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
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
- Учитель: Эксперт ИнЭО