Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: inteligentne aplikacje komputerowe
Sylabus przedmiotu Zaawansowane zobrazowanie komputerowe:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
Obszary studiów | nauk technicznych | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Zaawansowane zobrazowanie komputerowe | ||
Specjalność | grafika komputerowa i systemy multimedialne | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 6,0 | ECTS (formy) | 6,0 |
Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Znajomość podstaw grafiki komputerowej, przetwarzania obrazów, technik obrazowania komputerowego. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie projektowania i tworzenia systemów obrazowania komputerowego. |
C-2 | Zapoznanie studentów z wybranymi zaawansowanymi metodami przetwarzania, analizy i syntezy obrazów oraz video, a także przetwarzania dźwięku. |
C-3 | Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania. |
C-4 | Zapoznanie z najważniejszymi cechami, parametrami oraz algorytmami zawartymi w standardach opisu danych multimedialnych MPEG-7 i MPEG-21. |
C-5 | Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów widzenia komputerowego w nowoczesnych systemach. |
C-6 | Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania obrazowania komputerowego. |
C-7 | Wykształcenie umiejętności opracowania, zaprojektowania i implementacji w wybranym języku wysokiego poziomu wybranego zagadnienia z zakresu obrazowania komputerowego. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
projekty | ||
T-P-1 | Opracowanie koncepcji aplikacji realizującej wybrane zadanie z zakresu obrazowania komputerowego. | 4 |
T-P-2 | Przygotowanie przeglądu literatury z dziedziny obrazowania komputerowego w zakresie zbliżonym do zadań projektowanej aplikacji. | 4 |
T-P-3 | Opracowanie projektu systemu. | 4 |
T-P-4 | Realizacja projektu w wybranym języku wysokiego poziomu. | 14 |
T-P-5 | Testowanie i prezentacja programu. | 4 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Przegląd praktycznych aspektów obrazowania w systemach komputerowych. | 2 |
T-W-2 | Biblioteki programistyczne do przetwarzania danych audio-video (na przykładzie OpenCV). | 1 |
T-W-3 | Wybrane problemy i algorytmy przetwarzania danych multimedialnych, ekstrakcji cech. | 3 |
T-W-4 | Analiza obrazów (deskryptory wizualne dla obrazów – standard MPEG-7, deskryptory audio i video, MPEG-21 jako meta-standard opisu danych multimedialnych, zagadnienia Content-based Image Retrieval). | 2 |
T-W-5 | Szczegółowy opis deskryptorów kształtu, stosowanych w widzeniu komputerowym. | 3 |
T-W-6 | Przegląd wybranych aktualnych trendów w algorytmach rozpoznawania obrazów i obiektów. | 3 |
T-W-7 | Aspekty percepcyjne w obrazowaniu komputerowym. | 2 |
16 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
projekty | ||
A-P-1 | Uczestnictwo w zajęciach projektowych. | 30 |
A-P-2 | Analiza aktualnego światowego stanu literatury w dziedzinie obrazowania komputerowego na potrzeby realizacji zadania projektowego. | 20 |
A-P-3 | Praca przygotowawcza, projektowa, poszukiwanie rozwiązań napotkanych problemów. | 12 |
A-P-4 | Implementacja projektu, testowanie, przygotowanie dokumentacji (poza zajęciami). | 58 |
120 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 16 |
A-W-2 | Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych problemów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach. | 15 |
A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia końcowego | 15 |
A-W-4 | Udział w konsultacjach do wykładu. | 2 |
A-W-5 | Samodzielne uzupełnianie wiedzy na podstawie wskazówek udzielanych na wykładzie. | 12 |
60 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć. |
M-2 | Na zajęciach projektowych indywidualna realizacja projektów. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Projekt – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem projektowym; końcowa ocena zakończonego projektu. |
S-2 | Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z projektu. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D17/2_W01 Ma wiedzę z zakresu zastosowań matematyki w widzeniu komputerowym | I_2A_W04, I_2A_W01, I_2A_W02, I_2A_W10, I_2A_W05, I_2A_W08 | T2A_W01, T2A_W02, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07, T2A_W08, T2A_W10 | C-2, C-1, C-4 | T-W-7, T-W-5, T-W-4, T-W-6, T-W-1, T-W-3 | M-1 | S-2 |
I_2A_D17/2_W02 Student potrafi zaprojektować i zaimplementować aplikację realizującą wybrane zagadnienie obrazowania komputerowego. | I_2A_W04 | T2A_W04, T2A_W07 | C-3, C-2, C-5, C-6, C-7 | T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-5, T-P-4 | M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D17/2_U01 Student potrafi wyciągać konstruktywne wnioski na podstawie analizy literatury naukowej oraz źródeł internetowych, związanych z przedmiotem. | I_2A_U02 | T2A_U01, T2A_U03, T2A_U04, T2A_U07, T2A_U10 | C-3 | T-P-2, T-W-6, T-W-3 | M-2 | S-1 |
I_2A_D17/2_U02 Student projektuje aplikację realizującą wybrany problem z zakresu zaawansowanego obrazowania komputerowego. | I_2A_U03 | T2A_U02, T2A_U03 | C-7 | T-P-3 | M-2 | S-1 |
I_2A_D17/2_U03 Student potrafi zastosować poznane na wykładach oraz w wyniku własnych dociekań algorytmy w realizowanym projekcie. | I_2A_U07 | T2A_U09, T2A_U12, T2A_U18 | C-3, C-5 | T-P-2, T-W-6 | M-2 | S-1 |
I_2A_D17/2_U04 Student potafi zaimplementować w wybranym języku wysokiego poziomu algorytmy obrazowania komputerowego w celu realizacji projektowanej aplikacji. | I_2A_U12 | T2A_U07, T2A_U14 | C-7 | T-P-5, T-P-4, T-W-2 | M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D17/2_K01 Student ma świadomość potrzeby systematycznej pracy nad projektowanym systemem. | I_2A_K01 | T2A_K01, T2A_K04, T2A_K05, T2A_K06 | C-7 | T-P-3, T-P-5, T-P-4 | M-2 | S-1 |
I_2A_D17/2_K02 Student w kreatywny sposób rozwiązuje problemy napotkane podczas pracy nad projektem. | I_2A_K06 | T2A_K06 | C-3, C-7 | T-P-5, T-P-4 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D17/2_W01 Ma wiedzę z zakresu zastosowań matematyki w widzeniu komputerowym | 2,0 | Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zastosowań matematyki w tchnikach widzenia komputerowego. |
3,0 | Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne deskryptorów wizualnych. | |
3,5 | Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny deskryptorów wizualnych. | |
4,0 | Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu obrazowania komputerowego. Rozumie i analizuje aparat matematyczny deskryptorów wizualnych. | |
4,5 | Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu obrazowania komputerowego. Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie, analizuje i stosuje aparat matematyczny deskryptorów wizualnych. | |
5,0 | Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu obrazowania komputerowego. Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie, analizuje, stosuje i ocenia aparat matematyczny deskryptorów wizualnych. | |
I_2A_D17/2_W02 Student potrafi zaprojektować i zaimplementować aplikację realizującą wybrane zagadnienie obrazowania komputerowego. | 2,0 | Student nie potrafi zaprojektować i zaimplementować aplikacji realizującej wybrane zagadnienie obrazowania komputerowego. |
3,0 | Student potrafi dokonać pobieżnego przeglądu literatury naukowej, a następnie zaprojektować i zaimplementować prostą aplikację, realizującą wybrane zagadnienie obrazowania komputerowego. | |
3,5 | Student potrafi dokonać pobieżnego przeglądu literatury naukowej, a następnie zaprojektować i zaimplementować średnio-zaawansowaną aplikację, realizującą wybrane zagadnienie obrazowania komputerowego, z uwzględnieniem prostego interfejsu komunikacji człowiek-komputer. | |
4,0 | Student potrafi dokonać szczegółowego przeglądu literatury naukowej, na podstawie którego selekcjonuje wybrane, skuteczne podejście, a następnie z jego użyciem potrafi zaprojektować i zaimplementować średnio-zaawansowaną aplikację, realizującą wybrane zagadnienie obrazowania komputerowego, z uwzględnieniem prostego interfejsu komunikacji człowiek-komputer. | |
4,5 | Student potrafi dokonać szczegółowego przeglądu literatury naukowej, na podstawie którego selekcjonuje kilka wybranych podejść, spośród których eksperymentalnie wybiera najskuteczniejsze podejście, a następnie z jego użyciem potrafi zaprojektować i zaimplementować średnio-zaawansowaną aplikację, realizującą wybrane zagadnienie obrazowania komputerowego, z uwzględnieniem wydajnego interfejsu komunikacji człowiek-komputer. | |
5,0 | Student potrafi dokonać szczegółowego przeglądu literatury naukowej, na podstawie którego selekcjonuje kilka wybranych podejść, spośród których eksperymentalnie wybiera najskuteczniejsze rozwiązanie, a następnie z jego użyciem potrafi zaprojektować i zaimplementować rozbudowaną aplikację, realizującą wybrane zagadnienie obrazowania komputerowego, z uwzględnieniem wydajnego interfejsu komunikacji człowiek-komputer. Potrafi następnie ocenić wydajność uzyskanego rezultatu. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D17/2_U01 Student potrafi wyciągać konstruktywne wnioski na podstawie analizy literatury naukowej oraz źródeł internetowych, związanych z przedmiotem. | 2,0 | Student nie potrafi przeprowadzić analizy literatury naukowej oraz źródeł internetowych, związanych z przedmiotem. |
3,0 | Student potrafi wskazać i w podstawowym zakresie wykorzystać źródła internetowe, dzięki którym będzie mógł zrealizować projekt w podstawowym zakresie. | |
3,5 | Student potrafi pozyskiwać i interpretować informacje z różnych źródeł (literatura, Internet), by wykorzystać je w realizowanym projekcie. | |
4,0 | Student potrafi pozyskiwać i interpretować informacje z różnych źródeł (literatura, Internet, bazy danych, dokumentacja techniczna, przepisy prawa), by wykorzystać je w realizowanym projekcie. | |
4,5 | Student potrafi pozyskiwać, interpretować oraz oceniać informacje z różnych źródeł (literatura, Internet, bazy danych, dokumentacja techniczna, przepisy prawa), by wykorzystać je w realizowanym projekcie. | |
5,0 | Student potrafi pozyskiwać, interpretować oraz oceniać i świadomie porównywać informacje z różnych źródeł (literatura, Internet, bazy danych, dokumentacja techniczna, przepisy prawa), by wykorzystać je w realizowanym projekcie. | |
I_2A_D17/2_U02 Student projektuje aplikację realizującą wybrany problem z zakresu zaawansowanego obrazowania komputerowego. | 2,0 | Student nie potrafi zaprojektować aplikację realizującą wybrany problem z zakresu zaawansowanego obrazowania komputerowego. |
3,0 | Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację realizującą wybrany problem z zakresu zaawansowanego obrazowania komputerowego. | |
3,5 | Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację realizującą wybrany problem z zakresu zaawansowanego obrazowania komputerowego. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. | |
4,0 | Student potrafi w zaprojektować aplikację realizującą wybrany problem z zakresu zaawansowanego obrazowania komputerowego. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. | |
4,5 | Student potrafi w zaprojektować aplikację realizującą wybrany problem z zakresu zaawansowanego obrazowania komputerowego. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Sporządza poprawną dokumentację projektu. | |
5,0 | Student potrafi w zaprojektować aplikację realizującą wybrany problem z zakresu zaawansowanego obrazowania komputerowego. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Potrafi dokonać oceny porównawczej swojego projektu z innymi realizowanymi przez członków grupy. Sporządza poprawną dokumentację projektu. | |
I_2A_D17/2_U03 Student potrafi zastosować poznane na wykładach oraz w wyniku własnych dociekań algorytmy w realizowanym projekcie. | 2,0 | Student nie potrafi zastosować algorytmów obrazowania komputerowego w realizowanym projekcie. |
3,0 | Student potrafi zastosować wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze algorytmy obrazowania komputerowego w realizowanym projekcie. | |
3,5 | Student potrafi zastosować dowolne spośród prezentowanych na wykładach, algorytmy obrazowania komputerowego w realizowanym projekcie. | |
4,0 | Student potrafi zastosować dowolne spośród prezentowanych na wykładach lub znalezione w rezultacie analizy literatury naukowej i źródeł internetowych algorytmy obrazowania komputerowego w realizowanym projekcie. | |
4,5 | Student potrafi zastosować i zmodyfikować dostosowując do specyfiki projektu dowolne spośród prezentowanych na wykładach lub znalezione w rezultacie analizy literatury naukowej i źródeł internetowych algorytmy obrazowania komputerowego w realizowanym projekcie. | |
5,0 | Student potrafi zastosować i zmodyfikować dostosowując do specyfiki projektu oraz przekonująco ocenić dowolne spośród prezentowanych na wykładach lub znalezione w rezultacie analizy literatury naukowej i źródeł internetowych algorytmy obrazowania komputerowego w realizowanym projekcie. | |
I_2A_D17/2_U04 Student potafi zaimplementować w wybranym języku wysokiego poziomu algorytmy obrazowania komputerowego w celu realizacji projektowanej aplikacji. | 2,0 | Student nie potrafi zaimplementować algorytmów obrazowania komputerowego. |
3,0 | Student potrafi zaimplementować w wybranym języku wysokiego poziomu przedstawione na wykłądzie proste algorytmy obrazowania komputerowego, realizujące wcześniej opracowany projekt. | |
3,5 | Student potrafi zaimplementować w wybranym języku wysokiego poziomu dowolne przedstawione na wykłądzie algorytmy obrazowania komputerowego, realizujące wcześniej opracowany projekt. | |
4,0 | Student potrafi zaimplementować w wybranym języku wysokiego poziomu dowolne spośród prezentowanych na wykładach lub znalezione w rezultacie analizy literatury naukowej i źródeł internetowych algorytmy obrazowania komputerowego, realizujące wcześniej opracowany projekt. | |
4,5 | Student potrafi zaimplementować w wybranym języku wysokiego poziomu i w razie konieczności zmodyfikować w celu zwiększenia wydajności finalnej aplikacji dowolne spośród prezentowanych na wykładach lub znalezione w rezultacie analizy literatury naukowej i źródeł internetowych algorytmy obrazowania komputerowego, realizujące wcześniej opracowany projekt. Potrafi sporządzić podstawową wersję dokumentacji. | |
5,0 | Student potrafi zaimplementować w wybranym języku wysokiego poziomu i w razie konieczności zmodyfikować w celu zwiększenia wydajności finalnej aplikacji dowolne spośród prezentowanych na wykładach lub znalezione w rezultacie analizy literatury naukowej i źródeł internetowych algorytmy obrazowania komputerowego, realizujące wcześniej opracowany projekt. Potrafi ocenić i omówić cechy uzyskanego rezultati, a także sporządzić dokumentację, uwzględniającą wyniki testowania aplikacji. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D17/2_K01 Student ma świadomość potrzeby systematycznej pracy nad projektowanym systemem. | 2,0 | Student nie pracuje systematycznie nad relizowanym projektem. |
3,0 | Student nie pracuje systematycznie nad relizowanym projektem, ale w razie konieczności potrafi szybko nadrabiać zaległości. | |
3,5 | Student nie pracuje systematycznie nad relizowanym projektem, ale w razie konieczności potrafi szybko nadrabiać zaległości, realizując terminowe wybrane "kamienie milowe" projektu i implementacji. | |
4,0 | Student pracuje systematycznie nad realizowanym projektem, wykazując terminowość poprzez demonstrację działania poszczególnych etapów projektu. | |
4,5 | Student pracuje systematycznie nad realizowanym projektem, wykazując terminowość poprzez demonstrację działania poszczególnych etapów projektu. Sporządza także podstawową wersję dokumentacji, dowodzącej systematyczności. | |
5,0 | Student pracuje systematycznie nad realizowanym projektem, wykazując terminowość poprzez demonstrację działania poszczególnych etapów projektu. Sporządza również dokumentację, dowodzącą systematyczności. | |
I_2A_D17/2_K02 Student w kreatywny sposób rozwiązuje problemy napotkane podczas pracy nad projektem. | 2,0 | Student nie potrafi rozwiązać problemów napotkanych podczas pracy nad projektem, co skutkuje negatywną oceną. |
3,0 | Student z trudem, ale rozwiązuje problemy napotkane podczas pracy nad projektem, w znacznym stopniu opierając się na pomocy kolegów i wykładowcy. | |
3,5 | Student z łatwością rozwiązuje problemy napotkane podczas pracy nad projektem, ale zawsze niezbędna jest do tego pomoc kolegów i wykładowcy. | |
4,0 | Student z łatwością rozwiązuje problemy napotkane podczas pracy nad projektem, ale czasami potrzebna jest do tego pomoc kolegów i wykładowcy. | |
4,5 | Student z łatwością rozwiązuje problemy napotkane podczas pracy nad projektem, opierając się na własnych umiejętnościach i wiedzy dostępnej w materiałach źródłowych dowolnego typu (Internet, literatura, itd.). | |
5,0 | Student z łatwością rozwiązuje problemy napotkane podczas pracy nad projektem, opierając się głównie na własnych umiejętnościach i w niewielkim stopniu na wiedzy dostępnej w materiałach źródłowych dowolnego typu (Internet, literatura, itd.). |
Literatura podstawowa
- Artur Przelaskowski, Kompresja danych Podstawy, metody bezstratne, kodery obrazów, BTC, 2005
- Adam Drozdek, Wprowadzenie do kompresji danych, WNT, 2007, Wydanie 2
- Władysław Skarbek, Multimedia: Algorytmy i standardy kompresji, PLJ, Warszawa, 1998
- Richard G. Lyons, Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, WKŁ, 1999
- Iain E. G. Richardson, H.264 and MPEG-4 Video Compression: Video Coding for Next Generation Multimedia, John Wiley, 2003
- Andrew S. Glassner, Principles of Digital Image Synthesis, The Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics, 1995, 1st edition
- R.G.W. Hunt, The reproduction of color, John Wiley and Sons, 2006, 6th edition
- Erik Reinhard, Greg Ward, Sumanta Pattanaik, Paul Debevec, High Dynamic Range Imaging: Acquisition, Display, and Image-Based Lighting, The Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics, 2005