Digitální zpracování obrazu

Sylabus

- digitalizace obrazu, vzorkování a kvantování spojitých funkcí, Shannonův teorém, aliasing

- základní operace s obrazy, histogram, změny kontrastu, odstranění šumu, zaostření obrazu

- lineární filtrace v prostorové a frekvenční oblasti, konvoluce, Fourierova transformace

- detekce hran

- degradace obrazu a její modelování, inverzní a Wienerův filtr, odstranění základních typů degradací (rozmazání pohybem a defokusací)

- segmentace obrazu

- registrace (matching) obrazů

- příznakový popis rovinných objektů

- invariantní příznaky, Fourierovy deskriptory, momentové invarianty, diferenciální invarianty

- teorie příznakového rozpoznávání, klasifikátory s učením a bez učení, NN-klasifikátor, lineární klasifikátor, Bayesův klasifikátor

- shluková analýza v postroru příznaků, iterační a hierarchické metody

Blizsi podrobnosti (studijni materialy, rozvrh, zkousky, navazujici diplomove prace, apod.) najdete na http://zoi.utia.cas.cz/teaching

Doporučené navazující předměty v letním semestru: PGR013 (J. Flusser, B. Zitová), PGR022 (J. Flusser, B. Zitová), a AIL072 (J. Štanclová).

Anotace

Úvodní přednáška z digitálního zpracování obrazu a rozpoznávání. Hlavní pozornost je věnována digitalizaci obrazu, předzpracování (potlačení šumu, zvýšení kontrastu, odstranění rozmazání), detekci hran, geometrickým transformacím, příznakovému popisu objektů a metodám automatického rozpoznávání (klasifikace).

Výklad teorie bude doprovázen ukázkami experimentů a praktických aplikací.