354-0557/01 – Zpracování a analýza obrazu (ZAO)
| Garantující katedra | Katedra robotiky | Kredity | 4 |
| Garant předmětu | prof. Dr. Ing. Petr Novák | Garant verze předmětu | prof. Dr. Ing. Petr Novák |
| Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinně volitelný |
| Ročník | 1 | Semestr | letní |
| | Jazyk výuky | čeština |
| Rok zavedení | 2005/2006 | Rok zrušení | 2010/2011 |
| Určeno pro fakulty | FS | Určeno pro typy studia | navazující magisterské |
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:
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
Další studijní materiály
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
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.