Cyfrowe przetwarzanie obrazów

Celem wykładu jest zapoznanie z możliwie jednorodnym aparatem matematycznym oraz algorytmami cyfrowego przetwarzania obrazów, ze szczególnym uwzględnieniem problematyki filtracji 2D, restauracji i kompresji obrazów. Studenci dokonują implementacji poznanych technik przetwarzania w ramach zadań projektowych poprzez aplikacje głównie w języku C++/Java.

Treść wykładu

• Matematyczny opis systemów 2D; optyczne metody i systemy
  przetwarzania obrazu; rejestracja obrazów (PSF); rejestracja obrazów
  barwnych; próbkowanie i kwantyzacja, optymalna kwantyzacja Maxa i
  Lloyda; kwantyzacja wektorowa (5h).


• Dwuwymiarowa filtracja cyfrowa; odpowiedź impulsowa, funkcja
  przenoszenia, funkcje własne; filtry wygładzające SOI, NOI; filtry
  pasmowe (DoG, LoG); filtry nieliniowe; projektowanie filtrów (2h).


• Dwuwymiarowe przekształcenia ortogonalne; (Fouriera, DCT,
  Wavelet) (3h).


• Metody polepszania jakości obrazów; wyrównywanie histogramów, filtracja odwrotna, filtracja wienerowska, filtracja medianowa, interpolacja; korekcja zniekształceń (4h).


• Wykrywanie krawędzi i segmentacja obrazów; metoda operatorów
  lokalnych (Sobela, Prewitta, Robertsa), metoda Laplasjanu, metoda
  Marr39a; segmentacja progowa, operatory morfologii matematycznej,
  analiza tekstur (4h).


• Metody opisu kształtu obiektów 2D; deskryptory geometryczne,
  deskryptory Fouriera, kody łańcuchowe; momenty; analiza morfologiczna;
  algorytmy klasyfikacji obiektów (4h).


• Metody analizy ruchu; metody różnicowe, estymacja ruchu, przepływ optyczny, metody dopasowania wzorców, śledzenie ruchu, analiza modeli ruchu (4h)


• Metody tworzenia i przetwarzania obrazów 3D; podstawy
  stereoskopi, układy stereowizyjne, metody ToF i światła strukturalnego,
  metody (4h)


Zakres laboratorium
W ramach laboratorium studenci zapoznają się z aparaturą oraz systemami
oprogramowania na współczesnych platformach. Zakłada się prace w
środowisku otwartym, w którym studenci będą mogli rozwiązywać sami
konkretne zadania:


1. Zapoznanie się z możliwościami i wykorzystaniem pakietów i
   bibliotek do przetwarzania obrazów - OpenCV, ImageJ.


2. Kompresja obrazów według standardów JPEG i MPEG.


3. Estymacja parametrów statycznych i dynamicznych procesów na
   podstawie sekwencji obrazów.


4. Zastosowanie przetwarzania obrazów w pomiarach optycznych




Zakres projektu
Przykładowe zadania projektowe:


• adaptacyjnej i nieliniowej filtracja obrazów;


• porównanie metod wykrywania krawędzi i segmentacji obrazów,
  segmentacja tekstur;


• korekcja zniekształceń obrazów;


• algorytmy detekcji i analizy ruchu;


• metody wyznaczania głębi w układach stereowizyjnych, konwersja 2D
  do 3D.

Egzamin przeprowadzany jest w formie pisemnej. Warunkiem koniecznym zaliczenia przedmiotu jest odbycie wszyskich zająć laboratoryjnych oraz uzyskanie z nich conajmniej oceny dostatecznej. Drugim warunkiem koniecznym jest oddanie i obronienie projektu. Ocena końcowa jest oceną ważoną z egzaminu i projektu 70/30.