Vyučující
|
-
Hašek Tomáš, Ing. Ph.D.
-
Klika Zdeněk, Ing. Ph.D.
-
Černý Zdeněk, Ing. Ph.D.
|
Obsah předmětu
|
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.
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Přednáška s aktivizací, Individuální konzultace, Seminární výuka
- Kontaktní výuka
- 65 hodin za semestr
- Vypracování seminární práce v magisterském studijním programu [5-100]
- 50 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku [10-60]
- 45 hodin za semestr
|
Předpoklady |
---|
Odborné znalosti |
---|
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 |
---|
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 |
---|
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 |
---|
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 |
---|
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 |
---|
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, |
Vyučovací metody |
---|
Odborné znalosti |
---|
Přednáška s aktivizací studentů, |
Individuální konzultace, |
Seminární výuka (badatelské metody), |
Samostudium, |
Odborné dovednosti |
---|
Přednáška s aktivizací studentů, |
Seminární výuka (badatelské metody), |
Samostatná práce studentů, |
Individuální konzultace, |
Obecné způsobilosti |
---|
Přednáška s aktivizací studentů, |
Individuální konzultace, |
Samostatná práce studentů, |
Seminární výuka (badatelské metody), |
Hodnotící metody |
---|
Odborné znalosti |
---|
Seminární práce, |
Individuální prezentace, |
Kombinovaná zkouška, |
Odborné dovednosti |
---|
Kombinovaná zkouška, |
Seminární práce, |
Individuální prezentace, |
Obecné způsobilosti |
---|
Kombinovaná zkouška, |
Individuální prezentace, |
Seminární práce, |
Doporučená literatura
|
-
Dobeš, Michal. Zpracování obrazu a algoritmy v C#. 1. vyd. Praha : BEN - technická literatura, 2008. ISBN 978-80-7300-233-6.
-
Hlaváč, Václav; Sedláček, Miloš. Zpracování signálů a obrazů. 1. vyd, dotisk. Praha : Vydavatelství ČVUT, 2001. ISBN 80-01-02114-9.
-
Jain, K.A. Fundamentals of Digital Image Processing. Prentice-Hall, Inc, 1989.
-
Low, A. Introductory Computer Vision and Image Processing. McGraw-Hill Book Company, London, 1991.
-
Opeenheim, V.A.; Schafer, R.W. Digital Signal Processing. Prentice-Hall, Inc, 1975.
-
Rosenfeld, A.; Kak, A.C. Digital Picture Processing. Academic Press, New York, 1982.
-
Serra, J. Image Analysis and Mathematical Morphology. Academic Press, New York, 1982.
-
Sonka, Milan; Boyle, Roger; Hlavac, Vaclav. Image processing, analysis, and machine vision. 2nd ed. Pacific Grove : PWS Publishing, 1999. ISBN 0-534-95393-X.
-
Umbaugh, Scott E. Computer imaging : digital image analysis and processing. Boca Raton : Taylor & Francis, 2005. ISBN 0-8493-2919-1.
-
Umbaugh, Scott E. Digital Image Processing and Analysis: Applications with MATLAB and CVIPtools. Boca Raton: Taylor & Francis, 2018. ISBN 978-1-4987-6602-9.
|