PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2022
Rozsah
2/2. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučováno online.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Předpoklady
PB130 Úvod do dig. zpracování obrazu
Knowledge at the level of the lecture PV131 Digitální zpracování obrazu is assumed.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 49 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
At the end of the course students should be able to: understand the basics of state-of-the-art mathematically well-founded methods of digital image processing; numerically solve basic partial differential equations and variational problems of digital image processing.
Výstupy z učení
At the end of the course students should be able to: understand the basics of state-of-the-art mathematically well-founded methods of digital image processing; numerically solve basic partial differential equations and variational problems of digital image processing.
Osnova
  • Image as a function, computation of differential operators
  • Linear diffusion and its relation to Gaussian blurring
  • Nonlinear isotropic diffusion
  • Nonlinear anisotropic diffusion
  • Variational filtering
  • Mathematical morphology as a solution of PDE (dilation and erosion), shock filtering
  • Parametric active contours (snakes)
  • Fast marching algorithm, basics of level set methods
  • Level-set methods (basic numerical schemes)
  • Segmentation (geodesic active contours, Mumford-Shah and Chan-Vese funkcionals)
  • Optical flow
  • Minimization based on graph-cuts
Literatura
    doporučená literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Lectures followed by class exercises in a computer room. Implementation of the key parts in C++.
Metody hodnocení
Written as well as oral examination. Attendance at class exercises required. Study materials in English. Teaching in English or Czech (in the case of all enrolled students prefer Czech)
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2021
Rozsah
2/2. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučováno online.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Rozvrh
Čt 8:00–9:50 Virtuální místnost
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
PA166/01: Čt 10:00–11:50 B311, M. Maška
Předpoklady
PB130 Úvod do dig. zpracování obrazu
Knowledge at the level of the lecture PB130 Úvod do digitálního zpracování obrazu is assumed.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 49 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
At the end of the course students should be able to: understand the basics of state-of-the-art mathematically well-founded methods of digital image processing; numerically solve basic partial differential equations and variational problems of digital image processing.
Výstupy z učení
At the end of the course students should be able to: understand the basics of state-of-the-art mathematically well-founded methods of digital image processing; numerically solve basic partial differential equations and variational problems of digital image processing.
Osnova
  • Image as a function, computation of differential operators
  • Linear diffusion and its relation to Gaussian blurring
  • Nonlinear isotropic diffusion
  • Nonlinear anisotropic diffusion
  • Variational filtering
  • Mathematical morphology as a solution of PDE (dilation and erosion), shock filtering
  • Parametric active contours (snakes)
  • Fast marching algorithm, basics of level set methods
  • Level-set methods (basic numerical schemes)
  • Segmentation (geodesic active contours, Mumford-Shah and Chan-Vese funkcionals)
  • Optical flow
  • Minimization based on graph-cuts
Literatura
    doporučená literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Lectures followed by class exercises in a computer room. Implementation of the key parts in C++.
Metody hodnocení
Written as well as oral examination. Attendance at class exercises required. Study materials in English. Teaching in English or Czech (in the case of all enrolled students prefer Czech)
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2020
Rozsah
2/2. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Rozvrh
Po 17. 2. až Pá 15. 5. St 10:00–11:50 A319
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
PA166/01: Po 17. 2. až Pá 15. 5. St 12:00–13:50 B311, M. Maška
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Knowledge at the level of the lecture PV131 Digitální zpracování obrazu is assumed.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 49 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
At the end of the course students should be able to: understand the state-of-the-art mathematically well-founded methods of digital image processing; numerically solve basic partial differential equations and variational problems of digital image processing.
Výstupy z učení
At the end of the course students should be able to: understand the state-of-the-art mathematically well-founded methods of digital image processing; numerically solve basic partial differential equations and variational problems of digital image processing.
Osnova
  • Image as a function, computation of differential operators
  • Linear diffusion vs. Gaussian blur
  • Nonlinear isotropic diffusion
  • Nonlinear anisotropic diffusion
  • Variational filtering
  • Mathematical morphology as a solution of PDE (dilation and erosion), shock filtering
  • Parametric active contours (snakes)
  • Fast marching algoritmus, basics of level set methods
  • Level-set methods (numerical schemes)
  • Segmentation (geodesic active contours, Mumford-Shah and Chan-Vese funkcionals)
  • Optical flow
  • Graph-cut based minimization
Literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Lectures followed by class exercises in a computer room. Implementation of the key parts in C++.
Metody hodnocení
Written as well as oral examination. Attendance at class exercises required. Study materials in English. Teaching in English or Czech (in the case of all enrolled students prefer Czech)
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2019
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Rozvrh
Čt 21. 2. až Čt 16. 5. Čt 10:00–11:50 A218
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
PA166/01: Čt 21. 2. až Čt 16. 5. Čt 12:00–13:50 B311, M. Maška
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 20 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy z oblasti zpracování obrazu;
Výstupy z učení
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy z oblasti zpracování obrazu;
Osnova
  • Obraz jako funkce a výpočet differenčních operátorů
  • Lineární difúze vs. Gaussovské rozmazání
  • Nelineární isotropní difúze
  • Nelineární anisotropní difúze
  • Variační filtrování
  • Matematická morfologie jako řešení PDE (dilatace, eroze), šokové filtrování
  • Parametrické aktivní křivky (snakes)
  • Fast marching algoritmus, základy level set metod
  • Level-set metody (numerická schémata)
  • Segmentace (geodesické aktivní křivky, Mumford Shah a Chan Vese funkcionál)
  • Optický tok
  • Minimalizace pomocí grafových řezů
Literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Teoretická příprava formou přednášky následovaná cvičeními v počítačové učebně. Implementace klíčových částí v C++.
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška, nutná účast na cvičeních. Studijní materiály v angličtině. Výuka v angličtině nebo v češtině (pokud všichni zapsaní studenti preferují češtinu).
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2017
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Rozvrh
St 8:00–9:50 B410
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
PA166/01: St 10:00–11:50 B311, M. Maška
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 20 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy z oblasti zpracování obrazu;
Osnova
  • Obraz jako funkce a výpočet differenčních operátorů
  • Lineární difúze vs. Gaussovské rozmazání
  • Nelineární isotropní difúze
  • Nelineární anisotropní difúze
  • Variační filtrování
  • Matematická morfologie jako řešení PDE (dilatace, eroze), šokové filtrování
  • Parametrické aktivní křivky (snakes)
  • Fast marching algoritmus, základy level set metod
  • Level-set metody (numerická schémata)
  • Segmentace (geodesické aktivní křivky, Mumford Shah a Chan Vese funkcionál)
  • Optický tok
  • Minimalizace pomocí grafových řezů
Literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Teoretická příprava formou přednášky následovaná cvičeními v počítačové učebně. Implementace klíčových částí v C++.
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška, nutná účast na cvičeních. Studijní materiály v angličtině. Výuka v angličtině nebo v češtině (pokud všichni zapsaní studenti preferují češtinu).
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2016
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Rozvrh
Út 12:00–13:50 A319
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
PA166/01: Út 14:00–15:50 B311, M. Maška
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 20 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy z oblasti zpracování obrazu;
Osnova
  • Obraz jako funkce a výpočet differenčních operátorů
  • Lineární difúze vs. Gaussovské rozmazání
  • Nelineární isotropní difúze
  • Nelineární anisotropní difúze
  • Variační filtrování
  • Matematická morfologie jako řešení PDE (dilatace, eroze), šokové filtrování
  • Parametrické aktivní křivky (snakes)
  • Fast marching algoritmus, základy level set metod
  • Level-set metody (numerická schémata)
  • Segmentace (geodesické aktivní křivky, Mumford Shah a Chan Vese funkcionál)
  • Optický tok
  • Minimalizace pomocí grafových řezů
Literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Teoretická příprava formou přednášky následovaná cvičeními v počítačové učebně. Implementace klíčových částí v C++.
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška, nutná účast na cvičeních. Studijní materiály v angličtině. Výuka v angličtině nebo v češtině (pokud všichni zapsaní studenti preferují češtinu).
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2015
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Rozvrh
Po 8:00–9:50 A319
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
PA166/01: Po 10:00–11:50 B311, M. Maška, P. Matula
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 19 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy z oblasti zpracování obrazu;
Osnova
  • Obraz jako funkce a výpočet differenčních operátorů
  • Lineární difúze vs. Gaussovské rozmazání
  • Nelineární isotropní difúze
  • Nelineární anisotropní difúze
  • Variační filtrování
  • Matematická morfologie jako řešení PDE (dilatace, eroze), šokové filtrování
  • Parametrické aktivní křivky (snakes)
  • Fast marching algoritmus, základy level set metod
  • Level-set metody (numerická schémata)
  • Segmentace (geodesické aktivní křivky, Mumford Shah a Chan Vese funkcionál)
  • Optický tok
  • Minimalizace pomocí grafových řezů
Literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Teoretická příprava formou přednášky následovaná cvičeními v počítačové učebně. Implementace klíčových částí v C++.
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška, nutná účast na cvičeních. Studijní materiály v angličtině. Výuka v angličtině nebo v češtině (pokud všichni zapsaní studenti preferují češtinu).
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2014
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)
Dmitry Sorokin, Ph.D. (pomocník)
Garance
doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Rozvrh
Út 12:00–13:50 B410, Út 14:00–15:50 B311
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 19 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy z oblasti zpracování obrazu;
Osnova
  • Obraz jako funkce a výpočet differenčních operátorů
  • Lineární difúze vs. Gaussovské rozmazání
  • Nelineární isotropní difúze
  • Nelineární anisotropní difúze
  • Variační filtrování
  • Matematická morfologie jako řešení PDE (dilatace, eroze), šokové filtrování
  • Parametrické aktivní křivky (snakes)
  • Fast marching algoritmus, základy level set metod
  • Level-set metody (numerická schémata)
  • Segmentace (geodesické aktivní křivky, Mumford Shah a Chan Vese funkcionál)
  • Optický tok
  • Minimalizace pomocí grafových řezů
Literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Teoretická příprava formou přednášky následovaná cvičeními v počítačové učebně. Implementace klíčových částí v C++.
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška, nutná účast na cvičeních. Studijní materiály v angličtině. Výuka v angličtině nebo v češtině (pokud všichni zapsaní studenti preferují češtinu).
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2013
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)
Dmitry Sorokin, Ph.D. (pomocník)
Garance
doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Rozvrh
Čt 12:00–13:50 C525, Čt 14:00–15:50 B311
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 19 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy z oblasti zpracování obrazu;
Osnova
  • Obraz jako funkce a výpočet differenčních operátorů
  • Lineární difúze vs. Gaussovské rozmazání
  • Nelineární isotropní difúze
  • Nelineární anisotropní difúze
  • Variační filtrování
  • Matematická morfologie jako řešení PDE (dilatace, eroze), šokové filtrování
  • Parametrické aktivní křivky (snakes)
  • Fast marching algoritmus, základy level set metod
  • Level-set metody (numerická schémata)
  • Segmentace (geodesické aktivní křivky, Mumford Shah a Chan Vese funkcionál)
  • Optický tok
  • Minimalizace pomocí grafových řezů
Literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Teoretická příprava formou přednášky následovaná cvičeními v počítačové učebně. Implementace klíčových částí v C++.
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška, nutná účast na cvičeních. Studijní materiály v angličtině. Výuka v angličtině nebo v češtině (pokud všichni zapsaní studenti preferují češtinu).
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2012
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. Ing. Jiří Sochor, CSc.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Rozvrh
St 8:00–9:50 B411, St 10:00–11:50 B311
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 19 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy;
Osnova
  • Zpracování a analýza obrazu založená na řešení parciálních diferenciálních rovnic (PDE) a variačních metodách
  • Filtrování a obnova obrazu jako řešení PDE
  • Difúzní filtrování
  • Variační přístupy k segmentaci obrazu (Mumford-Shah funkcionál)
  • Morfologická dilatace a eroze jako řešení PDE, šokové filtrování
  • Aktivní křivky a plochy
  • Level-set metody
  • Optický tok
  • Registrace obrazů
Literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Teoretická příprava formou přednášky následovaná cvičeními v počítačové učebně. Implementace klíčových částí v C++.
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška, nutná účast na cvičeních. Studijní materiály v angličtině. Výuka v angličtině nebo v češtině (pokud všichni zapsaní studenti preferují češtinu).
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2011
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. Ing. Jiří Sochor, CSc.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Rozvrh
St 8:00–9:50 C416, St 12:00–13:50 B311
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 18 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy;
Osnova
  • Zpracování a analýza obrazu založená na řešení parciálních diferenciálních rovnic (PDE) a variačních metodách
  • Filtrování a obnova obrazu jako řešení PDE
  • Difúzní filtrování
  • Variační přístupy k segmentaci obrazu (Mumford-Shah funkcionál)
  • Morfologická dilatace a eroze jako řešení PDE, šokové filtrování
  • Aktivní křivky a plochy
  • Level-set metody
  • Optický tok
  • Registrace obrazů
Literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Teoretická příprava formou přednášky následovaná cvičeními v počítačové učebně. Implementace klíčových částí v C++.
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška, nutná účast na cvičeních. Studijní materiály v angličtině. Výuka v angličtině nebo v češtině (pokud všichni zapsaní studenti preferují češtinu).
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2010
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. Ing. Jiří Sochor, CSc.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Rozvrh
Út 8:00–9:50 B003, Út 12:00–13:50 B311, Út 14:00–15:50 B311
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 21 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy;
Osnova
  • Zpracování a analýza obrazu založená na řešení parciálních diferenciálních rovnic (PDE) a variačních metodách
  • Filtrování a obnova obrazu jako řešení PDE
  • Difúzní filtrování
  • Variační přístupy k segmentaci obrazu (Mumford-Shah funkcionál)
  • Morfologická dilatace a eroze jako řešení PDE, šokové filtrování
  • Aktivní křivky a plochy
  • Level-set metody
  • Optický tok
  • Registrace obrazů
Literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Teoretická příprava formou přednášky následovaná cvičeními v počítačové učebně. Implementace klíčových částí v C++.
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška, nutná účast na cvičeních. Studijní materiály v angličtině. Výuka v angličtině nebo v češtině (pokud všichni zapsaní studenti preferují češtinu).
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2009
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. Ing. Jiří Sochor, CSc.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Rozvrh
Út 12:00–13:50 B003, Út 16:00–17:50 B311
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 18 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Kurz se zaměřuje na moderní matematicky dobře založené metody zpracování a analýzy digitálního obrazu. Přednáška nepředpokládá hlubší znalosti z oblasti numerické matematiky a funkcionální analýzy. Potřebný matematický aparát bude vybudován v rámci přednášky. Metody bude možné vyzkoušet na cvičení.
Osnova
  • Zpracování a analýza obrazu založená na řešení parciálních diferenciálních rovnic (PDE) a variačních metodách
  • Filtrování a obnova obrazu jako řešení PDE
  • Difúzní filtrování
  • Variační přístupy k segmentaci obrazu (Mumford-Shah funkcionál)
  • Morfologická dilatace a eroze jako řešení PDE, šokové filtrování
  • Aktivní křivky a plochy
  • Level-set metody
  • Optický tok
  • Registrace obrazů
Literatura
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška, nutná účast na cvičeních. Studijní materiály v angličtině. Výuka v angličtině nebo češtině (pokud všichni zapsaní studenti preferují češtinu).
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2008
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. Ing. Jiří Sochor, CSc.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Rozvrh
Po 12:00–13:50 B007, Po 16:00–17:50 B311
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu. Výhodou je přehled o metodách probíraných v kurzu PA171 Digital Image Filtering a absolovování kurzu PV027 Optimalizace
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 18 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Kurz se zaměřuje na moderní matematicky dobře založené metody zpracování a analýzy digitálního obrazu. Přednáška nepředpokládá hlubší znalosti z oblasti numerické matematiky a funkcionální analýzy. Potřebný matematický aparát bude vybudován v rámci přednášky. Metody bude možné vyzkoušet na cvičení.
Osnova
  • Zpracování a analýza obrazu založená na řešení pariálních diferenciálních rovnic (PDE) a variačních metodách
  • Filtrování a obnova obrazu pomocí PDE
  • Difúzní filtrování
  • Segmentace obrazu jako minimalizační úloha
  • Parametrické a implicitní deformabilní modely
  • Level-set metody
  • Optický tok
  • PCA (Principle Component Analysis) metody
  • Registrace obrazů
  • Registrace bodových množin, ICP algoritmus
Literatura
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
  • SINGH, Ajit, Dmitry GOLDGOF a Demetri TERZOPOULOS. Deformable models in medical image analysis. Los Alamitos: IEEE Computer Society, 1998. x, 388 s. ISBN 0-8186-8521-2. info
  • GOSHTASBY, Ardeshir. 2-D and 3-D Image Registration for Medical, Remote Sensing, and Industrial Applications. Wiley-Interscience, 2005. info
Metody hodnocení
Písemná zkouška, nutná účast na cvičeních a domácí práce.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Informace učitele
http://cbia.fi.muni.cz/
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Pokročilé metody zpracování digitálního obrazu

Fakulta informatiky
jaro 2007
Rozsah
2/1. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. Ing. Jiří Sochor, CSc.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Rozvrh
Út 12:00–13:50 B003, Út 15:00–15:50 B311
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu. Výhodou je přehled o metodách probíraných v kurzu PA171 Digital Image Filtering a absolovování kurzu PV027 Optimalizace
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 7 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Kurz se zaměřuje na moderní matematicky dobře založené metody zpracování a analýzy digitálního obrazu. Přednáška nepředpokládá hlubší znalosti z oblasti numerické matematiky a funkcionální analýzy. Potřebný matematický aparát bude vybudován v rámci přednášky. Metody bude možné vyzkoušet na cvičení.
Osnova
  • Obrazové pyramidy
  • Zpracování a analýza obrazu založená na řešení pariálních diferenciálních rovnic (PDE) a variačních metodách
  • Filtrování a obnova obrazu pomocí PDE
  • Segmentace obrazu jako minimalizační úloha
  • Parametrické a implicitní deformabilní modely
  • Optický tok
  • PCA (Principle Component Analysis) metody
  • Registrace obrazů
  • Registrace bodových množin, ICP algoritmus
Literatura
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
  • SINGH, Ajit, Dmitry GOLDGOF a Demetri TERZOPOULOS. Deformable models in medical image analysis. Los Alamitos: IEEE Computer Society, 1998. x, 388 s. ISBN 0-8186-8521-2. info
  • GOSHTASBY, Ardeshir. 2-D and 3-D Image Registration for Medical, Remote Sensing, and Industrial Applications. Wiley-Interscience, 2005. info
Metody hodnocení
Písemná zkouška, nutná účast na cvičeních a domácí práce.
Informace učitele
http://lom.fi.muni.cz/
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Pokročilé metody zpracování digitálního obrazu

Fakulta informatiky
jaro 2006
Rozsah
2/1. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
prof. RNDr. Michal Kozubek, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. Ing. Jiří Sochor, CSc.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Michal Kozubek, Ph.D.
Rozvrh
Út 10:00–11:50 B204, St 14:00–14:50 B311, St 15:00–15:50 B311
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kursu PV131.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 7 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Tato přednáška navazuje na kurs PV131. Přednáška se zaměří na zpracování prostorových (volumetrických) obrazových dat. Zejména se bude věnovat pokročilým metodám matematické morfologie a také hledání hranic objektů ve 3D pomocí deformabilních modelů. Metody bude možné vyzkoušet na cvičení.
Osnova
  • Specifika zpracování 3D obrazů
  • Základní morfologické operátory (eroze, dilatace, otevření, uzavření, ...)
  • Hit-or-miss transformace, kostry
  • Geodetické transformace a metriky
  • Morfologické filtry
  • Segmentace algoritmem záplava, značky
  • Lícování obrazů
  • Lícování bodových množin, ICP algoritmus
  • Rekonstrukce objektů
  • Parametrické, implicitní a diskrétní deformabilní modely
Literatura
  • KLETTE, Reinhard a Azriel ROSENFELD. Digital geometry: geometric methods for digital picture analysis. Amsterdam: Elsevier, 2004. 656 s. info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
  • SOILLE, Pierre. Morphological image analysis : principles and applications. Berlin: Springer, 1999. xii, 316. ISBN 3540656715. info
  • SINGH, Ajit, Dmitry GOLDGOF a Demetri TERZOPOULOS. Deformable models in medical image analysis. Los Alamitos: IEEE Computer Society, 1998. x, 388 s. ISBN 0-8186-8521-2. info
Metody hodnocení
Písemná zkouška, nutná účast na cvičeních a domácí práce.
Navazující předměty
Informace učitele
http://www.fi.muni.cz/lom/
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Pokročilé metody zpracování digitálního obrazu

Fakulta informatiky
jaro 2005
Rozsah
2/1. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
prof. RNDr. Michal Kozubek, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. PhDr. Karel Pala, CSc.
Laboratoř cytometrie s vysokým rozlišením - Katedra strojového učení a zpracování dat - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: prof. RNDr. Michal Kozubek, Ph.D.
Rozvrh
Čt 10:00–11:50 B204
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
PA166/01: Pá 10:00–10:50 B311, P. Matula
PA166/02: Pá 11:00–11:50 B311, P. Matula
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kursu PV131.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 7 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Tato přednáška navazuje na kurs PV131. Přednáška se zaměří na zpracování prostorových (volumetrických) obrazových dat. Zejména se bude věnovat pokročilým metodám matematické morfologie a také hledání hranic objektů ve 3D pomocí deformabilních modelů. Metody bude možné vyzkoušet na cvičení.
Osnova
  • Specifika zpracování 3D obrazů
  • Základní morfologické operátory (eroze, dilatace, otevření, uzavření, ...)
  • Hit-or-miss transformace, kostry
  • Geodetické transformace a metriky
  • Morfologické filtry
  • Segmentace algoritmem záplava, značky
  • Lícování obrazů
  • Lícování bodových množin, ICP algoritmus
  • Rekonstrukce objektů
  • Parametrické, implicitní a diskrétní deformabilní modely
Literatura
  • SOILLE, Pierre. Morphological image analysis : principles and applications. Berlin: Springer, 1999. xii, 316. ISBN 3540656715. info
  • SINGH, Ajit, Dmitry GOLDGOF a Demetri TERZOPOULOS. Deformable models in medical image analysis. Los Alamitos: IEEE Computer Society, 1998. x, 388 s. ISBN 0-8186-8521-2. info
  • LOHMANN, Gabriele. Volumetric image analysis. Chichester: Wiley-Teubner, 1998. x, 243 s. ISBN 3-519-06447-2. info
Metody hodnocení
Písemná zkouška, nutná účast na cvičeních a domácí práce.
Navazující předměty
Informace učitele
http://www.fi.muni.cz/lom/
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.

PA166 Advanced Methods of Digital Image Processing

Fakulta informatiky
jaro 2018

Předmět se v období jaro 2018 nevypisuje.

Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky - Fakulta informatiky
Rozvrh
kromě Čt 17. 5.
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
PA166/01: Čt 14:00–15:50 B311, M. Maška
Předpoklady
PV131 Digitální zpracování obrazu
Předpokládají se znalosti na úrovni kurzu PV131 Digitální zpracování obrazu.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 20 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy z oblasti zpracování obrazu;
Výstupy z učení
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět moderním matematicky dobře založeným metodám z oblasti zpracování digitálního obrazu; numericky řešit základní parciální diferenciální rovnice a variační úlohy z oblasti zpracování obrazu;
Osnova
  • Obraz jako funkce a výpočet differenčních operátorů
  • Lineární difúze vs. Gaussovské rozmazání
  • Nelineární isotropní difúze
  • Nelineární anisotropní difúze
  • Variační filtrování
  • Matematická morfologie jako řešení PDE (dilatace, eroze), šokové filtrování
  • Parametrické aktivní křivky (snakes)
  • Fast marching algoritmus, základy level set metod
  • Level-set metody (numerická schémata)
  • Segmentace (geodesické aktivní křivky, Mumford Shah a Chan Vese funkcionál)
  • Optický tok
  • Minimalizace pomocí grafových řezů
Literatura
  • WEICKERT, Joachim. Anisotropic Diffusion in Image Processing. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998. URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. info
Výukové metody
Teoretická příprava formou přednášky následovaná cvičeními v počítačové učebně. Implementace klíčových částí v C++.
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška, nutná účast na cvičeních. Studijní materiály v angličtině. Výuka v angličtině nebo v češtině (pokud všichni zapsaní studenti preferují češtinu).
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022.