Sylabus
- digitalizace obrazu, vzorkování a kvantování spojitých funkcí, Shannonův teorém, aliasing
- základní operace s obrazy, histogram, změny kontrastu, odstranění šumu, zaostření obrazu
- lineární filtrace v prostorové a frekvenční oblasti, konvoluce, Fourierova transformace
- detekce hran
- degradace obrazu a její modelování, inverzní a Wienerův filtr, odstranění základních typů degradací (rozmazání pohybem a defokusací)
- segmentace obrazu
- registrace (matching) obrazů
- příznakový popis rovinných objektů
- invariantní příznaky, Fourierovy deskriptory, momentové invarianty, diferenciální invarianty
- teorie příznakového rozpoznávání, klasifikátory s učením a bez učení, NN-klasifikátor, lineární klasifikátor, Bayesův klasifikátor
- shluková analýza v postroru příznaků, iterační a hierarchické metody
Blizsi podrobnosti (studijni materialy, rozvrh, zkousky, navazujici diplomove prace, apod.) najdete na http://zoi.utia.cas.cz/teaching
Doporučené navazující předměty v letním semestru: PGR013 (J. Flusser, B. Zitová), PGR022 (J. Flusser, B. Zitová), a AIL072 (J. Štanclová).
Anotace
Úvodní přednáška z digitálního zpracování obrazu a rozpoznávání. Hlavní pozornost je věnována digitalizaci obrazu, předzpracování (potlačení šumu, zvýšení kontrastu, odstranění rozmazání), detekci hran, geometrickým transformacím, příznakovému popisu objektů a metodám automatického rozpoznávání (klasifikace).
Výklad teorie bude doprovázen ukázkami experimentů a praktických aplikací.