Last update: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (20.01.2018)
The subject presents basic principles of image processing and applications of functional transforms in image analysis, A special attention is paid to processing of colors, image segmentation, rejection of noise components, image enhancement, data compression, pattern recognition and feature classification including estimation of accuracy and cross-validation errors. Applications include processing of images related to chemistry, material engineering, biochemistry, and biomedicine.
Last update: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (20.01.2018)
Předmět je zaměřen na základní principy metod zpracování obrazů a použití funkcionálních transformací v obrazové analýze. Pozornost je dále věnována zpracování barev, segmentaci obrazu, potlačování rušivých jevů, kompresním algoritmům a klasifikačním metodám včetně odhadu přesnosti a ověření chyb dílčích modelů. Teoretické partie jsou doplněny ukázkami a příklady s reálným využitím v chemii, materiálovém inženýrství, biochemii a biomedicíně.
Aim of the course -
Last update: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (20.01.2018)
Student will know how:
to choose appropriate methods for image processing
to apply selected mathematical methods and computational tools for image analysis
to use pattern recognition and classification methods in multidimensional data processing
Last update: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (20.01.2018)
Studenti budou umět:
volit vhodné metody pro zpracování obrazů
aplikovat vybrané matematické metody a výpočetní prostředky pro analýzu obrazů
užívat metody rozpoznávání vzorů a klasifikace vlastností pro zpracování vícerozměrných dat
Literature -
Last update: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (20.01.2018)
Z - Gonzales R., Woods R., Digital Image Processing, Prentice Hall, 2008
D - I.T. Jolliffe: Principal Component Analysis, 2nd ed., Springer-Verlag, New York, 2002
D - http://basic-eng.blogspot.com/2005/12/object-detection-using-hough-transform.html
Last update: Mudrová Martina Ing. Ph.D. (16.09.2015)
Z - Gonzales R., Woods R., Digital Image Processing, Prentice Hall, 2008
D - I.T. Jolliffe: Principal Component Analysis, 2nd ed., Springer-Verlag, New York, 2002
D - http://basic-eng.blogspot.com/2005/12/object-detection-using-hough-transform.html
Learning resources -
Last update: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (20.01.2018)
Last update: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (20.01.2018)
During studies of this subject it is necessary either to submit the own paper using image processing methods in the area of own research or to evaluate an individual project.
Last update: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (20.01.2018)
V rámci studia je nutné alternativně předložit publikaci s aplikací vybraných metod zpracování obrazů v oblasti vlastní odborné práce nebo zpracovat daný individuální projekt.
Syllabus -
Last update: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (20.01.2018)
1. Fundamentals of computational, programming and visualization system MATLAB / SIMULINK
2. Mathematical representation of multidimensional signals, image coding
3. Selected numerical methods for image processing: interpolation, approximation
4. Two-dimensional discrete Fourier transform in image analysis and resolution changes
5. Multi-dimensional digital filters in image-denoising
6. Gradient methods in image enhancement
7. Selected methods of image segmentation, feature extraction and classification
8. Discrete wavelet transform in data compression image denoising
9. Computational intelligence in microscopic data analysis and classification
10. Spatial data visualization and processing
11. Selected methods of biomedical multidimensional data processing
12. CASE STUDY 1: Image spectral analysis
13. CASE STUDY 2: Digital filtration and enhancement of multidimensional signals
14. CASE STUDY 3: Feature detection and classification of image components
Last update: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (20.01.2018)
1. Základy výpočetního, programového a vizualizačního systému MATLAB / SIMULINK