Digitální zpracování obrazu v praxi

Sylabus

Seznámení se základy Matlabu

Fourierova transformace ( práce s amplitudou, fází, reálnou i imaginární částí, filtrace ve frekvenční oblasti)

Šum a jeho odstranění (zašumění snímku solí a pepřem, bílým šumem, parametry šumu, odstranění - konvoluční filtry, frekvenční oblast, průměrování)

Detektory hran a ekvalizace histogramu (Roberts, Sobel, Maar-Hilbert, zvýraznění hran, ekvalizace pomocí kumulativního histogramu)

Morfologie (eroze, dilatace, opening, closing, počítání objektů, skeletonizace binárních dat)

Registrace obrazu (korelace, fázová korelace, registrace afinně transformovaného obrazu)

Dekonvoluce (konvoluční teorém, inverzní filtr, Wienerův filtr, odhad parametrů)

Rozpoznávání (Fourierovy deskriptory, příznakový prostor, distanční matice, klasifikace, momentové invarianty)

Hough transformace (parametrizace a vyhledávání objektů pomocí Houghova prostoru)

Segmentace ( segmentace obrazu s důrazem na prahování, klasifikace objektů)

Bližsí podrobnosti (studijní materiály, rozvrh, zkoušky, navazující diplomové práce, apod.) najdete na

Doporučené navazující předměty v letním semestru: NPGR013 (J. Flusser, B. Zitová), NPGR022 (J. Flusser, B. Zitová), a NAIL072 (J. Štanclová).

Anotace

Seminář, který nabízí prohloubení teorie digitálního zpracování obrazu a rozpoznávání kurzu NPGR002 a její doplnění o experimenty a praktické aplikace v prostředí programovacího jazyku MATLAB. Pozornost je věnována digitalizaci obrazu, předzpracování (potlačení šumu, zvýšení kontrastu, odstranění rozmazání), detekci hran, geometrickým transformacím, příznakovému popisu objektů a metodám automatického rozpoznávání (klasifikace).