Nazwa przedmiotu:
Widzenie maszynowe
Koordynator przedmiotu:
Dr inż. Robert Sitnik
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia I stopnia
Program:
Mechatronika
Grupa przedmiotów:
Obowiązkowe
Kod przedmiotu:
Semestr nominalny:
7 / rok ak. 2010/2011
Liczba punktów ECTS:
3
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład15h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium0h
  • Projekt15h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Kurs inżynierski matematyki. Podstawy programowania
Limit liczby studentów:
Cel przedmiotu:
Znajomość technik i algorytmów akwizycji, przetwarzania i rozpoznawania obrazów cyfrowych. Przetwarzanie i analiza sekwencji animowanych. Kodowanie i kompresja obrazów/sekwencji obrazów cyfrowych. Współczesne zastosowania techniki obrazowej.
Treści kształcenia:
(W) Obrazy szaroodcieniowe i barwne. Przestrzenie barw. Transformata Fouriera. Realizacje numeryczne DFT i FFT. Transformata falkowa. Transformata Hough’a. Porównanie transformat. Przykłady zastosowań. Operacje filtracji w dziedzinie częstości (splotowe: dolnoprzepustowe, górnoprzepustowe, różniczkowanie, wykrywanie krawędzi, poprawa jakości obrazów). Okna filtracji. Zastosowanie metod filtracji w dziedzinie częstości do poprawy metod obrazów prążkowych. Przykłady. Metody kompresji: obrazów i sekwencji obrazów, stratnej i bezstratnej. Przykładowe zastosowania. Reprezentacyjne zastosowania z omówieniem architektury systemu akwizycji i przetwarzania danych (inżynierskich, rozrywkowych, artystycznych, medycznych). (L) Ćwiczenie pozwalające na samodzielne zestawienie sceny akwizycji obrazów. Porównanie obrazów z detektorów CCD i CMOS w różnych warunkach akwizycji. Zapoznanie się z parametrami typowych kamer. Zestawienie sceny. Kalibracja kamery z zastosowaniem różnego typu wzorców oraz algorytmów przetwarzania obrazu. Usunięcie szumów przy zastosowaniu filtracji w dziedzinie obrazu lub częstości. Dobór optymalnych operacji morfologicznych. Dobór optymalnej metody kodowania i kompresji dla wybranego zbioru obrazów. Analiza działania wybranych algorytmów. Przeprowadzenie pełnego procesu rozpoznawania wybranych obiektów z przygotowanych obrazów. Zaprojektowanie sekwencji analizy obrazu w celu znalezienia poszukiwanych obiektów w scenie. (P) Zadanie do wykonania w postaci detekcji położenia obiektów w scenie. Wymagane samodzielne zaaranżowanie sceny (ustawienie oświetlenia, tła, dobór detektora, obiektywu). Zaprojektowanie ścieżki przetwarzania danych i jej realizacja. Poszukiwanie optymalnej przestrzeni cech i określenie zmienności tych cech pozwalających na detekcję zadanych obiektów.
Metody oceny:
(W) Egzamin (L) Suma punktów za wejściówki i wykonanie ćwiczeń (P) Ocena za projekt
Egzamin:
Literatura:
1. D. Watkins, A. Sadun, S. Marenka, Nowoczesne metody przetwarzania obrazu, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1995 2. K. Heim, Metody kompresji danych, Mikom, Warszawa, 2000 3. A.R. Weeks, Fundamentals of Electronic Image Processing IEEE/SPIE Press, New York, 1996
Witryna www przedmiotu:
Uwagi:

Efekty uczenia się