354-0557/01 – Zpracování a analýza obrazu (ZAO)

Garantující katedraKatedra robotikyKredity4
Garant předmětuprof. Dr. Ing. Petr NovákGarant verze předmětuprof. Dr. Ing. Petr Novák
Úroveň studiapregraduální nebo graduálníPovinnostpovinně volitelný
Ročník1Semestrletní
Jazyk výukyčeština
Rok zavedení2005/2006Rok zrušení2010/2011
Určeno pro fakultyFSUrčeno pro typy studianavazující magisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
NOV20 prof. Dr. Ing. Petr Novák
SPA075 Ing. Petr Špaček
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zápočet a zkouška 2+2
kombinovaná Zápočet a zkouška 12+4

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Analýza požadavků na vizuální subsystém robotu, návrh vizuálního subsystému, aplikace základních operací s obrazem, jejich vyhodnocení

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)
Experimentální práce v laboratoři

Anotace

1. Uvedení problematiky, literatura, zdroje. Digitalizace obrazu (HW podpora), vzorkování a kvantování spojitých funkcí, Shannonův teorém, 2. Obrazové snímače, typy, vlastnosti, rozhraní kamer (analogové, digitální), přenos obrazu, obrazové formáty 3. Základy projektivní geometrie. Geometrická kalibrace kamery 4. Základní operace s obrazy, histogram, změny kontrastu, odstranění šumu, zaostření obrazu, Lineární filtrace v prostorové a frekvenční oblasti, konvoluce, 5. Fourierova transformace, Komprese obrazu. JPEG komprese. Fraktální komprese. MPEG komprese a digitální video. Přenos obrazu. 6. Rekonstrukce zašuměných a zkreslených obrazů. Aliasing. Kvantování Metody segmentace obrazu. Prahování. Stanovení prahu. Detekce hran. 7. Gradientní metoda. Metoda průchodu nulou. Cannyho detektor hran. Detektory rohů. Detekce čar v obrazu - Houghova transformace. 8. Neuronové sítě. Použití neuronových sítí pro vyhodnocení klasifikátorů obrazu (viz dále). 9. (pokračování) Neuronové sítě. Použití neuronových sítí pro vyhodnocení klasifikátorů obrazu (viz dále). 10. Stereovidění. Rekonstrukce prostorových souřadnic na základě znalosti dvou nebo více různých obrazů téže scény. 11. Absolutní a relativní kalibrace kamery. Problém korespondence bodů. 12. Průmyslové aplikace, praktická doporučení 13. Příznakový popis rovinných objektů - obecné principy, obrazové momenty, korelace, rozpoznávání 2-D objektů.

Povinná literatura:

V.Hlaváč, M.Šonka:Počítačové vidění,Grada 1992 E.Sojka, Digitální zpracování a analýza obrazů, VŠB-TU Ostrava, 2000 (ISBN 80- 7078-746-5). K.R. Castleman: Digital Image Processing, Prentice Hall 1996 (ISBN 0-13-211467- 4). L.J. Galbiati, Machine vision and digital image processing fundamentals, Prentice Hall, 1990 (0-13-542044-X). O. Faugeras, Three-dimensional computer vision, MIT Press, 1994 (0-262-06158- 9). R.M. Haralick, L.G. Shapiro, Computer and Robot Vision, Addison-Wesley, Reading, MA, 1992 (0-201-10877-1,-2,-3). W.K. Pratt, Digital image processing (2nd ed), John Wiley and Sons, 1991 (ISBN 0-471-85766-1). Erik Valdemar C. J. a další Intelligent active vision systems for robots. 2007, ISBN 978-3-86727-108-0

Doporučená literatura:

1.A.K.Jain: Fundamentals of Digital Image Processing. ,Prentice Hall 1989 2.A.Rosenfeld, A.C.Kak: Digital Picture Processing (2nd ed.),Acad. Press 1982 3.W.K.Pratt: Digital Image Processing (2nd ed.),J.Wiley 1992

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

E-learning

Výuka za podpory LMS Moodle

Další požadavky na studenta

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Uvedení problematiky, literatura, zdroje. Digitalizace obrazu (HW podpora), vzorkování a kvantování spojitých funkcí, Shannonův teorém, 2. Obrazové snímače, typy, vlastnosti, rozhraní kamer (analogové, digitální), přenos obrazu, obrazové formáty 3. Základy projektivní geometrie. Geometrická kalibrace kamery 4. Základní operace s obrazy, histogram, změny kontrastu, odstranění šumu, zaostření obrazu, Lineární filtrace v prostorové a frekvenční oblasti, konvoluce, 5. Fourierova transformace, Komprese obrazu. JPEG komprese. Fraktální komprese. MPEG komprese a digitální video. Přenos obrazu. 6. Rekonstrukce zašuměných a zkreslených obrazů. Aliasing. Kvantování Metody segmentace obrazu. Prahování. Stanovení prahu. Detekce hran. 7. Gradientní metoda. Metoda průchodu nulou. Cannyho detektor hran. Detektory rohů. Detekce čar v obrazu - Houghova transformace. 8. Neuronové sítě. Použití neuronových sítí pro vyhodnocení klasifikátorů obrazu (viz dále). 9. (pokračování) Neuronové sítě. Použití neuronových sítí pro vyhodnocení klasifikátorů obrazu (viz dále). 10. Stereovidění. Rekonstrukce prostorových souřadnic na základě znalosti dvou nebo více různých obrazů téže scény. 11. Absolutní a relativní kalibrace kamery. Problém korespondence bodů. 12. Průmyslové aplikace, praktická doporučení 13. Příznakový popis rovinných objektů - obecné principy, obrazové momenty, korelace, rozpoznávání 2-D objektů. 1. Moderní návrhové prostředky - Matlab. Seznámení s prostředím MATLAB - Image Processing Toolbox, Prostředky a funkce poskytované Matlabem. Interakce Matlabu s ostatními programovacími jazyky: VB.net, C,C++. 2. Experimentální pořizování obrazových dat, instalace a konfigurace kamer 3. Základní operace s obrazem v originální oblasti 4. Detekce hran a rohů, histogram – vlastní naprogramování jako „m funkce“ 5. Práce se systémem National Instruments – analýza obrazu 6. Charakteristické parametry obrazu, (momenty), neuronové sítě 7. 2D diskretní systémy, ověření charakteristik , neuronové sítě 8. 2D DFT, spektra obrazů 9. detekce čar, rozpoznání objektů

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 1960/1961 letní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodů
Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (100) 51
        Zápočet Zápočet 35 (35) 0
                Projekt Projekt 25  0
                Písemka Písemka 10  0
        Zkouška Zkouška 65 (65) 0
                Písemná zkouška Písemná zkouška 25  0
                Ústní zkouška Ústní zkouška 40  0
Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2008/2009 (N2301) Strojní inženýrství (2301T013) Robotika P čeština Ostrava 1 povinně volitelný stu. plán
2008/2009 (N2301) Strojní inženýrství (2301T013) Robotika K čeština Ostrava 1 povinně volitelný stu. plán
2007/2008 (N2301) Strojní inženýrství (2301T032) Výrobní systémy s průmyslovými roboty a manipulátory P čeština Ostrava 1 povinně volitelný stu. plán
2007/2008 (N2301) Strojní inženýrství (2301T032) Výrobní systémy s průmyslovými roboty a manipulátory K čeština Ostrava 1 povinně volitelný stu. plán
2007/2008 (N2301) Strojní inženýrství (2301T013) Robotika P čeština Ostrava 1 povinně volitelný stu. plán
2007/2008 (N2301) Strojní inženýrství (2301T013) Robotika K čeština Ostrava 1 povinně volitelný stu. plán
2006/2007 (N2301) Strojní inženýrství (2301T032) Výrobní systémy s průmyslovými roboty a manipulátory P čeština Ostrava 1 povinně volitelný stu. plán
2006/2007 (N2301) Strojní inženýrství (2301T032) Výrobní systémy s průmyslovými roboty a manipulátory K čeština Ostrava 1 povinně volitelný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku