlivými tématy.
Literatura
SOJKA, E. Zpracování digitálního obrazu. 2000. ISBN 80-7078-746-5.HARALICK, R. M. , SHAPIRO, L. G. Computer and Robot Vision. New York, 1992. SZELISKI, Richard. Computer Vision: Algorithms and Applications. Berlin, 2010. SCHLESINGER, M.I., HLAVÁČ, V. Deset přednášek z teorie statistického a strukturního rozpoznávání. Praha, 1999. DOUGHERTY, G. Digital Image Processing for Medical Applications. Oxford, 2009. ISBN 978-0521860857.PRATT, W. K. Digital Image Processing, Second Edition. New York, 1991. ŠONKA, M., HLAVÁČ, V., BOYLE, R. Image Processing, Analysis and Machine Vision. Boston, 1998. 9. ŽÁRA, Jiří, SOCHOR, Jiří, FELKEL, Petr, BENEŠ, Bedřich. Moderní počítačová grafika. Brno, 2005. ISBN 978-80-2510-454-5.
Požadavky
* 75% návštěvnost přednášek a cvičení* test ve cvičení max 30 bodů* implementace vybraných metod na konkretním robotu max 30 bodů, 10 bodů dokumentace* 40 bodů zkouškapodmínka splnění 50% z každé části
Garant
Doc. Ing. Petr ČERMÁK, Ph.D.
Vyučující
Doc. Ing. Petr ČERMÁK, Ph.D.Doc. Ing. Petr ČERMÁK, Ph.D.