Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Image processing and analysis
Course of study:
2015/2016
Code:
BOS-1-712-s
Faculty of:
Geology, Geophysics and Environmental Protection
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Environmental Protection
Semester:
7
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr hab. inż, prof. AGH Młynarczuk Mariusz (mlynar@agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr hab. inż, prof. AGH Młynarczuk Mariusz (mlynar@agh.edu.pl)
Module summary

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się i podnoszenia kwalifikacji zawodowych i osobistych OS1A_K05, OS1A_K01 Activity during classes,
Examination,
Test,
Execution of a project
Skills
M_U001 Student umie zastosować w praktyce metody przekształcenia i analizy obrazów w celu wydobycia z nich istotnych informacji. OS1A_U01, OS1A_U05 Activity during classes,
Test,
Execution of a project
M_U002 Student ma umiejętność doboru właściwych parametrów geometryczne służących do automatycznego opisu analizowanych obiektów lub procesów. OS1A_U01, OS1A_U05 Activity during classes,
Test,
Execution of a project
Knowledge
M_W001 Studentów ma wiedzę dotyczącą struktury obrazów cyfrowych oraz o podstawowych metodach ich przekształcenia OS1A_W03 Activity during classes,
Examination,
Test,
Execution of a project
M_W002 Student ma wiedzę o metodach analizy obrazu oraz metodach opisu analizowanej struktury. OS1A_W12, OS1A_W03 Activity during classes,
Examination,
Test,
Execution of a project
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się i podnoszenia kwalifikacji zawodowych i osobistych + - - - - - + - - - -
Skills
M_U001 Student umie zastosować w praktyce metody przekształcenia i analizy obrazów w celu wydobycia z nich istotnych informacji. - - - - - - + - - - -
M_U002 Student ma umiejętność doboru właściwych parametrów geometryczne służących do automatycznego opisu analizowanych obiektów lub procesów. - - - - - - + - - - -
Knowledge
M_W001 Studentów ma wiedzę dotyczącą struktury obrazów cyfrowych oraz o podstawowych metodach ich przekształcenia + - - - - - - - - - -
M_W002 Student ma wiedzę o metodach analizy obrazu oraz metodach opisu analizowanej struktury. + - - - - - + - - - -
Module content
Lectures:

1. Podstawowe parametry obrazów cyfrowych.
2. Akwizycja obrazu.
3. Histogram i jego zastosowania.
4. Przekształcenia geometryczne i punktowe.
5. Filtracja liniowa i nieliniowa w dziedzinie przestrzennej.
6. Morfologia matematyczna.
7. Przetwarzanie obrazów w dziedzinie częstotliwości.
8. Segmentacja. Metody automatycznej binaryzacji.
9. Pomiary wielkości geometrycznych obiektów.
10. Metody rozpoznawania obrazów.
11. Metody kompresji obrazów
12. Przykłady zastosowań analizy obrazu w geologii i ochronie środowiska.

Practical classes:

1. Wprowadzenie do programu MATLAB i pakietu Image Processing Toolbox.
2. Przekształcenia punktowe i geometryczne: normalizacja, wyrównywanie histogramu, obroty, interpolacja przestrzenna
3. Dyskretne transformacja Fouriera. Filtracja w dziedzinie częstotliwości.
4. Operacje morfologiczne: dylatacja i erozja, otwarcie i zamknięcie, gradient morfologiczny, Hit-or-miss, szkieletyzacja, rekonstrukcja morfologiczna,
5. Segmentacja, etykietowanie, podstawowe współczynniki kształtu oraz pomiary parametrów obiektu.
6. Analiza i przetwarzanie sekwencji wideo.
7. Ćwiczenie projektowe 1.
8. Ćwiczenie projektowe 2.

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 102 h
Module ECTS credits 4 ECTS
Participation in lectures 14 h
Realization of independently performed tasks 35 h
Participation in practical classes 28 h
Preparation for classes 15 h
Completion of a project 10 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Ocena końcowa = 50% ocena z egzaminu + 50% ocena z zaliczenia.
Ocena z zaliczenia = 50% kolokwium zaliczeniowe + 50% oceny z projektów

Prerequisites and additional requirements:

Zaliczenie zajęć z matematyki na wcześniejszych semestrach
Podstawowa znajomość programowania.

Recommended literature and teaching resources:

Tadeusiewicz, R., Kohoroda, P. (1997) Komputerowa Analiza i Przetwarzanie Obrazu,
Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków
Wojnar, L., Majorek, M. (1995) Komputerowa Analiza Obrazu, Fotobit,
Wróbel, Z., Koprowski, R. (2004) Praktyka Przetwarzania Obrazów w Programie MATLAB,
Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa
Mrozek, B., Mrozek, Z. (2004) MATLAB i Simulink, Helion, Gliwice

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Additional scientific publications not specified

Additional information:

Podstawowym terminem uzyskania zaliczenia jest koniec zajęć w danym semestrze. Student może przystąpić do poprawkowego zaliczenia dwukrotnie, w terminie wyznaczonym przez prowadzącego zajęcia.
Student który bez usprawiedliwienia opuścił więcej niż 20% zajęć może zostać pozbawiony przez prowadzącego możliwości poprawkowego zaliczania.