Analiza i przetwarzanie obrazów cyfrowych

obowiązkowe

Przedmiot "Analiza i przetwarzanie obrazów cyfrowych" dotyczy dziedziny informatyki zajmującej się przetwarzaniem, analizą i interpretacją obrazów cyfrowych za pomocą algorytmów i metod matematycznych.

W ramach przedmiotu omawia się różne techniki przetwarzania obrazów, takie jak filtracja, segmentacja, detekcja krawędzi, czy klasteryzacja, a także technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego zastosowane w rozpoznawaniu obrazów.

Studenci uczą się projektować i implementować algorytmy i systemy, które pozwalają na automatyczne przetwarzanie obrazów cyfrowych, np. w celu rozpoznawania obiektów, identyfikacji wzorców, czy wykrywania i analizy zmian w obrazach.

Celem przedmiotu jest zrozumienie, jakie są wyzwania i ograniczenia związane z analizą i przetwarzaniem obrazów cyfrowych oraz jakie technologie i metody można zastosować, aby uzyskać jak najlepsze wyniki.

CEL PRZEDMIOTU

C1. Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami i technikami cyfrowego przetwarzania obrazów cyfrowych i sygnałów wizyjnych z wykorzystaniem wiedzy o teorii sygnałów i technice cyfrowej.

C2. Nabycie przez studentów praktycznych umiejętności w zakresie rejestrowania, kodowania, kompresowania, konwersji, filtrowania, analizy i przetwarzania sygnałów wizyjnych, realizowanych dla systemów wykorzystujących informacje o obrazie.

C3. Nabycie przez studentów praktycznych umiejętności w zakresie pracy samodzielnej i zespołowej, opracowywania sprawozdań, analizowania uzyskanych wyników, itp.

WYMAGANIA WSTĘPNE

Wiedza z zakresu matematyki, techniki cyfrowej i podstaw programowania.

Znajomość zasad bezpieczeństwa pracy przy użytkowaniu profesjonalnych urządzeń wizyjnych.

Umiejętność wykonywania działań matematycznych do rozwiązywania postawionych zadań związanych z teorią sygnałów.

Umiejętność korzystania z różnych źródeł informacji w tym z instrukcji i dokumentacji technicznej.

Umiejętności pracy samodzielnej i w grupie.

Umiejętności prawidłowej interpretacji i prezentacji własnych działań.

Treści wykładów

W 1 – Analiza i przetwarzanie obrazów - wprowadzenie

W 2 – Metody pozyskiwania obrazów cyfrowych, struktura obrazów cyfrowych

W 3 – Urządzenia do wprowadzania obrazów, skanery, kamery aparaty, czytniki

W 4 – Przekształcenia geometryczne i punktowe, podstawowe transformacje

W 5 – Przekształcenia punktowe, wyrównanie histogramu, automatyczne metody poprawy jakości obrazu

W 6 – Kontekstowa filtracja obrazów, projektowanie własnych filtrów

W 7 – Filtry nieliniowe, wykrywanie narożników, filtry gradientowe

W 8 – Transformata Fouriera dla obrazów cyfrowych, transformata Wavelet

W 9 – Filtracja obrazów i detekcja cech z wykorzystaniem różnych transformat

W 10 – Typowe przekształcenia morfologiczne

W 11 – Specjalistyczne przekształcenia morfologiczne

W 12 – Analiza obrazów, segmentacja, indeksacja, pomiary

W 13 – Analiza obrazu ludzkiej twarzy

W 14 – Śledzenie obiektów w obrazach wideo

W 15 – Zaliczenie z wykładów

Treści laboratoriów

L 1 – Podstawowe operacje i funkcje w systemie Matlab, obiekty w GUI, skrypty, funkcje

L 2 – Obsługa wejścia-wyjścia, podstawowa komunikacja, odczyt i zapis obrazów w różnych formatach plików

L 3 – Operacje arytmetyczne i logiczne na obrazach, detektory różnic obrazów, skalowanie obrazów

L 4 – Przekształcenia geometryczne, skalowanie, obrót przesunięcie, wycinanie, negatyw

L 5 – Przekształcenia punktowe, wyrównanie histogramu, projektowanie własnych metod analizy i poprawy kontrastu obrazu

L 6 – Filtracja obrazów cyfrowych, projektowanie własnych filtrów

L 7 – Podstawowe filtry morfologiczne

L 8 – Detekcja krawędzi z wykorzystaniem filtracji morfologicznej, filtrów wbudowanych oraz własnych filtrów gradientowych

L 9 – Analiza obrazu za pomocą transformaty Fouriera, Falkowej i Hougha

L 10 – Metody automatycznej detekcji wybranych obiektów w obrazach statycznych

L 11 – Metody śledzenia obiektów w obrazach dynamicznych

L 12, L 13, L 14 - Projekt systemu realizującego automatyczną analizę, przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów cyfrowych

L 15 – Zaliczenie z laboratoriów

NARZĘDZIA DYDAKTYCZNE

1. wykład z wykorzystaniem prezentacji multimedialnych

2. ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem instrukcji

3. oprogramowanie inżynierskie do analizy i przetwarzania cyfrowych obrazów

4. stanowiska do ćwiczeń wyposażone w urządzenia do akwizycji sygnałów wizyjnych

1. Witold Malina, Maciej Smiatacz, Metody cyfrowego przetwarzania obrazów; Wydawnictwo EXIT, Warszawa 2005

2. Sankowski D., Mosorov W., Strzecha K., Przetwarzanie i analiza obrazów w systemach przemysłowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2011

3. Iwanowski M., Metody morfologiczne w przetwarzaniu obrazów cyfrowych, Wydawnictwo EXIT, Warszawa 2010

4. Witold Malina, Sergey Ablameyko, Waldemar Pawlak, Podstawy cyfrowego przetwarzania obrazów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2002

5. M. Kubanek, Wybrane metody i systemy biometryczne bazujące na ukrytych modelach Markowa. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2013

EU 1 – Student ma wiedzę z zakresu cyfrowego przetwarzania oraz analizy statycznych i dynamicznych obrazów, reprezentacji obrazów cyfrowych, a także w zakresie projektowania i programowania systemów do analizy obrazu, sterujących, wbudowanych i biometrycznych

EU 2 – Student ma umiejętność realizacji podstawowych przekształceń geometrycznych na obrazach cyfrowych, dokonywać filtracji obrazów również w dziedzinie częstotliwości, jak również przeprowadzać automatyczną analizę i przetwarzanie obrazów w celu detekcji wybranych elementów w obrazach statycznych oraz śledzenia wybranych elementów w obrazach dynamicznych

EU 3 – Student ma kompetencje do pracy samodzielnej oraz w zespole, a także do prowadzenia badań naukowych i wyciągania wniosków z przeprowadzonych doświadczeń

Ocena umiejętności stosowania zdobytej wiedzy w trakcie ćwiczeń laboratoryjnych

Ocena aktywności podczas zajęć

Ocena weryfikująca umiejętności rozwiązywania postawionych problemów – ocena ze sprawozdań

Ocena weryfikująca umiejętności rozwiązywania postawionych problemów – ocena zleconego projektu

Ocena weryfikująca wiedzę na temat treści przekazywanych na przedmiocie - ustne zaliczenie wykładu