Digitalna obrada i analiza slike

Opis predmeta

Predmet omogućuje studentima stjecanje znanja iz teorije i primjena digitalne obrade i analize slika. Osnove ljudskog vizualnog sustava. Dvodimenzionalni (2-D) nizovi. Linearni 2-D sustavi. 2-D konvolucija. Otipkavanje i kvantizacija. Transformacije slike. Poboljšanje slike u prostornoj domeni. Operacije na histogramu. Izjednačavanje i modeliranje histograma slike. Homomorfno filtriranje. Median filtar. Poboljšanje slike u frekvencijskoj domeni. Obnavljanje slike. Inverzno i pseudoinverzno filtriranje. Wienerov filtar. Geometrijske transformacije slike. Reprezentacija i obrada slika u boji. Ekstrakcija značajki slike. Analiza glavnih komponenti. Detekcija rubova. Gradijentni i kompas operatori. Detekcija granice objekta. Segmentacija slike. Houghova transformacija. Metode grupiranja. Segmentacija tekstura. Primjene u biomedicini, komunikacijama, robotici i industrijskoj kontroli kvalitete.

Opće kompetencije

Student stječe znanja iz digitalne obrade i analize slika potrebna za projektiranje metoda za obradu slika u svrhu filtriranja, poboljšanja, obnavljanja i geometrijskih transformacija slika. Studenti će moći razvijati metode za analizu slika uključujući algoritme za ekstrakciju značajki slika i segmentaciju slika. Studenti će se upoznati s primjenama metoda obrade i analize slika u biomedicini, industrijskoj kontroli kvalitete i drugim područjima.

Ishodi učenja

  1. definirati i opisati koncepte teorije digitalne obrade i analize slika
  2. nabrojati primjere primjena digitalne obrade slike i videa
  3. objasniti metoda obrade i analize slike
  4. analizirati praktični problem obrade i analize slike
  5. povezati stečena znanja i dati rješenje danog problema
  6. procijeniti kvalitetu rješenja problema obrade i analize slike

Oblici nastave

Predavanja

Predavanja se izvode prema objavljenom planu i na temelju studentima dostupnih materijala.

Provjere znanja

Provjera znanja se odvija kroz međuispit i finalni ispit koji se buduju zajedno s ostalim aktivnostima studenata. Studenti koji nisu prošli ispit kroz kontinuiranu evaluaciju imaju mogućnost polaganja na ispitnom roku.

Laboratorijske vježbe

Laboratorijske vježbe se izvode prema objavljenom planu i na temelju uputa koje su dostupne studentima. Vježbe obuhvaćaju programsku implementaciju raznih metoda za obradu i analizu slike.

Konzultacije

Konzultacije su usmene i na zahtjev studenta.

Ostali oblici skupnog ili samostalnog učenja

Studentski timovi od po 3-4 studenata rade tijekom cijelog semestra na praktičnom projektu. Na kraju semestra studenti pripremaju izvješće o radu i prezentiraju rad pred ostalim studentima i nastavniku, nakon čega slijedi diskusija.

Način ocjenjivanja

Kontinuirana nastava Ispitni rok
Vrsta provjere Prag Udio u ocjeni Napomena / komentar Udio u ocjeni
Laboratorijske vježbe 50 % 20 % 50 % 0 %
Seminar/Projekt 50 % 20 % 50 % 0 %
Međuispit: Pismeni 50 % 30 % 0 %
Završni ispit: Pismeni 50 % 30 %
Ispit: Pismeni 50 % 50 %
Ispit: Usmeni 50 %

Tjedni plan nastave

  1. Uvod u digitalnu obradu i analizu slike. Pregled primjena.
  2. Dvodimenzionalni signali i sustavi. Pregled i diskusija tema timskih projekata.
  3. Transformacije slike.
  4. Poboljšanje slike.
  5. Obnavljanje slike, 1. dio.
  6. Obnavljanje slike, 2. dio.
  7. Primjeri praktičnih projekata iz obrade slike i videa (biomedicina, biometrija, auto industrija, industrija) koji se izvode na FER-u.
  8. Međuispit
  9. Ekstrakcija značajki slike. Detekcija ruba.
  10. Segmentacija slike.
  11. Analiza oblika.
  12. Analiza pokreta iz niza slika.
  13. Prezentacije timskih projekata i diskusija rezultata.
  14. Prezentacije timskih projekata i diskusija rezultata.
  15. Završni ispit

Studijski programi

Sveučilišni diplomski
Automatika (profil)
Predmeti specijalizacije profila (2. semestar)
Elektroničko i računalno inženjerstvo (profil)
Predmeti specijalizacije profila (2. semestar)
Obradba informacija (profil)
Predmeti specijalizacije profila (2. semestar)
Računarska znanost (profil)
Predmeti specijalizacije profila (2. semestar)

Literatura

S. Lončarić (2011.), Lectures Notes in Digital Image Processing, FER
R. C. Gonzalez, R. E. Woods (2007.), Digital Image Processing, Prentice Hall
M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle (2007.), Image Processing, Analysis, and Machine Vision, 3rd Ed., Brooks/Cole

Predavanja

Laboratorijske vježbe

Izvedba

ID 127250
  Ljetni semestar
4 ECTS
R2 Engleski jezik
R1 E-učenje
30 Predavanja
0 Auditorne vježbe
15 Laboratorijske vježbe

Ocjenjivanje

89 izvrstan
79 vrlo dobar
70 dobar
61 dovoljan