Studenti budou umět:

• aplikovat vybrané pokročilé metody z oblasti segmentace, registrace a rekonstrukce obrazu

• kriticky zhodnotit možnosti využití jednotlivých metod

• aplikovat a interpretovat pokročilé metody frekvenční analýzy obrazu

Students will be able to:

• aply selected advanced methods in image segmentation, registration and reconstruction

• assess critically possibilities of image processing methods application

• aply and interpret advanced methods of frequency image analysis

Z:Gonzales R.,Woods R.,Digital Image Processing,Prentice Hall,New Jersey,2008,9780135052679

D: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

R:Gonzales R.,Woods R.,Digital Image Processing,Prentice Hall,New Jersey,2008,9780135052679

A:Barrett H., Myers K., Foundations of Image Science,Wiley,New Jersey,2004,0471153001

A:Burger W.,Burge M., Digital Image Processing,Springer,Hagengerg,2008,9781846283796

http://uprt.vscht.cz/mudrova/zob2

http://uprt.vscht.cz/mudrova/zob2

Bodové hodnocení zkoušky je dáno součtem hodnocení

1. šesti malých praktických skupinových projektů,

2. jednoho individuálního projektu zpracovaného včetně prezentace,

3. ústní části zkoušky

Žádná z těchto 3 částí nesmí být opomenuta.

Credits are conditioned by activity during lessons and seminars

Level of student assessment depends on

1. Six small practical group projetcs

2. One individual project including its presentation,

3. Oral part of examination

Nothing of these three parts can be ommited.

1. Fourierova transformace a její aplikace v oblasti analýzy obrazů

2. Rekonstrukce obrazu s využitím Fourierovy transformace

3. Analýza hlavních komponent

4. Detekce objektů, stanovení polohy a orientace objektu

5. Pokročilé algoritmy redukce barev

6. Analýza nezávislých komponent

7. Potlačování rušivých složek v obraze

8. Geometrické transformace objektů

9. Registrace obrazů a související problémy

10. 2D diskrétní Wavelet transformace

11. Klasifikace textur s využitím WT

12. Binární a šedotónová matematická morfologie

13. Rozvoďová transformace

14. Pokročilé segmentační metody

1. FT and its application

2. Image Reconstruction

3. Principal Component Analysis

4. Object Detection

5. Advanced Methods in Colour Reduction

6. Independent Component Analysis

7. Noise Reduction

8. 2D Interpolation

9. Image Registration

10. 2D Wavelet Tarnsform

11. Texture Classification

12. Grayscale Mathematical Morphology

13. Image Segmentation

14. Conclusion

Zápočet z předmětu je podmíněn aktivní účastí na cvičení.

Vypracování a obhajoba pěti protokolů ze samostatných prací: 0 - 25 bodů

Ústní zkouška: 0-75 bodů

Celkové bodové hodnocení: 100-90 A, 89-80 B, 79-70 C, 69-60 D, 59-50 E, méně než 50 F.