Skaitmeninių vaizdų apdorojimas

Dalyko anotacija lietuvių kalba

Kursas skirtas supažindinti su skaitmeninių vaizdų apdorojimo metodais ir priemonėmis. Kurse studentai sužinos apie vaizdų tobulinimo ir atstatymo, apdorojimo panaudojant spalvinę informaciją, suspaudimo, morfologinio apdorojimo, segmentavimo, aprašymo ir atvaizdavimo, objektų ir jų briaunų nustatymo vaizduose bei kitus praktikoje naudingus vaizdų apdorojimo metodus ir išmoks juos taikyti praktikoje panaudojant esamus programinius įrankius.

Dalyko anotacija užsienio kalba

The aim of the course is to provide the student with the theoretical and practical knowledge of digital image processing methods and techniques. The content includes: image enhancement and restoration, color image processing, image compression, morphological image processing, image segmentation, representation and description, edge detection and object recognition. Students will learn how to use existing image processing software tools to complete different image processing tasks.

Būtinas pasirengimas dalyko studijoms

Bazinės matematikos ir programavimo žinios.

Dalyko studijų rezultatai

Studentaai sužinos apie skaitmeninius vaizdų apdorojimo metodus ir jų taikymą įvairiose srityse.
Išmoks skirtingose srityse pritaikyti vaizdų apdorojimo metodus ir analizuoti rezultatus.
Išmoks analizuoti taikomosios srities problemas, išskirti esminius kriterijus ir išspręsti problemas taikant vaizdų apdorojimo sprendimus.
Gebės aiškiai ir įtikinamai pristatyti vaizdų apdorojimo problemas ir siūlomus sprendimus.

Dalyko turinys

1. Įvadas į skaitmeninių vaizdų apdorojimą ir praktiniai taikymo pavyzdžiai
2. Kompiuterinė rega ir vaizdų apdorojimas
3. Vaizdų filtravimas
4. Spalvomis paremtas vaizdų apdorojimas
5. Kampų aptikimo metodai
6. Morfologinis vaizdų apdorojimas
7. Vaizdų segmentavimas
8. Objektų atpažinimo būdai
9. Video medžiagos apdorojimas
10. Vaizdų apdorojimas 3D programose

Dalyko studijos valandomis

Paskaitos (P) 45 val.
Laboratoriniai darbai (L) 15 val.
Savarankiškas darbas 100 val.
Iš viso 160 val.

Studijų rezultatų vertinimas

Egzaminas (50%), kolokviumas (17%), laboratoriniai ir praktiniai darbai (33%).

Literatūra

1. 2012 M. Nixon, A. Aguado. Feature Extraction & Image Processing for Computer Vision, Third Edition. Elsevier
2. 2012 J. W. Woods. Multidimensional Signal, Image, and Video Processing and Coding, Second Edition. Elsevier
3. 2008 R. C. Gonzalez, R. E. Woods. Digital Image Processing, Third Edition. Pearson Education
Papildoma literatūra
1. 2015 G. B. Garcia, O. D. Suarez, J. L. Espinosa Aranda, J. S. Tercero, I. S. Gracia. Learning Image Processing with OpenCV. Packt Publishing
2. 2009 W. Burger, M. J. Burge. Principles of Digital Image Processing. Fundamental Techniques. Springer