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. Online. Stuttgart, Germany: Teubner-Verlag, 1998, [citováno 2024-04-24] URL info
  • OSHER, Stanley a Ronald FEDKIW. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. Online. New York: Springer-Verlag, 2003. ISBN 0-387-95482-1. [citováno 2024-04-24] 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, jaro 2023, jaro 2024.