Cyfrowe przetwarzanie obrazów

Zakres materiału

• Cyfrowa reprezentacja obrazów kolorowych i w skali szarości.
• Operacje jednopunktowe na obrazach (progowanie, korekcja jasności i kontrastu, zmiana barwy, obrazy HDR).
• Transformacje geometryczne obrazu (skalowanie, obrót, korekcja dystorsji, korekcja perspektywy).
• Filtry splotowe.
• Detekcja obiektów w obrazach.

Literatura i materiały pomocnicze

• R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Application – e-book dostępny za darmo na stronie autora. Bardzo dobre omówienie wielu poruszanych przez nas zagadnień. Można go traktować jako podręcznik podstawowy
• Minikurs. Python – Przetwarzanie obrazów. Minikurs na platformie Udemy pokazujący zastosowanie Pythona do transformacji geometrycznych obrazu.
• Kurs: Python. Wprowadzenie. Kurs pokazujący podstawy programowania w języku Python.
• Blog InterTech Academy. Blog zawierający m.in. moje artykuły na temat cyfrowego przetwarzania obrazów.

Zasady zaliczenia

Aby otrzymać zaliczenie należy spełnić łącznie następujące warunki:

• Wykonanie wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych.
• Wykonanie “pracy zaliczeniowej”:
  • Pracę należy wykonać w zespole 2-3 osobowym.
  • Praca polega na zaproponowaniu rozwiązania wykorzystującego cyfrowe przetwarzanie obrazów do rozwiązania konkretnego problemu technicznego.
  • Problem należy rozwiązać implementując dowolnie wybraną metodę cyfrowego przetwarzania obrazów do rzeczywistych obrazów.
  • Rozliczeniem pracy jest prezentacja.

Materiały

• Zadanie 1 – Wprowadzenie do Pythona (termin: 19.10.2020)
• Zadanie 2 – Operacje jednopunktowe na obrazie (termin: 26.10.2020)
• Zadanie 3 – Korekcja barwy i zakresu dynamiki (termin: 10.11.2020)
• Zadanie 4 – Filtry konwolucyjne (termin: 19.11.2020)
• Zadanie 5 – Dekonwolucja (termin: 15.12.2020)

Kontakt

W sprawach związanych z przedmiotem proszę pisać do mnie na adres maciej.kraszewski[at]apsl.edu.pl, a tytuł wiadomości rozpocząć od “Cyfrowe przetwarzanie sygnałów”.