Detail předmětu
Počítačové vidění
POV Ak. rok 2012/2013 zimní semestr 5 kreditů
Seznámení se principy a metodami počítačového vidění, metody a způsoby snímání scény, metody předzpracování (statistické zpracování) obrazu, metody filtrace, vyhledávání vzorů ("pattern recognition"), integrální transformace - Fourierova transformace, morfologie obrazu, klasifikátory, automatické třídění, 3D metody počítačového vidění, otevřené problémy počítačového vidění.
Garant předmětu
Jazyk výuky
Zakončení
Rozsah
- 26 hod. přednášky
- 26 hod. projekty
Zajišťuje ústav
Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu
Studenti se seznámí s principy a metodami počítačového vidění. Naučí se detailně vybraným metodám a způsobům snímání scény. Seznámí se i s možnostmi zpracování nasnímaných dat a reprezentací výsledků. Naučí se aplikovat získané znalosti prakticky formou projektů.
Studenti se zdokonalí v týmové práci, matematice a použití jazyka C.
Cíle předmětu
Seznámit se s principy a metodami počítačového vidění. Naučit se detailně vybraným metodám a způsobům snímání scény. Seznámit se s možnostmi zpracování nasnímaných dat a reprezentací výsledků. Naučit se aplikovat získané znalosti prakticky formou projektů.
Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti
Nejsou žádné prerekvizity.
Literatura studijní
- Žára, J., kol.: Počítačová grafika-principy a algoritmy, Grada, 1992, ISBN 80-85623-00-5
- Forsyth, D. A., Ponce, J.: Computer Vision A Modern Approach, Prentice Hall, New Jersey, USA, 2003, ISBN 0-13-085198-1
Literatura referenční
- Horn, B.K.P.: Robot Vision, McGraw-Hill, 1988, ISBN 0-07-030349-5
- Hlaváč, V., Šonka, M.: Počítačové vidění, Grada, 1993, ISBN 80-85424-67-3
- Russ, J.C.: The IMAGE PROCESSING Handbook, CRC Press, 1995, ISBN 0-8493-2532-3
- Bass, M.: Handbook of Optics, McGraw-Hill, New York, USA, 1995, ISBN 0-07-047740-X
Osnova přednášek
- Úvod, motivace, základní principy, aplikace (Zemčík slajdy 19.9.)
- Clustering, shlukování, statistické metody (Španěl slajdy 26.9.)
- Detekce objektů, metoda AdaBoost (Hradiš slajdy 3.10.)
- Segmentace, analýza barev, analýza histogramu, clustering (Španěl slajdy 10.10.)
- Detekce geometrických tvarů, Houghova transformace, RHT, RANSAC (Hradiš, slajdy1, slajdy2,17.10.)
- 3D počítačové vidění (Richter ÚAMT FEKT, slajdy 24.10.)
- Test, Průmyslové aplikace, Bezpečnostní aplikace (Zemčík, 31.10.)
- Invariantní oblasti obrazu (Beran, slajdy 7.11.)
- Test, Analýza a extrakce příznaků z textur (Přibyl?, 14.11. slajdy)
- Detekce a parametrizace objektů v obraze, transformace, RANSAC (Juránek, slajdy2 21.11.)
- Automatické tagování obrazů (28.11. Hradiš)
- Akcelerace zpracování obrazu v hardware (Zemčík, 5.12.)
- Závěr (Zemčík, 12.12.)
Témata přednášek jsou orientační a budou v průběhu semestru aktualizována.
Průběžná kontrola studia
Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.
Kontrolovaná výuka
Půlsemestrální test, individuální projekt.
Zařazení předmětu ve studijních plánech