Tárgy: Képfeldolgozási módszerek
Oktató: Dr. Hajdu András
Kurzuskód: T_I3510-K4
Félév: 2
Típus: Előadás/Labor
Óraszám/hét: 2+2
Kredit: 4
Státusz: Normál
Előfeltételek: Képfeldolgozás matematikája
Vizsgáztatási módszer: Írásbeli (jegymegajánlás), Szóbeli (ha nincs megajánlás)
Vizsgafeltétel:
Gyakorlat teljesítése.
Gyakorlati követelmények:
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 (heti):
1. Éldetektálás (gradiens módszerek, Laplace operátor, a második derivált tengelymetszetei, képek élesítése, Canny éldetektálás, élkapcsolás, élvékonyítás, sarokdetektálás, felüláteresztő szűrők)
2. Képsimítás (környezeti átlagolás, medián szűrés, intervallum módszer, inverz gradiens, nemlineáris középszűrők, képsorozat átlagolása, aluláteresztő szűrők, sávszűrés)
3. Küszöbölés (küszöbölés modellje, szintrevágás, optimális küszöbölés)
4. Maszkolás (konvolúciós maszkolás, kombinált maszkrendszerek)
5. Alakzatok detektálása maszkokkal (pontdetektálás, vonaldetektálás, éldetektálás)
6. Matematikai morfológia alapjai (dilatáció és erózió, nyitás és zárás, Hit-Miss transzformáció)
7. Morfológiai algoritmusok (kontúr kinyerése, lyukak kitöltése, összefüggő komponensek meghatározása, konvex burok meghatározása, vékonyítás, vastagítás, vázkijelölés, kinövések eltávolítása)
8. Távolságtranszformációk (távolságtérképek, 2D-s kétmenetes algoritmus, euklideszi metrika approximálása, 3-4 súlyú közelítés, 5-7-11 súlyú közelítés)
9. Alakzatok összehasonlítása (Hausdorff halmazmetrika és távolságtérkép alapú meghatározása, szimmetrikus differencia)
10. Kontúrleírók (lánckód és differenciakód, kontúr approximációja poligonnal, aláírás, kontúrkövetés)
11. Tartományorientált szegmentálás (általános modell, tartománynövelés, tartományok szétvágása és egyesítése, 4-fa reprezentáció)
12. Mozgásdetektálás és -követés
Oktatási segédeszköz:
· Képfeldolgozási módszerek (jegyzet)
· M. Sonka, V. Hlava, R. Boyle: Image Processing, Analysis, and Machine Vision
Szoftver:
Diva3D (example, dlls, mintakódok)