Politechnika Warszawska - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Przetwarzanie cyfrowe obrazów

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 103B-INIIT-ISP-POBR
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Przetwarzanie cyfrowe obrazów
Jednostka: Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych
Grupy: ( Metody inżynierii informatycznej )-Inżynieria systemów informatycznych-inż.-EITI
( Przedmioty obieralne )-Inżynieria systemów informatycznych-inż.-EITI
( Przedmioty techniczne )---EITI
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Jednostka decyzyjna:

103000 - Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych

Kod wydziałowy:

POBR

Numer wersji:

2

Skrócony opis:

Wykład ma za zadanie zapoznanie studentów z podstawowymi metodami i algorytmami cyfrowego przetwarzania obrazów oraz wprowadzenie do problematyki cyfrowego rozpoznawania obrazów. Obejmuje aktualnie stosowane algorytmy i metody: przejścia od obrazów analogowych do cyfrowych, stosowania transformat w przetwarzaniu obrazów cyfrowych, kompresji obrazów, poprawy jakości obrazów cyfrowych oraz rozpoznawania obrazów. Szczególny nacisk kładzie na prezentację wad i zalet prezentowanych algorytmów oraz problemy związane z ich praktycznym zastosowaniem.

Pełny opis:

Wykład ma za zadanie zapoznanie studentów z podstawowymi metodami i algorytmami cyfrowego przetwarzania obrazów oraz wprowadzenie do problematyki cyfrowego rozpoznawania obrazów. Obejmuje aktualnie stosowane algorytmy i metody: przejścia od obrazów analogowych do cyfrowych, stosowania transformat w przetwarzaniu obrazów cyfrowych, kompresji obrazów, poprawy jakości obrazów cyfrowych oraz rozpoznawania obrazów. Szczególny nacisk kładzie na prezentację wad i zalet prezentowanych algorytmów oraz problemy związane z ich praktycznym zastosowaniem.


Treść wykładu
Wprowadzenie do problematyki cyfrowego przetwarzania obrazów (1h)

  • podstawowe zagadnienia oraz zastosowania cyfrowego przetwarzania i analizy obrazów;
  • ich praktyczne znaczenie.

Podstawowe problemy związane z przejściem od analogowej do cyfrowej postaci funkcji jasności oraz sposoby ich rozwiązywania (3h):
  • problemy próbkowania - twierdzenie o próbkowaniu a ograniczenia praktyczne, wybór siatki próbek, wybieranie międzyliniowe;
  • problemy kwantowania - wybór liczby i struktury poziomów kwantowania, gamma korekcja;
  • opis obrazu - prawa Grassmana, kolorymetria, przestrzenie barw.


Podstawy stosowania transformat w cyfrowym przetwarzaniu obrazów (2h):
  • transformaty dyskretne;
  • ogólne zasady stosowania i zapisu transformat.


Zastosowanie w cyfrowym przetwarzaniu obrazów transformat (4h):
  • Fouriera, Walsha-Hadamarda, kosinusowej, falkowej;
  • problemy implementacyjne oraz szybkie schematy obliczeniowe.

Wprowadzenie do algorytmów kodowania obrazów (4h):
  • podstawowy teoretyczne oraz praktyczne rozwiązania stosowane w kompresji obrazów;
  • podstawowe klasy algorytmów kompresji - algorytmy stratne i bezstratne;
  • kompresja obrazów przy pomocy algorytmów: entropijnych, drzewiastych, konturowych, słownikowych, blokowych, JPEG, MPEG.

Wprowadzenie do cyfrowych metod poprawy jakości obrazów (2h). Ogólne podstawy cyfrowych algorytmów poprawy jakości obrazów, metody przestrzenne a metody częstotliwościowe, związek pomiędzy nimi.

Metody częstotliwościowe w poprawie jakości obrazów cyfrowych (2h). Podstawy stosowania metod częstotliwościowych w cyfrowym przetwarzaniu obrazów, ograniczenia implementacyjne, najczęściej stosowane filtry.

Metody przestrzenne poprawy jakości obrazów cyfrowych (4h):
  • podstawy stosowania metod przestrzennych w cyfrowym przetwarzaniu obrazów;
  • podstawy teoretyczne, wady i zalety znanych algorytmów, ograniczenia w stosowaniu;
  • poprawa jakości obrazów metodą przekształcania histogramu - algorytmy wyrównania histogramu oraz przejścia do zadanego histogramu;
  • poprawa jakości obrazów za pomocą filtrów m.in.: konwolucyjnych, rankingowych, logicznych - ich wady, zalety, sposoby implementacji.


Wprowadzenie do metod cyfrowego rozpoznawania obrazów - podstawowe zasady działania algorytmów analizy i rozpoznawania obrazów (2h)

Podstawowe rozwiązania stosowane w cyfrowym rozpoznawania obrazów (2h):
  • algorytmy segmentacji przy zastosowaniu metod: progowania, wydzielania krawędzi, rozrostu obszarów, dziel i łącz, klasyfikacji punktów;
  • metody określania cech: współczynniki kształtu, momenty geometryczne;
  • podstawowe metody identyfikacji obrazów: klasyfikacja w przestrzeni cech, metoda strukturalna.


Kolokwia (2h).



Zakres laboratorium
Laboratorium z projektem stanowi uzupełnienie wykładu o doświadczenia praktyczne w stosowaniu omawianych na nim cyfrowych algorytmów przetwarzania i analizy obrazów.


Laboratorium obejmuje problemy akwizycji i poprawy jakości obrazów cyfrowych.
Studenci w trakcie ćwiczeń na laboratorium praktycznie zapoznają się z następującymi zagadnieniami:

  • problemy akwizycji obrazów na przykładzie skanera,

  • usuwanie zakłóceń i zniekształceń z obrazu,

  • zastosowanie i właściwości przestrzennych metod poprawy jakości obrazów cyfrowych,

  • zastosowanie i właściwości częstotliwościowych metod poprawy jakości obrazów cyfrowych.



Zakres projektu
Projekt obejmuje problemy analizy i rozpoznawania obrazów.
W ramach projektu studenci projektują i implementują moduł programowy realizujący wybrane kroki przetwarzania, analizy i rozpoznawania obrazów dla konkretnego zastosowania. Projekt obejmuje implementację, testowanie i wyciągnięcie wniosków praktycznych na temat algorytmów segmentacji, wyznaczania cech oraz klasyfikacji obrazów.

Literatura:

    1. R.Tadeusiewicz : Systemy wizyjne robotów przemysłowych, WNT 1992.

    2. R.Tadeusiewicz, P.Korohoda : Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997.

    3. C.D.Watkins, A.Sadun, S.Marenka : Nowoczesne metody przetwarzania obrazu, WNT 1995.

    4. T.Pavlidis : Grafika i przetwarzanie obrazów, WNT, 1987.

    5. M.Ostrowski (red.): Informacja obrazowa, WNT, 1992.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Politechnika Warszawska.
pl. Politechniki 1, 00-661 Warszawa tel: (22) 234 7211 https://pw.edu.pl kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-2 (2024-03-29)