|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KIV / AOS
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KIV
/
AOS
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Analýza a porozumění obrazu scény
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
6
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
3
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
-
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
2 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
10
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
-
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ano
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
KIV/ZVI nebo KKY/ZDO
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
KIV/AVD, KIV/MISZ, KIV/ZOM
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Rozšířit získané znalosti z oblasti počítačového vidění a zpracování obrazu. Poznávat, analyzovat a prakticky ověřit metody segmentace a filtrace obrazu, popisy tvarů objektů, detekce a měření objektů, zabývat se principy a metodami počítačové tomografie a počítačovým viděním v IR spektru.
|
Požadavky na studenta
|
Zápočet:
- vypracování seminární práce podle zadání
- mezní termín pro získání zápočtu z AOS (2023/2024): 09. 02. 2024
Z důvodu průběžné aktualizace předmětu je pro získání zápočtu při opakovaném zapsání předmětu (viz SZŘ čl. 24 odst. 3) nutné souhlasné vyjádření garanta předmětu.
Zkouška:
- prezentace a obhajoba seminární práce
- doplňující zkušební otázky
Podrobnosti:
http://www.kiv.zcu.cz/~novyp/aos/aos.html
Upozornění:
Termíny a forma ověřování splnění požadavků mohou být upraveny s ohledem na opatření vyhlášená v souvislosti s vývojem epidemiologické situace v ČR.
|
Obsah
|
1. Metody automatického prahování a segmentace, metoda optimálního prahu, modifikace pro více prahů.
2. Metody automatického prahování a segmentace, metoda entropie histogramu.
3. Metody automatického prahování a segmentace, metoda minimální chyby.
4. Filtrace snímků metodami založenými na matici sousednosti a entropii snímku.
5. Fourierova transformace, diskrétní signály a diskrétní Fourierova transformace-DFT, vlastnosti DFT, použití DFT pro zpracování snímků ve frekvenční oblasti, amplitudové, fázové a výkonové spektrum.
6. Popisy tvarů ploch, uzavřené křivky, popis v polárních souřadnicích, reprezentace pomocí amplitudy a fáze, užití komplexní křivky.
7. Popisy ploch, uzavřené křivky, souřadnicové křivky, vyjádření Fourierovou řadou, rekonstrukce křivky, invarianty typu Fourier Descriptors, klasifikace objektů pomocí Fourierovského popisu.
8. Detekce částic, metody pro vyhodnocení počtu stop, které zanechávají radioaktivní částice na dozimetrickém terčíku, problémy automatizovaného vyhodnocování, metoda obvodu a obsahu stopy, pravděpodobnostní model, další aplikace metody v medicínské oblasti a metalografii.
9. Počítačová tomografie, metoda snímání a generování projekcí, Radonova transformace, úloha rekonstrukce 2D řezu.
10. Počítačová tomografie, Fourier Slice Theorem, sumační metody, ART, MART, filtrace při zpětné projekci. Vývoj přístrojové techniky CT a medicínské aplikace.
11. Termovizní technika, základní principy a metody, teorie záření absolutně černého tělesa, noktovize a termovize.
12. Termovizní technika, detektory světelného záření pracující v IR oblasti, problémy IR detektorů a termovizní kamery s chlazeným a nechlazeným detektorem.
13. Aplikace příznakového, strukturálního a neuronového přístupu pro rozpoznávání a klasifikaci obrazů.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
Umbaugh, Scott E. Digital Image Processing and Analysis: Applications with MATLAB and CVIPtools. Boca Raton: Taylor & Francis, 2018. ISBN 978-1-4987-6602-9.
-
Rozšiřující:
Rosenfeld, A.; Kak, A.C. Digital Picture Processing. Academic Press, New York, 1982.
-
Rozšiřující:
Opeenheim, V.A.; Schafer, R.W. Digital Signal Processing. Prentice-Hall, Inc, 1975.
-
Rozšiřující:
Low, A. Introductory Computer Vision and Image Processing. McGraw-Hill Book Company, London, 1991.
-
Doporučená:
Umbaugh, Scott E. Computer imaging : digital image analysis and processing. Boca Raton : Taylor & Francis, 2005. ISBN 0-8493-2919-1.
-
Doporučená:
Jain, K.A. Fundamentals of Digital Image Processing. Prentice-Hall, Inc, 1989.
-
Doporučená:
Serra, J. Image Analysis and Mathematical Morphology. Academic Press, New York, 1982.
-
Doporučená:
Sonka, Milan; Boyle, Roger; Hlavac, Vaclav. Image processing, analysis, and machine vision. 2nd ed. Pacific Grove : PWS Publishing, 1999. ISBN 0-534-95393-X.
-
Doporučená:
Dobeš, Michal. Zpracování obrazu a algoritmy v C#. 1. vyd. Praha : BEN - technická literatura, 2008. ISBN 978-80-7300-233-6.
-
Doporučená:
Hlaváč, Václav; Sedláček, Miloš. Zpracování signálů a obrazů. 1. vyd, dotisk. Praha : Vydavatelství ČVUT, 2001. ISBN 80-01-02114-9.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
65
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
45
|
Vypracování seminární práce v magisterském studijním programu [5-100]
|
50
|
Celkem
|
160
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
používat metody číslicového zpracování signálů a obrazů v rozsahu předmětů KIV/AZS a KIV/ZVI |
využívat získané vědomosti z teorie informace, např v rozsahu předmětu KIV/TI |
ovládat programovací techniky, viz KIV/PT, a programovací jazyk Java nebo C/C++, C# |
řešit úlohy z numerické matematiky a počtu pravděpodobnosti a statistiky, viz předměty KMA/NM, KMA/PSA |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
porozumět principům strojového vidění, popisu, topologii a geometrii obrazové scény |
orientovat se v principech a metodách filtrace snímků v prostorové a frekvenční oblasti |
využívat vlastností histogramu pro segmentaci prahováním a jasové transformace |
aplikovat morfologické transformace a provádět skeletizaci a ztenčování objektů ve snímku |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
mgr. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i laikům informace o povaze odborných problémů a vlastním názoru na jejich řešení, |
mgr. studium: používají své odborné znalosti, odborné dovednosti a obecné způsobilosti alespoň v jednom cizím jazyce, |
mgr. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru., |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
orientovat se v rozšiřujících metodách v oblasti segmentace a filtrace snímků |
používat metody Fourier Descriptors pro popis ploch, jejich rekonstrukci a rozpoznávání a klasifikaci |
porozumět principům počítačové tomografie |
aplikovat metody úběžníkového a rovnoběžného promítání |
seznámit se s principem termovizní techniky |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
algoritmizovat úlohy automatického prahování |
provádět výpočet DFT a Fourier Descriptors, rekonstruovat hranice objektů a testovat metody klasifikace |
vytvářet algoritmy pro rekonstrukci řezů metodami CT |
řešit úlohu odhadu parametrů 3D objektu metodami úběžníkového a rovnoběžného promítání a referenčního tělesa |
testovat metody odhadu počtu objektů ve snímku, praktická úloha dozimetrie |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
mgr. studium: plánují, podporují a řídí s využitím teoretických poznatků oboru získávání dalších odborných znalostí, dovedností a způsobilostí ostatních členů týmu, |
mgr. studium: používají své odborné znalosti, odborné dovednosti a obecné způsobilosti alespoň v jednom cizím jazyce, |
bc. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Seminární práce, |
Individuální prezentace, |
Kombinovaná zkouška, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Seminární práce, |
Individuální prezentace, |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Kombinovaná zkouška, |
Individuální prezentace, |
Seminární práce, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Individuální konzultace, |
Seminární výuka (badatelské metody), |
Samostudium, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Seminární výuka (badatelské metody), |
Samostatná práce studentů, |
Individuální konzultace, |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Individuální konzultace, |
Samostatná práce studentů, |
Seminární výuka (badatelské metody), |
|
|
|
|