|
|
|
||
|
Metody obrazové analýzy a zpracování obrazů nacházejí využití v chemii, materiálovém inženýrství, ve vývoji nanomateriálů, ve forenzní analýze, biomedicíně a v mnoha dalších oblastech.
Předmět podává základní informace o metodách používaných při řešení úloh obecně spjatých se zpracováním dat uložených ve formě obrazové informace. Věnuje se způsobům správné barevné reprezentace, metodám týkajících se segmentace obrazu, frekvenční analýzy a jejího využití, základním úlohám z oblasti rekonstrukce a klasifikace obrazu. Cílem předmětu je pochopení základních metod a možností jejich aplikace na reálné obrazy s ohledem na extrakci žádané informace z obrazu. Praktické příklady probíhají s využitím systému Matlab jako kompromisního nástroje mezi úzce specializovanými softwarovými produkty pro obrazovou analýzu a obecným programátorským prostředím.
Poslední úprava: Fialová Jana (15.01.2018)
|
|
||
|
Předmět je uzavřen zápočtem a zkouškou. Zápočet je podmíněn aktivní účastí na cvičeních. Hodnocení zkoušky závisí na hodnocení ústní části a na hodnocení dvou projektů v průběhu semestru. Poslední úprava: MUDROVAM (14.02.2018)
|
|
||
|
Z:Barrett H., Myers K., Foundations of Image Science,Wiley,New Jersey,2004,0471153001 D:Burger W.,Burge M., Digital Image Processing,Springer,Hagengerg,2008,9781846283796 D:Gonzales R.,Woods R.,Digital Image Processing,Prentice Hall,New Jersey,2008,9780135052679 Poslední úprava: Fialová Jana (15.01.2018)
|
|
||
|
Předmět je uzavřen zápočtem a zkouškou. Zápočet je podmíněn aktivní účastí na cvičeních. Hodnocení zkoušky závisí na hodnocení ústní části a na hodnocení dvou projektů v průběhu semestru. Poslední úprava: Fialová Jana (15.01.2018)
|
|
||
|
1. Základní principy reprezentace rastrového obrazu. Pořízení rastrového obrazu a související problémy
2. Barevné modely. Palety, redukce barev, rozptylování a polotónování
3. Přehled nejdůležitějších rastrových grafických formátů, metody komprese obrazových dat
4. Míchání obrazů, využití binárních obrazů
5. Histogram a jeho úpravy, kontrast a jas, gama korekce
6. Základní segmentační metody
7. Geometrické transformace obrazu, interpolace v obrazu
8. Registrace obrazů, warping, morphing
9. Funkcionální transformace obrazu a jejich využití
10. Metody filtrace obrazu, potlačení šumu
11. Detekce hran a jejich aplikace
12. Ostření v prostorové a frekvenční oblasti
13. Matematická morfologie obrazu
14. Samostatné projekty Poslední úprava: Fialová Jana (15.01.2018)
|
|
||
|
http://uprt.vscht.cz/mudrova/zob Poslední úprava: Fialová Jana (15.01.2018)
|
|
||
|
Studenti budou umět:
Správně ukládat obrazová data a vhodně používat barevné modely a způsoby reprezentace obrazu s ohledem na jejich další zpracování Realizovat základní úlohy z oblasti obrazové analýzy Aplikovat základní segmentační metody Využívat nástrojů frekvenční analýzy pro potlačení rušivých složek a rekonstrukci obrazů Posoudit možnosti obrazové analýzy s cílem extrakce žádané informace z obrazové informace
Poslední úprava: Fialová Jana (15.01.2018)
|
|
||
|
Aplikace výpočetní techniky Poslední úprava: Fialová Jana (15.01.2018)
|
| Zátěž studenta | ||||
| Činnost | Kredity | Hodiny | ||
| Konzultace s vyučujícími | 0.2 | 6 | ||
| Účast na přednáškách | 1 | 28 | ||
| Příprava na přednášky, semináře, laboratoře, exkurzi nebo praxi | 0.5 | 14 | ||
| Práce na individuálním projektu | 1 | 28 | ||
| Příprava na zkoušku a její absolvování | 1.3 | 35 | ||
| Účast na seminářích | 1 | 28 | ||
| 5 / 5 | 139 / 140 | |||
| Hodnocení studenta | |
| Forma | Váha |
| Aktivní účast na výuce | 20 |
| Protokoly z individuálních projektů | 40 |
| Ústní zkouška | 40 |