Web

Digitální obraz

Vyučující
Daniel Sýkora
Rozsah výuky
2 + 2
Semestr
Z + L
Kredity
6
Zakončení
Z+Zk
Rozvrh
B4M33DZO
Web

Anotace

Předmět srozumitelným způsobem představuje základní metody digitálního zpracování obrazu. Výklad je zaměřen zejména na postupy, které mají zajímavý teoretický základ, ale současně vynikají jednoduchostí implementace. Zdánlivě abstraktní pojmy z matematické analýzy, teorie pravděpodobnosti či optimalizace zde ožívají formou vizuálně poutavých aplikací. Předmět se zaměřuje jak na základní principy (vzorkování a rekonstrukce signálu, monadické operace, histogram, Fourierova transformace, konvoluce, lineární a nelineární filtrace), tak i na pokročilejší techniky editace, deformace, registrace a segmentace obrazu. V průběhu semestru je látka procvičena formou šesti implementačních úloh, díky kterým si posluchači osvojí teoretické znalosti z přednášek a využijí je k řešení praktických problémů.

Přednášky

1.Monadické operace
2.Fourierova transformace
3.Konvoluce
4.Lineární filtrace
5.Nelineární filtrace
6.Editace obrazu
7.Deformace obrazu 1
8.Deformace obrazu 2
9.Registrace obrazu 1
10.Registrace obrazu 2
11.Registrace obrazu 3
12.Segmentace obrazu 1
13.Segmentace obrazu 2

Ukázky

Cvičení

1.Úvod do Matlabu
2.Monadické operace 1
3.Monadické operace 2
4.Fourierova transformace 1
5.Fourierova transformace 2
6.Lineární a nelineární filtrace 1
7.Lineární a nelineární filtrace 2
8.Editace obrazu 1
9.Editace obrazu 2
10.Registrace obrzu 1
11.Registrace obrzu 2
12.Segmentace obrazu 1
13.Segmentace obrazu 2

Literatura a zdroje

  1. Gonzalez R. C., Woods R. E.: Digital Image Processing (3rd Edition), Prentice Hall, 2008.
  2. Goshtasby A. A.: Image Registration: Principles, Tools and Methods, Springer, 2012.
  3. He J., Kim C.-S., Kuo C.-C. J.: Interactive Segmentation Techniques: Algorithms and Performance Evaluation, Springer, 2014.
  4. Paris S., Kornprobst P., Tumblin J., Durand F.: Bilateral Filtering: Theory and Applications, Now Publishers, 2009.
  5. Pratt W.: Digital Image Processing (3rd Edition), John Wiley, 2004.
  6. Radke R. J.: Computer Vision for Visual Effects, Cambridge University Press, 2012.
  7. Svoboda, T., Kybic, J., Hlaváč, V.: Image Processing, Analysis and Machine Vision. The MATLAB companion, Thomson Learning, Toronto, Canada, 2007.
  8. Šonka M., Hlaváč V., Boyle R.: Image Processing, Analysis and Machine vision (3rd Edition), Thomson Learning, 2007.