Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Cyfrowe przetwarzanie obrazów
Koordynator przedmiotu:
Rajmund Kożuszek
Status przedmiotu:
Fakultatywny dowolnego wyboru
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Informatyka
Grupa przedmiotów:
Przedmioty techniczne - podstawowe
Kod przedmiotu:
POBR
Semestr nominalny:
2 / rok ak. 2021/2022
Liczba punktów ECTS:
4
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
1. liczba godzin kontaktowych – 62 godz., w tym obecność na wykładach 30 godz., obecność na laboratorium 15 godz., obecność na spotkaniach projektowych 15 godz., obecność na egzaminie 2 godz. 2. praca własna studenta – 53 godz., w tym przygotowanie do laboratorium 8 godz., przygotowanie projektu 25 godz., przygotowanie do egzaminu 20 godz. Łączny nakład pracy studenta wynosi 115 godz., co odpowiada 4 pkt. ECTS.
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
2,16 pkt. ECTS, co odpowiada 62 godz. kontaktowym
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
2,19 pkt. ECTS w tym 15 godz. zajęć laboratoryjnych plus 8 godz. przygotowania do laboratoriów, 15 godz. spotkań projektowych oraz 25 godz. realizacji projektu
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium15h
  • Projekt15h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Wymagana jest umiejętność programowania w stopniu umożliwiającym implementację algorytmów prezentowanych na zajęciach.
Limit liczby studentów:
48
Cel przedmiotu:
Przedmiot ma za zadanie zapoznanie studentów z podstawowymi metodami i algorytmami cyfrowego przetwarzania obrazów oraz wprowadzenie do problematyki cyfrowego rozpoznawania obrazów.
Treści kształcenia:
Wykład: Wprowadzenie do problematyki cyfrowego przetwarzania obrazów (1h) • podstawowe zagadnienia oraz zastosowania cyfrowego przetwarzania i analizy obrazów; • ich praktyczne znaczenie. Podstawowe problemy związane z przejściem od analogowej do cyfrowej postaci funkcji jasności oraz sposoby ich rozwiązywania (3h): • problemy próbkowania - twierdzenie o próbkowaniu a ograniczenia praktyczne, wybór siatki próbek, wybieranie międzyliniowe; • problemy kwantowania - wybór liczby i struktury poziomów kwantowania, gamma korekcja; • opis obrazu - prawa Grassmana, kolorymetria, przestrzenie barw. Podstawy stosowania transformat w cyfrowym przetwarzaniu obrazów (2h): • transformaty dyskretne; • ogólne zasady stosowania i zapisu transformat. Zastosowanie w cyfrowym przetwarzaniu obrazów transformat (4h): • Fouriera, Walsha-Hadamarda, kosinusowej, falkowej; • problemy implementacyjne oraz szybkie schematy obliczeniowe. Wprowadzenie do algorytmów kodowania obrazów (4h): • podstawowy teoretyczne oraz praktyczne rozwiązania stosowane w kompresji obrazów; • podstawowe klasy algorytmów kompresji - algorytmy stratne i bezstratne; • kompresja obrazów przy pomocy algorytmów: entropijnych, blokowych, JPEG, MPEG. Wprowadzenie do cyfrowych metod poprawy jakości obrazów (2h). Ogólne podstawy cyfrowych algorytmów poprawy jakości obrazów, metody przestrzenne a metody częstotliwościowe, związek pomiędzy nimi. Metody częstotliwościowe w poprawie jakości obrazów cyfrowych (2h). Podstawy stosowania metod częstotliwościowych w cyfrowym przetwarzaniu obrazów, ograniczenia implementacyjne, najczęściej stosowane filtry. Metody przestrzenne poprawy jakości obrazów cyfrowych (4h): • podstawy stosowania metod przestrzennych w cyfrowym przetwarzaniu obrazów; • podstawy teoretyczne, wady i zalety znanych algorytmów, ograniczenia w stosowaniu; • poprawa jakości obrazów metodą przekształcania histogramu; • poprawa jakości obrazów za pomocą filtrów m.in.: konwolucyjnych, rankingowych, logicznych - ich wady, zalety, sposoby implementacji. Wprowadzenie do metod cyfrowego rozpoznawania obrazów - podstawowe zasady działania algorytmów analizy i rozpoznawania obrazów (2h) Podstawowe rozwiązania stosowane w cyfrowym rozpoznawania obrazów (2h): • algorytmy segmentacji przy zastosowaniu metod: progowania, wydzielania krawędzi, rozrostu obszarów, dziel i łącz, klasyfikacji punktów; • metody określania cech: współczynniki kształtu, momenty geometryczne; • podstawowe metody identyfikacji obrazów: klasyfikacja w przestrzeni cech, metoda strukturalna. Kolokwia (2h). Laboratorium: Laboratorium stanowi uzupełnienie wykładu o doświadczenia praktyczne w stosowaniu omawianych na nim cyfrowych algorytmów przetwarzania i analizy obrazów. Stanowi też przygotowanie do projektu. Obejmuje w szczególności problemy akwizycji i poprawy jakości obrazów cyfrowych oraz wprowadzenie do procedur segmentacji i wyznaczania cech. Studenci w trakcie ćwiczeń na laboratorium praktycznie zapoznają się z zagadnieniami takimi jak: akwizycji obrazów cyfrowych, usuwanie zakłóceń i zniekształceń z obrazu, zastosowanie i właściwości przestrzennych metod poprawy jakości obrazów cyfrowych, zastosowanie i właściwości częstotliwościowych metod poprawy jakości obrazów cyfrowych, dobór i implementacja algorytmów obliczania cech. Projekt: Celem projektu jest praktyczne zapoznanie się studentów z cyfrowymi metodami przetwarzania, analizy i rozpoznawania obrazów. W ramach projektu studenci pracują indywidualnie. Ich zadaniem jest dla indywidualnie wybranej klasy obrazów dobranie, zaimplementowanie i przetestowanie odpowiednich procedur wstępnego przetworzenia, segmentacji, wyznaczania cech oraz identyfikacji obrazów cyfrowych. Powstały w wyniku projektu program powinien poprawnie rozpoznawać wybrane obiekty dla reprezentatywnego zestawu obrazów wejściowych.
Metody oceny:
W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci pracują indywidualnie pod kontrolą i opieką prowadzących. Zapoznają się z praktycznymi aspektami cyfrowego przetwarzania obrazów. Ćwiczenia laboratoryjne stanowią jednocześnie przygotowanie do projektu. Realizacja projektu przez studentów rozpoczyna się w drugiej połowie semestru. Materiał wykładu jest tak uszeregowany aby w odpowiednim czasie możliwe było przystąpienie do realizacji projektu. W ramach projektu studenci pracują indywidualnie pod opieką prowadzącego. Projektują i implementują moduł programowy realizujący wybrane kroki przetwarzania, analizy i rozpoznawania obrazów dla konkretnego zastosowania.
Egzamin:
tak
Literatura:
R.Tadeusiewicz : Systemy wizyjne robotów przemysłowych, WNT, 1992 (fragment tej książki w postaci elektronicznej studenci otrzymują na trzecim ćwiczeniu laboratoryjnym jako podstawowy materiał pomocny w realizacji projektu) 2. R.Tadeusiewicz, P.Korohoda : Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997 (książka oficjalnie dostępna w postaci elektronicznej: http://winntbg.bg.agh.edu.pl/skrypty2/0098/komputerowa_analiza.pdf ) 3. C.D.Watkins, A.Sadun, S.Marenka : Nowoczesne metody przetwarzania obrazu, WNT, 1995 4. T.Pavlidis : Grafika i przetwarzanie obrazów, WNT, 1987 5. W.Malina, M.Smiatacz : Cyfrowe przetwarzanie obrazów, EXIT, 2008 6. R.C.Gonzalez, R.E.Woods: Digital Image Processing, Pearson; 3rd edition, 2007
Witryna www przedmiotu:
https://usosweb.usos.pw.edu.pl/kontroler.php?_action=katalog2/przedmioty/pokazPrzedmiot&prz_kod=103D-INIMU-MSP-POBR
Uwagi:
(-)

Efekty uczenia się