Przetwarzanie obrazów I-IO-SI7O>PO
Celem kursu jest omówienie i przećwiczenie na danych w postaci obrazu cyfrowego metod komputerowego przetwarzania obrazu. Omawiana jest struktura obrazu cyfrowego, w tym format zapisu pliku graficznego, modele barw (RGB, CMYK, HSV), zakres wartości. Analizowana jest charakterystyka obrazu: rozpiętość barw, histogram. Dokonuje się przekształceń w zakresie jasności, kontrastu, nasycenia. Omawiane są metody morfologii matematycznej: erozja, dylacja, otwarcie, zamknięcie, top-hat, bottom-hat, rekonstrukcja. Przeprowadza się filtrację przestrzenną górno- i dolnoprzepustową (filtr Sobela, Prewitta, Laplace'a, filtr uśredniający).
|
W cyklu 2023/2024-Z:
Zapoznanie studentów z podstawowymi pojęciami dotyczącymi przetwarzania obrazów: transformacją punktową (zwiększenie kontrastu, binaryzacja), analizą histogramu, transformacją kontekstową (morfologia matematyczna, filtracja przestrzenna). |
Koordynatorzy przedmiotu
W cyklu 2022/2023-Z: | W cyklu 2023/2024-Z: | W cyklu 2024/2025-Z: |
<b>Ocena końcowa</b>
W cyklu 2022/2023-Z: średnia z ocen z zaliczenia i egzaminu; warunkiem zaliczenia przedmiotu jest uzyskanie co najmniej oceny dostatecznej zarówno z wykładu, jak i z laboratorium.
| W cyklu 2023/2024-Z: Ocena końcowa z przedmiotu jest średnią ważoną ocen z wykładu (51%) i laboratorium (49%). Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest uzyskanie co najmniej oceny dostatecznej zarówno z wykładu, jak i z laboratorium.
| W cyklu 2024/2025-Z: średnia z ocen z zaliczenia i egzaminu; warunkiem zaliczenia przedmiotu jest uzyskanie co najmniej oceny dostatecznej zarówno z wykładu, jak i z laboratorium.
|
<b>Wymagania wstępne</b>
W cyklu 2022/2023-Z: -
| W cyklu 2023/2024-Z: brak | W cyklu 2024/2025-Z: -
|
<b>Literatura podstawowa</b>
W cyklu 2022/2023-Z: 1. Szeliski R.: Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Cham,
Springer Nature Switzerland AG 2022.
2. William K. Pratt Digital image processing / Third Edition/ John Wiley &
Sons, Inc. – 2001.
3. Gonzalez, Wooods: Digital Image Processing, Prentice Hall 2002
4. Gonzalez, Wooods, Eddins: Digital Image Processing using Matlab, Prentice Hall 2002 | W cyklu 2023/2024-Z: 1. Szeliski R.: Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Cham,
Springer Nature Switzerland AG 2022.
2. William K. Pratt Digital image processing / Third Edition/ John Wiley &
Sons, Inc. – 2001.
3. Lyons R. G.: Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, WKŁ,
Warszawa 2010.
4. Zieliński T. P.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań,
WKŁ, Kraków 2005.
5. Domański M.: Obraz cyfrowy. WKŁ, Warszawa 2011
6. Bołdak C. Cyfrowe przetwarzanie obrazów, wykłady Białystok University of
Technology 2008, | W cyklu 2024/2025-Z: 1. Szeliski R.: Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Cham,
Springer Nature Switzerland AG 2022.
2. William K. Pratt Digital image processing / Third Edition/ John Wiley &
Sons, Inc. – 2001.
3. Gonzalez, Wooods: Digital Image Processing, Prentice Hall 2002
4. Gonzalez, Wooods, Eddins: Digital Image Processing using Matlab, Prentice Hall 2002 |
<b>Literatura uzupełniająca</b>
W cyklu 2022/2023-Z: https://uk.mathworks.com/help/overview/image-processing-and-computer-vision.html?s_tid=hc_panel
| W cyklu 2023/2024-Z: | W cyklu 2024/2025-Z: https://uk.mathworks.com/help/overview/image-processing-and-computer-vision.html?s_tid=hc_panel
|
<b>Inne informacje</b>
Efekty kształcenia
Wiedza
Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogól¬ną dotyczącą specyfiki przetwarzania obrazów cyfrowych
Powiązane efekty kierunkowe:
IF1A_W13
Metody weryfikacji:
Kolokwium
Wiedza
Posiada wiedzę dotyczącą struktury zapisu obrazu cyfrowego
Powiązane efekty kierunkowe:
IF1A_W13
Metody weryfikacji:
Kolokwium
Wiedza
Zna możliwości i dziedziny zastosowania przetwarzania obrazu
Powiązane efekty kierunkowe:
IF1A_W13
Metody weryfikacji:
Kolokwium
Umiejętności
Potrafi wykorzystać poznane metody i modele matematyczne do wykonania konkretnego zadania przetwarzania obrazów
Powiązane efekty kierunkowe:
IF1A_U08, IF1A_U09
Metody weryfikacji:
Kolokwium
Umiejętności
Potrafi przeprowadzić analizę i wybrać metody obliczeniowe do rozwiązania zagadnień Przetwarzania obrazów według kryteriów minimalizacji kosztów obliczeniowych, stabilności, złożoności itp.
Powiązane efekty kierunkowe:
IF1A_U08, IF1A_U09
Metody weryfikacji:
Kolokwium
Kompetencje społeczne
Rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się – podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
Powiązane efekty kierunkowe:
IF1A_K01
Metody weryfikacji:
Kolokwium
Kompetencje społeczne
Potrafi pracować w zespole w roli osoby inspirującej, lidera grupy lub członka grupy.
Powiązane efekty kierunkowe:
IF1A_K03
Metody weryfikacji:
Kolokwium
Kryteria oceniania
projekt zaliczeniowy związany z tematyką ćwiczeń laboratoryjnych
egzamin
Literatura
1. Szeliski R.: Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Cham,
Springer Nature Switzerland AG 2022.
2. William K. Pratt Digital image processing / Third Edition/ John Wiley &
Sons, Inc. – 2001.
3. Gonzalez, Wooods: Digital Image Processing, Prentice Hall 2002
4. Gonzalez, Wooods, Eddins: Digital Image Processing using Matlab, Prentice Hall 2002