SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Rozpoznawanie obrazów - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Rozpoznawanie obrazów
Kod przedmiotu 11.3-WE-INFD-RozObr
Wydział Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki
Kierunek Informatyka
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów drugiego stopnia z tyt. magistra inżyniera
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2020/2021
Informacje o przedmiocie
Semestr 2
Liczba punktów ECTS do zdobycia 5
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania polski
Sylabus opracował
  • prof. dr hab. inż. Andrzej Obuchowicz
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Wykład 15 1 9 0,6 Zaliczenie na ocenę
Laboratorium 30 2 18 1,2 Zaliczenie na ocenę
Projekt 15 1 9 0,6 Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

Zapoznanie studentów z technikami przetwarzania i rozpoznawania obrazów: filtracji, segmentacji, wyznaczania parametrów morfometrycznych, klasyfikacji i klasteryzacji.

Nauczenie studentów podstawowych technik obróbki obrazów, segmentacji obiektów, wyznaczania krawędzi i parametrów morfometrycznych, wyodrębnianie i dyskryminacja cech cech oraz  klasyfikacja.

 

Wymagania wstępne

Wiedza z zakresu metod numerycznych, grafiki komputerowej, analizy danych, badań operacyjnych i uczenia maszynowego

Zakres tematyczny

  1. Formatowanie obrazów: elementy obrazu i transformacje, obrazy cyfrowe, kolor, kompresja
  2. Przetwarzanie obrazów: operatory punktowe, filtracja linii, operacje sąsiedztwa, transformata Fouriera i falkowa.
  3. Detekcja cech: cechy punktowe, detekcja krawędzi i linii.
  4. Segmentacja: aktywne kontury, metoda wododziałów i pokrewne, metody K-średnich.
  5. Rozpoznawanie obiektów i klasyfikacja obrazów

Metody kształcenia

Wykład konwecjonalny, ćwicenia laboratoryjne, projekt

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

wykład - uzyskanie pozytywnej oceny z kolokwium pisemnego

laboratorium - uzyskanie pozytywnych ocen ze sprawozdań z ćwiczeń laboratoryjnych

projekt - uzyskanie pozytywnej oceny z wykonanego projektu

ocena końcowa = 30% wykład + 40% laboratorium + 30 % projekt

 

Literatura podstawowa

1. Systemy wizyjne / Marian Wysocki, Tomasz Kapuściński. - Rzeszów : Uniwersytet Rzeszowski. Katedra Mechatroniki i Automatyki, 2013.
2. Rozpoznawanie obrazów i sygnałów mowy / Włodzimierz Kasprzak. - Warszawa : Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2009.
3. Rozpoznawanie obrazów / Witold Malina, Maciej Smiatacz. - Wyd. 2 popr. - Warszawa : Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2011.
4. Komputerowa wizja : metody interpretacji i identyfikacji obiektów / Ryszard S. Choraś. - Warszawa : Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2005.
5. Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów / Ryszard Tadeusiewicz, Przemysław Korohoda. - Kraków : Wydaw. Fundacji Postępu Telekomunikacji, 1997.

6. Computer Vision: Algorithms and Applications / Richard Szeliski / Springer 2010


 

Literatura uzupełniająca

1. Przetwarzanie i analiza obrazów w systemach przemysłowych : wybrane zastosowania / Dominik Sankowski, Volodymyr Mosorov, Krzysztof Strzecha. - Warszawa : Wydawnictwo Naukowe PWN, 2011.
2. Sieci neuronowe / red. tomu Włodzisław Duch [et al.] ; Polska Akademia Nauk. - Warszawa : "EXIT", 2000.
3. Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów / Ryszard Tadeusiewicz, Przemysław Korohoda. - Kraków : Wydaw. Fundacji Postępu Telekomunikacji, 1997.
4. Wizja komputerowa / Marian Wysocki, Joanna Marnik, Tomasz Kapuściński., Rzeszów : Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, 2004.

Uwagi


Zmodyfikowane przez prof. dr hab. inż. Andrzej Obuchowicz (ostatnia modyfikacja: 22-04-2020 14:47)