Метаданные курса

Методы интеллектуальной обработки и анализа изображений

Институт кибернетики, Кафедра вычислительной техники

Направление: 230100, Информатика и вычислительная техника

Дисциплина: Методы интеллектуальной обработки и анализа изображений

Кол-во часов: 144

Кредиты: 4

Семестр: осенний, весенний

Форма контроля: зачет и экзамен (осенний семестр)

Форма обучения: очная

Аннотация

В данном курсе вы ознакомитесь с базовыми алгоритмами обработки изображений.

В разделе 1 рассматриваются наиболее распространенные цветовые модели, приведены формулы перехода из одной модели в другую.

Во втором разделе описаны спектральные преобразования: дискретное преобразование Фурье, вейвлет-преобразования Хаара и Добеши. Излагается методика осуществления соответствующих спектральных преобразований цифровых изображений.

Раздел 3 посвящен описанию методов выделения краев цифровых изображений: Собеля, Лапласа, Робертса, математической морфологии, Канни, Превитта.

В разделе 4 рассматривается применение фильтров Габора для обнаружения границ на изображениях.

В разделе 5 представлено описание принципов применения текстурного подхода в сегментации.

В разделе 6 представлен современный подход к решению задачи сегментации изображений – метод водораздела.

Во всех перечисленных разделах содержатся контрольные вопросы и задания для выполнения лабораторных работ.

 Ключевые слова: сглаживающие пространственные фильтры, дискретное преобразование Фурье, фильтры Габора, преобразование Хаара, вейвлет-преобразование, вейвлеты Добеши, Гауссов шум, шум Релея, шум Эрланга, экспоненциальный шум, импульсный шум, выделение связных компонент, текстурная сегментация.

Автор курса:

Друки Алексей Алексеевич, ассистент, Кафедра ВТ, Институт кибернетики, email: druki2008@yandex.ru</span><br />Курс разработан на основе материалов авторов:

Спицын Владимир Григорьевич, д.т.н., профессор, Кафедра ВТ, Институт кибернетики

Болотова Юлия Александровна, к.т.н., доцент, Кафедра ВТ, Институт кибернетики