Tárgy: Számítógépes
képfeldolgozás és alakfelismerés
Oktató: Dr. Hajdu András
Kurzuskód: INSK230-M13
Félév: 2
Típus: Előadás/Labor
Óraszám/hét: 2+2
Kredit: 5
Státusz: Normál
Előfeltételek:
Vizsgáztatási módszer: Szóbeli/Írásbeli/Implementáció
-------------------------------------------------------------
Fogadóóra: Szerda 10-12
Etikai elvárások:
A hallgatókkal kapcsolatos
etikai normákra A DEBRECENI EGYETEM ETIKAI KÓDEXE az
irányadó lsd.: http://www.unideb.hu/portal/hu/node/47
:A Debreceni Egyetem Etikai Kódexe (Vizsgakódex).
Az etikai normákat
megsértők: Nem kaphatnak
érdemjegyet. A hallgató neve az IK oktatói között nyilvánosságra kerül.
Tárgyleírás (hetek szerint):
1. Alapvető fogalmak, definíciók (digitális halmaz, L-szintű kép, bináris kép, műveletek képek között, szomszédsági struktúrák és relációk, szomszédsági gráf és mátrix)
2. Digitális topológia elemei (összefüggőség, út, zsinórtávolság, átmérő, excentritás, sugár, centrum, kereszteződési szám, jól kapcsolódó halmazok, lyukak, Euler karakterisztika)
3. Javítás a képtartományban (világosságkód-transzformáció, hisztogram-transzformáció és -kiegyenlítés, küszöbölés, átlagoló-, medián- és box-szűrés)
4. Képtranszformációk általános modellje (diszkrét és folytonos eset, 1D-s és 2D-s eset, magfüggvény, inverz transzformáció, szeparábilitás, szimmetria)
5. Speciális képtranszformációk (Fourier-, Walsh-, Hadamard-, rendezett Hadamard-, DCT-, Hough-transzformáció)
6. A Fourier-transzformáció és tulajdonságai (nD-s modell, linearitás, szeparábilitás, szimmetria, forgatás, kapcsolat a Laplace-operátorral, periodicitás, átlagérték, gyors Fourier-transzformáció)
7. Éldetektálás (gradiens módszerek, Laplace operátor, a második derivált tengelymetszetei, képek élesítése, Canny éldetektálás, élkapcsolás, élvékonyítás, sarokdetektálás, felüláteresztő szűrők)
8. Képsimítás (környezeti átlagolás, medián szűrés, intervallum módszer, inverz gradiens, nemlineáris középszűrők, képsorozat átlagolása, aluláteresztő szűrők, sávszűrés)
9. Küszöbölés (küszöbölés modellje, szintrevágás, optimális küszöbölés)
10. Maszkolás (konvolúciós maszkolás, kombinált maszkrendszerek) alakzatok detektálása maszkokkal (pontdetektálás, vonaldetektálás, éldetektálás)
11. Matematikai morfológia alapjai (dilatáció és erózió, nyitás és zárás, Hit-Miss transzformáció)
12. Morfológiai algoritmusok (kontúr kinyerése, lyukak kitöltése, összefüggő komponensek meghatározása, konvex burok meghatározása, vékonyítás, vastagítás, vázkijelölés, kinövések eltávolítása)
13. Távolságtranszformációk (távolságtérképek, 2D-s kétmenetes algoritmus, euklideszi metrika approximálása, 3-4 súlyú közelítés, 5-7-11 súlyú közelítés)
14. Alakzatok összehasonlítása (Hausdorff halmazmetrika és távolságtérkép alapú meghatározása, szimmetrikus differencia)
Vizsgatételek:
1. Alapvető fogalmak, definíciók
2. Digitális topológia elemei
3. Képtranszformációk
4. A Fourier-transzformáció és tulajdonságai
5. Javítás a kép- és frekvenciatartományban
6. Éldetektálás
7. Küszöbölés
8. Maszkolás
9. Matematikai morfológia alapjai, morfológiai algoritmusok
10. Távolságtranszformációk
11. Halmaztávolságok
Oktatási segédeszköz: