Digitalna obrada i analiza slike

Prikazani su podaci za akademsku godinu: 2024./2025.

Predavanja

Auditorne vježbe

Laboratorijske vježbe

Opis predmeta

Osnove ljudskog vizualnog sustava. Dvodimenzionalni (2D) nizovi. Linearni 2D sustavi. 2D konvolucija. Očitavanje i kvantizacija. Transformacije slike. Poboljšanje slike u prostornoj domeni. Operacije na histogramu. Izjednačavanje i modeliranje histograma. Homomorfno filtriranje. Filtiranje medianom. 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 kompasni operatori. Detekcija granice objekta. Segmentacija slike. Houghova transformacija. Metode grupiranja. Segmentacija tekstura. Optički tok. Primjene u biomedicini, komunikacijama, robotici i industrijskoj kontroli kvalitete.

Preduvjeti

Dobro predznanje iz matematike što uključuje linearnu algebru, infinitezimalni račun, geometriju, vjerojatnost i statistiku.

Studijski programi

Sveučilišni preddiplomski
Izborni predmeti (6. semestar)
Izborni predmeti (6. semestar)
Sveučilišni diplomski
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti profila (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Jezgreni predmet profila (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti profila (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti (2. semestar)
Izborni predmeti profila (2. semestar)

Ishodi učenja

  1. Definirati i opisati koncepte teorije digitalne obrade i analize slike
  2. Objasniti odabrane primjene digitalne obrade i analize slike
  3. Primijeniti metode 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

Na predavanjima se izlažu teorijski koncepti i algoritmi praćeni konkretnim primjerima.

Auditorne vježbe

Rješavanje zadataka vezanih uz gradivo predavanja.

Laboratorij

Korištenje računala za obradu i analizu slike.

Način ocjenjivanja

Kontinuirana nastava Ispitni rok
Vrsta provjere Prag Udio u ocjeni Prag Udio u ocjeni
Laboratorijske vježbe 50 % 20 % 50 % 20 %
Seminar/Projekt 20 % 20 % 20 % 20 %
Međuispit: Pismeni 20 % 30 % 0 %
Završni ispit: Pismeni 20 % 30 %
Ispit: Pismeni 50 % 60 %
Napomena / komentar

Prag na zbroj rezultata na međuispitu i završnom ispitu je 50%.

Tjedni plan nastave

  1. Svjetlosni i EM spektar. Ljudski vizualni sustav. Senzori slike. Uzorkovanje i kvantizacija slike.
  2. Osnovne operacije obrade slike. 2D linearni sustavi.
  3. 2D transformacije slike. Fourierova transformacija. Diskretne kosinusna i sinusna transformacija. Karhunen-Loeveova transformacija.
  4. Poboljšanje slike. Transformacije intenziteta sive boje. Operacije zasnovane na histogramu. Prostorno filtriranje. Filtriranje medianom. Homomorfno filtriranje.
  5. Modeli degradacije slike. Modeli šuma. Inverzni filtar i pseudoinverzni filtar. 2D Wienerov filtar.
  6. Ekstrakcija značajki slike. Značajke histograma. Značajke teksture. Detekcija ruba i uglova.
  7. Segmentacija slike. Usporedba s pragom. Određivanje praga. Praćenje granice. Dijeljenje i stapanje.
  8. Međuispit
  9. Houghova transformacija. Neuronske mreže za segmentaciju slike.
  10. Analiza oblika. Deskriptori granice. Deskriptori regije. Stanjivanje i skeletonizacija.
  11. Analiza pokreta. Optički tok.
  12. Registracija slike. Geometrijske transformacije. Prokrustov problem.
  13. Projekt
  14. Projekt
  15. Završni ispit

Literatura

Richard Szeliski (2017.), Computer Vision: Algorithms and Applications, Pearson
Rafael Gonzalez, Richard Woods (2017.), Digital Image Processing, Pearson
Bernd Jähne (2005.), Digital Image Processing, Springer
William K. Pratt (2013.), Introduction to Digital Image Processing, CRC Press

Izvedba

ID 268922
  Ljetni semestar
5 ECTS
R2 Engleski jezik
R2 E-učenje
30 Predavanja
0 Seminar
15 Auditorne vježbe
15 Laboratorijske vježbe
0 Konstrukcijske vježbe
0 Vježbe tjelesnog odgoja

Ocjenjivanje

87 izvrstan
75 vrlo dobar
63 dobar
51 dovoljan