Předmět Počítačová analýza obrazu (INM / NPPAO)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu INM / NPPAO - Počítačová analýza obrazu, Obchodně-podnikatelská fakulta v Karviné, Slezská univerzita v Opavě (SU).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Obsah

1. Matematický popis obrazu spojitý a diskrétní, fyziologické a psychické aspekty vidění2. Předzpracování obrazu: vzorkování a rekonstrukce obrazu, lineární operátory, sčítání a konvoluce obrazu, jednotkové transformace.3. Geometrické transformace, číslicová filtrace šumu, vyrovnání histogramu.4. Komprese obrazu, lossy/lossless komprese, redukce barev.5. Matematická a fuzzy matematická morfologie.6. Metody segmentace, Houghova transformace.7. Detekce příznaků, globální a lokální příznaky. Popisu regionů, invariantnost vůči transformacím obrazu.8. Rozpoznávání vzorů, příznakové statistické metody, nastavení klasifikátoru, shluková analýza, neuronové a fuzzy neuronové klasifikátory.1. Seznámení posluchačů s kurzem a podmínkami absolvování, organizační záležitosti. Příklady využití analýzy obrazů ve vědě, robotice, medicíně, strojírenství, bezpečnostních systémech, architektuře, historii, geografických informačních systémech, zábavním průmyslu apod.2. Matematický popis obrazu spojitý a diskrétní, fyziologické a psychické aspekty vidění, matematický model černobílého a barevného vidění, typy obrazů a zařízení pro jejich snímání.3. Předzpracování obrazu: vzorkování a rekonstrukce obrazu, lineární operátory, sčítání a konvoluce obrazu, jednotkové transformace (Fourierova, Haarova, Hadamardova).4. Geometrické transformace, číslicová filtrace šumu, ostření obrazu a vyjasnění hran, fuzzy filtrace, histogram a jeho vyrovnání.5. Komprese obrazu: lossy/lossless komprese, RLE, Huffmanovo kódování, DCT, JPEG, MPEG, redukce barev.6. Matematická a fuzzy matematická morfologie: homotopický strom, skeletonizace, dilatace, eroze, uzavření a otevření.7. Segmentace obrazu prahováním, adaptivní prahování. Sledování hranice, heuristické metody segmentace, Segmentace narůstáním a štěpením oblastí, přímým srovnáním se vzorem.8. Fuzzy adaptivní prahování, segmentace fuzzy pravidlovým systémem. Houghova transformace.9. Detekce příznaků: globální a lokální příznaky, příznaky vycházející z popisu hranic, polygonální reprezentace. Popisu regionů, skalární popisy, momenty. Evaluace příznaků, nezávislost vůči transformacím obrazu.10. Rozpoznávání vzorů: příznakové statistické metody, nastavení klasifikátoru, shluková analýza,11. Neuronové a fuzzy neuronové klasifikátory.12. Aplikace počítačové analýzy obrazu v robotice, medicíně a jiných oblastech.13. Shrnutí kurzu. Návrat k "problémovým" pasážím kurzu.

Získané způsobilosti

Student získá přehled o základních metodách zpracování a analýzy obrazu. Teoretické znalosti bude schopen prakticky aplikovat ve vlastních jednoduchých počítačových programech.

Literatura

HARALICK, R. M. - SHAPIRO, L. G. Computer and Robot Vision. New York: Addison-Wesley, 1992. ISBN 0-201-56943-4.PRATT, W. K. Digital Image Processing, Second Edition. New York: Wiley-Interscience, 1991. ISBN 0-471-85766-1.SOJKA E. Digitální zpracování a analýza obrazů. VŠB-TU Ostrava, 2000. ISBN 80-7078-746-5.KERRE E. - NACHTGEAL M. Fuzzy Techniques in Image Processing. Springer, 2000. ISBN 3-7908-1304-4.ŠONKA, M. - HLAVÁČ, V. - BOYLE, R. Image Processing, Analysis and Machine Vision. Boston: PWS, 1998. ISBN 0-534-953-93.SCHROEDER, W., MARTIN, K., LORENSEN, B. The Visualization Toolkit An Object-Oriented Approach To 3D Graphics. Kitware, Inc. Publisher, 2002. ISBN 1-930934-07-6.SCHLESINGER, M.I. - HLAVÁČ, V. Deset přednášek z teorie statistického a strukturního rozpoznávání. Praha: ČVUT, 1999. ISBN 80-01-1998-5.ŠONKA, M. - HLAVÁČ, V. Počítačové vidění. Praha: Grada, 1992. ISBN 80-85424-67-3.

Požadavky

Seminární práce, kombinovaná zkouška, min 50% účast na semináříchOstatní studijní zátěž: vyhledávání a zpracování zdrojů na internetu.