Detail předmětu

Počítačové vidění

POV Ak. rok 2013/2014 zimní semestr 5 kreditů

Aktuální akademický rok

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

Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c. (UPGM)

Jazyk výuky

česky

Zakončení

zkouška

Rozsah

  • 26 hod. přednášky
  • 26 hod. projekty

Zajišťuje ústav

Ústav počítačové grafiky a multimédií (UPGM)

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

  1. Úvod, motivace, základní principy, principy vidění (Zemčík 17.9. slajdy) přednáška bude končit cca 9:30
  2. Clustering, shlukování, statistické metody (Španěl 24.9. slajdy)
  3. Segmentace, analýza barev, analýza histogramu (Španěl 1.10.  slajdy)
  4. Analýza a extrakce příznaků z textur (Přibyl B., 8.10. slajdy)
  5. Detekce objektů, metoda AdaBoost, WaldBoost (Hradiš, 15.10.  slajdy)
  6. Detekce geometrických tvarů, Houghova transformace, RHT, transformace, RANSAC (Hradiš, 22.10.  slajdy1, slajdy2)
  7. Detekce a parametrizace objektů v obraze (Juránek 29.10.  slajdy)
  8. Test, Automatické tagování obrazů (Hradiš, 5.11. slajdy )
  9. Invariantní oblasti obrazu (Beran, 12.11. slajdy)
  10. Průmyslové aplikace, Bezpečnostní aplikace (Zemčík, 19.11.)
  11. Vidění člověka (Seeman 26.11.)
  12. 3D počítačové vidění (Zemčík, 3.12.)
  13. Akcelerace zpracování obrazu, závěr (Zemčík, 10.12.)

Průběžná kontrola studia

Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.

Metody vyučování

Výuka předmětu je realizována formou: Přednáška - 2 vyučovací hodiny týdně, Projekty - 1 vyučovací hodina týdně.

Kontrolovaná výuka

Domácí úlohy, půlsemestrální test, individuální projekt.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

Nahoru