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.

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

1. Základy výpočetního, programového a vizualizačního systému MATLAB / SIMULINK

2. Matematická representace vícerozměrných dat, kódování obrazů

3. Vybrané numerické metody zpracování obrazů: interpolace, aproximace

4. Dvourozměrné diskrétní Fourierova transformace v analýze obrazů a změně rozlišení

5. Vícerozměrná číslicová filtrace v potlačování rušivých složek obrazů

6. Gradientní metody při zvýrazňování obrazů

7. Vybrané metody segmentace, výběru vlastností a klasifikace obrazových komponent

8. Diskrétní wavelet transformace v kompresi dat a potlačování rušivých složek obrazů

9. Počítačová inteligence v analýze a klasifikaci mikroskopických dat

10. Vizualizace a zpracování prostorových dat

11. Vybrané aplikace zpracování obrazů v biomedicíně

12. CASE STUDY 1: Spektrální analýza obrazů

13. CASE STUDY 2: Číslicová filtrace a zvýrazňování vícerozměrných dat

14. CASE STUDY 3: Detekce vlastností a klasifikace obrazových komponent