Rozvrh B4M33DZO Rozvrh A6M33ZMO Odevzdávací systém pro studentské úlohy Diskusní fórum

B4M33DZO - Digitální obraz

Přednáška s ohledem na žádanou racionalizaci slouží jak předmětům B4M33DZO Digitální obraz (BE4M33DZO v angličtině), tak i předmětu A6M33ZMO Zpracování medicínských obrazů. Na přednášku mohou také navštěvovat studenti doktorského předmětu XP33ZVD Základy počítačového vidění.

Předmět většinou přednáším anglicky s ohledem na předmět BE4M33DZO a na pravidlo FEL ČVUT v magisterském studiu, kdy se předmět přednáší anglicky, je-li v posluchárně alespoň jeden student nerozumějící česky. Stránky v angličtině včetně odkazů na anglické prezentace přednášek jsou zde. Když na přednášce nebudou studenti, kteří česky nerozumějí, bude přednáška v češtině.

Cíl předmětu

Předmět naučí v počítači reprezentovat, zpracovávat a interpretovat 2D obraz. V první části předmětu se naučíme obraz zpracovávat jako signál bez interpretace. Bude vysvětleno pořízení obrazu, lineární i nelineární metody předzpracování a komprese obrazu. Ve druhé části se naučíme metodám segmentace a registrace 2D obrazů. Látka je v laboratorních cvičeních procvičována na aplikačních příkladech, a tak student získá i praktické dovednosti.

Očekávané předběžné znalosti

Předpokládá se, že studenti předmětu znají matematickou analýzu, lineární algebru, pravděpodobnost a statistiku v rozsahu vyučovaném na FEL. Očekává se také základní programovací dovednost, a to především v MATLABu.

Nabízím studentům jako pomoc při posilování znalosti v prerekvizitách předmětu následující prezentace.

Autor Prezentace a odkaz na ni
V. Hlaváč Probability and statistics, rehearsal
V. Hlaváč Least squares

Lectures: Středa 9:15-10:45, místnost KN:E-301

Přednášející: Václav Hlaváč, Júlia Škovierová (ve výjimečném případě cesty nebo nemoci Václava Hlaváče).

Rozsah: 2 h přednáška + 2 h cvičení + 5 h domácí práce týdně.

Průsvitky pro přednášky jsou k dispozici v češtině na http://people.ciirc.cvut.cz/~hlavac/TeachPresCz/ a v angličtině na http://people.ciirc.cvut.cz/~hlavac/TeachPresEn/. Když se připravuji na konkrétní přednášku, typicky průsvitky vylepšuji.

Týden Datum Obsah Poznámky
1. 4.10.2017 Digitální obraz, pojmy. Počítačové vidění. Objekty v obraze. Interpretace. Transformace jasu.
2. 11.10.2017 Fyzikální podstata obrazu. Pořízení obrazu z geometrického i radiometrického hlediska. Cv. 1, transf. jasu
3. 18.10.2017 Geometrické transformace, interpolace. Dynamické programování.
4. 25.10.2017 Zpracování v prostorové oblasti. Konvoluce, korelace. Filtrace šumu. Homomorfický filtr. Cv. 2, seam carving, dyn. programování
5. 1.11.2017 Fourierova transformace. Vzorkovací věta. Frekvenční filtrace obrazů.
6. 8.11.2017 Obnovení obrazu. Detekce hran. Prostor měřítek. Cannyho detektor. Cv. 3, HDR
7. 15.11.2017 Segmentace obrazů - prahováním, k-průměrů, EM algoritmus
8. 22.11.2017 Segmentace obrazů - posunem těžiště, hledáním maximálního řezu v grafu. Cv. 4, segmentace
9. 29.11.2017 Metoda hlavních směrů. Vlnková transformace.
10. 6.12.2017 Registrace obrazů a objektů v obrazech.
11. 13.12.2017 Matematická morfologie. Cv. 5, registrace
12. 20.12.2017 Barevné obrazy a zpracování barevných obrazů.
13. 3.01.2018 Komprese obrazů. Komprese videa. Cv. 6, Obnovení obrazů
14. 10.01.2018 Časová rezerva. Případně Pořizování obrazů z praktického hlediska.

Cvičení

Cvičící: Radoslav Škoviera (vedoucí cvičení), Júlia Škovierová.

Detaily ke cvičením jsou uvedeny v samostatné sekci cvičení.

Upozornění: Podle Studijního a zkušebního řádu ČVUT je navštěvování přednášek nepovinné. Pro návštěvu cvičení ovšem požadujeme teoretickou znalost procvičované problematiky (podle programu cvičení), která bude vyučována na předcházejících přednáškách. Když student chce, může si látku před cvičením doplnit z doporučené literatury.

Zkouška a hodnocení

(Studenti doktorandského předmětu XP33ZVD se o zkoušce dohodnou individuálně.)

  • Zkoušeni mohou být jen ti studenti, kteří mají nárok na zápočet ze cvičení.
  • Zkouška má dvě části, písemnou a ústní. Písemka ověřuje rámcovou orientaci studenta v předmětu. V písemné části student odpovídá na typicky šest otázek, které budou vybrány ze seznamu otázek. Otázky pro konkrétní zkoušku jsou vybírány náhodně. Student má na napsání písemky 30 minut. Celkem lze z písemky získat maximálně 30 bodů.
  • U ústní zkoušky se diskutuje nad vědeckým článkem vztahujícím se k digitálnímu zpracování obrazu, který si student sám najde a prostuduje. V ústní části učitel ověřuje studentovy hlubší znalosti v oblasti, kterou si sám vybral a prostudoval. Ověřuje se také schopnost zařadit tuto znalost do kontextu předmětu a studentova předchozího studia. Článek má být v angličtině, z nedávné doby (ne starší než pět let), ze špičkového vědeckého časopisu (např. IEEE Transactions on Pattern analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on Image Processing, International Journal on Computer Vision, Image Vision and Computing, atd.). Pozor, ne všechny IEEE publikace jsou časopisy. Studenti se mohou o výběru článku poradit se cvičícími. K časopisům studenti mají elektronický přístup přes příslušný portál placený ČVUT, viz Ústřední knihovna ČVUT nebo přímo na portál. Student musí znát a na kopii článku napsat bibliografické údaje o článku, tj. nemůže jít o jen tak o nějaký z webu stažený text. Další tipy pro výběr článku můžete najít zde.
  • Ústní část zkoušky následuje po opravě písemek.
  • Výsledná známka se určí součtem bodů ze cvičení (max. 40 bodů), písemné části (max. 30 bodů) a ústní části (max. 30 bodů). Celkový počet dosažitelných bodů je tedy 100.
  • A 100-90 bodů, B 89-80 bodů, C 79-70 bodů, D 69-60 bodů, E 59-50, F < 50 bodů.

Literatura

  • Hlaváč V., Sedláček M.: Zpracování signálů a obrazů, skriptum, Vydavatelství ČVUT 2009. Obrazová část je ve druhé části skripta a zahrnuje jen část zpracování obrazu bez interpretace.
  • Šonka M., Hlaváč V., Boyle R.: Image Processing, Analysis and Machine vision, 3rd edition, Thomson Learning, Toronto, Canada, 2007. Asi deset kopií je k dispozici v knihovně Centra strojového vnímání, katedry kybernetiky FEL, zájemci nechť kontaktují sekretářku Radku Kopeckou.
  • Svoboda T., Kybic J., Hlaváč V.: Image Processing, Analysis and Machine Vision – A MATLAB Companion. Thomson, Toronto, Canada, 1 edition, 2007. Asi deset kopií je k dispozici v knihovně Centra strojového vnímání, katedry kybernetiky FEL, zájemci nechť kontaktují sekretářku Radku Kopeckou.
  • Karu Z.Z.: Signals and Systems Made Ridiculously Easy, ZiZi Press, Cambridge, MA, USA, 2001, (možno stáhnout naskenovanou). Velmi útlou knihu doporučuji těm, kdo neprošli kursem zpracování signálů, ale i těm, kdo si chtějí upevnit základ nepříliš formálním čtením.
 
Groups:
courses/b4m33dzo/start.txt · Last modified: 2017/09/22 05:33 by hlavac