Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Podstawy analizy obrazu
Tok studiów:
2015/2016
Kod:
BOS-1-713-s
Wydział:
Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Ochrona Środowiska
Semestr:
7
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Osoba odpowiedzialna:
dr hab. inż, prof. AGH Młynarczuk Mariusz (mlynar@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
Krótka charakterystyka modułu

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Studentów ma wiedzę dotyczącą struktury obrazów cyfrowych oraz o podstawowych metodach ich przekształcenia OS1A_W03 Kolokwium
M_W002 Student ma wiedzę o metodach analizy obrazu oraz metodach opisu analizowanej struktury. OS1A_W03 Egzamin,
Kolokwium
Umiejętności
M_U001 Student umie zastosować w praktyce metody przekształcenia i analizy obrazów w celu wydobycia z nich istotnych informacji. OS1A_U05 Kolokwium,
Projekt
M_U002 Student ma umiejętność automatycznej identyfikacji obiektów na obrazach, oraz umiejętność doboru właściwych parametrów geometrycznych służących do opisu analizowanej struktury OS1A_U15, OS1A_U05 Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Projekt
Kompetencje społeczne
M_K001 rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się i podnoszenia kwalifikacji zawodowych i osobistych OS1A_K05, OS1A_K01 Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Projekt
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Inne
E-learning
Wiedza
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. + - - - - - + - - - -
Umiejętności
M_U001 Student umie zastosować w praktyce metody przekształcenia i analizy obrazów w celu wydobycia z nich istotnych informacji. - - - - - - + - - - -
M_U002 Student ma umiejętność automatycznej identyfikacji obiektów na obrazach, oraz umiejętność doboru właściwych parametrów geometrycznych służących do opisu analizowanej struktury - - - - - - + - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się i podnoszenia kwalifikacji zawodowych i osobistych + - - - - - + - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:

1. Wprowadzenie do tematyki przetwarzania i analizy obrazów, Podstawowe parametry obrazów cyfrowych.
2. Akwizycja obrazu. Budowa oka, metody pozyskiwania obrazów cyfrowych, histogram i jego zastosowania. Przekształcenia geometryczne i punktowe. Binaryzacja
3. Filtracja liniowa i nieliniowa w dziedzinie przestrzennej.
4. Morfologia matematyczna I. Erozja, dylatacja, gradienty morfologiczne, filtry morfologiczne. Top-Hat.
5. Morfologia matematyczna II. Hit-or-miss, ścienianie, pogrubianie, szkielet, watershed.
6. Filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości.
7. Segmentacja. Metody manualnej i automatycznej binaryzacji.
8. Pomiary wielkości geometrycznych obiektów.
9. Metody rozpoznawania obrazów.
10. Analiza obrazów barwnych.
11. Metody kompresji bezstratnej i stratnej ze szczególnym uwzględnieniem kompresji obrazów oraz filmów.
11. Analiza sekwencji wideo.
12. Przykłady zastosowań metod analizy i przetwarzania obrazów w ochronie środowiska i geologii.

Zajęcia praktyczne:

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.

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 86 godz
Punkty ECTS za moduł 2 ECTS
Udział w wykładach 28 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 10 godz
Udział w zajęciach praktycznych 28 godz
Wykonanie projektu 10 godz
Przygotowanie do zajęć 10 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena z zaliczenia = 50% kolokwium zaliczeniowe z materiału wykładów + 50% oceny z kolokwiów i projektów

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Nie podano wymagań wstępnych lub dodatkowych.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Tadeusiewicz, R., Kohoroda, P. (1997) Komputerowa Analiza i Przetwarzanie Obrazu, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków
Wojnar, L., Majorek, M. (1995) Komputerowa Analiza Obrazu, Fotobit,
Malina, W., Ablameyko, S., Pawlak, W. (2002) Podstawy Cyfrowego Przetwarzania Obrazów, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa
Wojnar, L., Kurzydłowski, K., Szala, J. (2002) Praktyka Analizy Obrazu, Polskie Towarzystwo Stereologiczne, Kraków
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
Osowski, S., Cichocki, A., Siwek, K. (2006) MATLAB w Zastosowaniu do Obliczeń Obwodowych i Przetwarzania Sygnałów. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

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.