Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Analiza obrazów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Teleinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Analiza obrazów
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Krzysztof Okarma <Krzysztof.Okarma@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Mateusz Tecław <Mateusz.Teclaw@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL5 30 2,60,38zaliczenie
wykładyW5 30 2,40,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość metod przetwarzania obrazów z zakresu modułu "Przetwarzanie obrazów"

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z technikami komputerowej analizy obrazów.
C-2Ukształtowanie umiejętności pozyskania informacji z obrazu cyfrowego w zależności od potrzeb.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Binaryzacja. Wpływ modelu barw.3
T-L-2Ocena wyników binaryzacji obrazów3
T-L-3Ekstrakcja parametrów geometrycznych na obrazach binarnych4
T-L-4Złożone operacje morfologiczne3
T-L-5Współczynniki kształtu i niezmienniki momentowe dla obrazów binarnych3
T-L-6Analiza cech tekstur2
T-L-7Segmentacja obrazów kolorowych3
T-L-8Ocena podobieństwa i jakości obrazów4
T-L-9Indeksacja obrazów3
T-L-10Zaliczenie praktyczne laboratorium2
30
wykłady
T-W-1Metody binaryzacji obrazów - globalne, histogramowe, adaptacyjne, blokowe.3
T-W-2Algorytmy segmentacji obrazu.3
T-W-3Techniki indeksacji obrazu.2
T-W-4Metody analizy obrazów binarnych.3
T-W-5Ekstrakcja geometrycznych cech obrazu.2
T-W-6Metody oceny jakości obrazów.3
T-W-7Deskryptory kształtu i tekstur. Ocena podobieństwa obrazów i tekstur.3
T-W-8Wizyjne metody oceny jakości powierzchni na przykładzie wydruków 3D.3
T-W-9Techniki skanowania trójwymiarowego, fotogrametria.2
T-W-10Kalibracja kamer, zniekształcenia geometryczne i ich korekcja.2
T-W-11Metody pomiarów w oparciu o analizę obrazu cyfrowego.2
T-W-12Zaliczenie pisemne wykładów.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-L-2Samodzielne wykonywanie zadań (zadania domowe)20
A-L-3Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych.15
65
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Samodzielna praca z literaturą.20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.25
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Podająca - wykład informacyjny
M-2Praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Na podstawie oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego wykładów
S-3Ocena podsumowująca: zaliczenie praktyczne przy komputerze

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TI_1A_C26_W01
Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych.
TI_1A_W15C-1, C-2T-W-11, T-W-9, T-W-12, T-W-2, T-W-7, T-W-3, T-W-5, T-W-1, T-W-8, T-W-4, T-W-10, T-W-6M-1S-2
TI_1A_C26_W02
Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka, a także metody automatycznej oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki działania metod analizy obrazu
TI_1A_W15C-2, C-1T-W-12, T-W-6, T-W-10, T-W-9, T-W-8, T-W-7M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TI_1A_C26_U01
Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, także dla urządzeń mobilnych.
TI_1A_U06, TI_1A_U15C-1, C-2T-L-1, T-L-9, T-L-5, T-L-10, T-L-7, T-L-2, T-L-8, T-L-6, T-L-4, T-L-3M-2S-1, S-3
TI_1A_C26_U02
Student potrafi ocenić wpływ jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów
TI_1A_U15, TI_1A_U06C-2, C-1T-L-3, T-L-8, T-L-7, T-L-2, T-L-10, T-L-6M-2S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_1A_C26_W01
Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych.
2,0Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% punktów na zaliczeniu pisemnym z zakresu znajomości technik analizy obrazu stosowanych w systemach wizyjnych.
3,0Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
3,5Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
4,0Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
4,5Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
5,0Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
TI_1A_C26_W02
Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka, a także metody automatycznej oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki działania metod analizy obrazu
2,0Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% punktów na zaliczeniu pisemnym z zakresu znajomości właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metod oceny jakości obrazów i jej wpływu na wyniki ich analizy.
3,0Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
3,5Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
4,0Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
4,5Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
5,0Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_1A_C26_U01
Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, także dla urządzeń mobilnych.
2,0Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z zakresu umiejętności implementacji wybranych algorytmów analizy obrazu w wybranym środowisku w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
3,0Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 50-60% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
3,5Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 61-70% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
4,0Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 71-80% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
4,5Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 81-90% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
5,0Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 91-100% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
TI_1A_C26_U02
Student potrafi ocenić wpływ jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów
2,0Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z zakresu umiejętności oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
3,0Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 50-60% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
3,5Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 61-70% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
4,0Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 71-80% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
4,5Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 81-90% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
5,0Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 91-100% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.

Literatura podstawowa

  1. Tadeusiewicz R., Korohoda P., Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów., Wydawnictwo FPT., Kraków, 1997
  2. Sankowski D. Morosov, W., Strzecha K., Przetwarzanie i analiza obrazów w systemach przemysłowych, PWN, Warszawa, 2011
  3. Wróbel Z., Koprowski R., Praktyka przetwarzania obrazów z zadaniami w programie Matlab, exit, 2012
  4. Pratt W., Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Nowy Jork, 2012, 4

Literatura dodatkowa

  1. Przelaskowski A., Kompresja danych: podstawy, metody bezstratne, kodery obrazów., Wydawnictwo BTC, Warszawa, 2005

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Binaryzacja. Wpływ modelu barw.3
T-L-2Ocena wyników binaryzacji obrazów3
T-L-3Ekstrakcja parametrów geometrycznych na obrazach binarnych4
T-L-4Złożone operacje morfologiczne3
T-L-5Współczynniki kształtu i niezmienniki momentowe dla obrazów binarnych3
T-L-6Analiza cech tekstur2
T-L-7Segmentacja obrazów kolorowych3
T-L-8Ocena podobieństwa i jakości obrazów4
T-L-9Indeksacja obrazów3
T-L-10Zaliczenie praktyczne laboratorium2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody binaryzacji obrazów - globalne, histogramowe, adaptacyjne, blokowe.3
T-W-2Algorytmy segmentacji obrazu.3
T-W-3Techniki indeksacji obrazu.2
T-W-4Metody analizy obrazów binarnych.3
T-W-5Ekstrakcja geometrycznych cech obrazu.2
T-W-6Metody oceny jakości obrazów.3
T-W-7Deskryptory kształtu i tekstur. Ocena podobieństwa obrazów i tekstur.3
T-W-8Wizyjne metody oceny jakości powierzchni na przykładzie wydruków 3D.3
T-W-9Techniki skanowania trójwymiarowego, fotogrametria.2
T-W-10Kalibracja kamer, zniekształcenia geometryczne i ich korekcja.2
T-W-11Metody pomiarów w oparciu o analizę obrazu cyfrowego.2
T-W-12Zaliczenie pisemne wykładów.2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-L-2Samodzielne wykonywanie zadań (zadania domowe)20
A-L-3Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych.15
65
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Samodzielna praca z literaturą.20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.25
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C26_W01Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_W15Zna podstawowe właściwości percepcji obrazu i dźwięku, ma wiedzę w zakresie specyfiki transmisji multimedialnych w sieciach teleinformatycznych, a także transmisji strumieniowej oraz zapewnienia jakości usług.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technikami komputerowej analizy obrazów.
C-2Ukształtowanie umiejętności pozyskania informacji z obrazu cyfrowego w zależności od potrzeb.
Treści programoweT-W-11Metody pomiarów w oparciu o analizę obrazu cyfrowego.
T-W-9Techniki skanowania trójwymiarowego, fotogrametria.
T-W-12Zaliczenie pisemne wykładów.
T-W-2Algorytmy segmentacji obrazu.
T-W-7Deskryptory kształtu i tekstur. Ocena podobieństwa obrazów i tekstur.
T-W-3Techniki indeksacji obrazu.
T-W-5Ekstrakcja geometrycznych cech obrazu.
T-W-1Metody binaryzacji obrazów - globalne, histogramowe, adaptacyjne, blokowe.
T-W-8Wizyjne metody oceny jakości powierzchni na przykładzie wydruków 3D.
T-W-4Metody analizy obrazów binarnych.
T-W-10Kalibracja kamer, zniekształcenia geometryczne i ich korekcja.
T-W-6Metody oceny jakości obrazów.
Metody nauczaniaM-1Podająca - wykład informacyjny
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% punktów na zaliczeniu pisemnym z zakresu znajomości technik analizy obrazu stosowanych w systemach wizyjnych.
3,0Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
3,5Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
4,0Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
4,5Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
5,0Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C26_W02Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka, a także metody automatycznej oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki działania metod analizy obrazu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_W15Zna podstawowe właściwości percepcji obrazu i dźwięku, ma wiedzę w zakresie specyfiki transmisji multimedialnych w sieciach teleinformatycznych, a także transmisji strumieniowej oraz zapewnienia jakości usług.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności pozyskania informacji z obrazu cyfrowego w zależności od potrzeb.
C-1Zapoznanie studentów z technikami komputerowej analizy obrazów.
Treści programoweT-W-12Zaliczenie pisemne wykładów.
T-W-6Metody oceny jakości obrazów.
T-W-10Kalibracja kamer, zniekształcenia geometryczne i ich korekcja.
T-W-9Techniki skanowania trójwymiarowego, fotogrametria.
T-W-8Wizyjne metody oceny jakości powierzchni na przykładzie wydruków 3D.
T-W-7Deskryptory kształtu i tekstur. Ocena podobieństwa obrazów i tekstur.
Metody nauczaniaM-1Podająca - wykład informacyjny
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% punktów na zaliczeniu pisemnym z zakresu znajomości właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metod oceny jakości obrazów i jej wpływu na wyniki ich analizy.
3,0Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
3,5Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
4,0Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
4,5Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
5,0Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C26_U01Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, także dla urządzeń mobilnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_U06Potrafi tworzyć aplikacje dla urządzeń mobilnych oraz programy realizujące usługi sieciowe.
TI_1A_U15Potrafi dokonać analizy i syntezy sygnałów oraz prostych systemów przetwarzania sygnałów, w szczególności cyfrowych, stosując odpowiednie narzędzia sprzętowe i programowe.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technikami komputerowej analizy obrazów.
C-2Ukształtowanie umiejętności pozyskania informacji z obrazu cyfrowego w zależności od potrzeb.
Treści programoweT-L-1Binaryzacja. Wpływ modelu barw.
T-L-9Indeksacja obrazów
T-L-5Współczynniki kształtu i niezmienniki momentowe dla obrazów binarnych
T-L-10Zaliczenie praktyczne laboratorium
T-L-7Segmentacja obrazów kolorowych
T-L-2Ocena wyników binaryzacji obrazów
T-L-8Ocena podobieństwa i jakości obrazów
T-L-6Analiza cech tekstur
T-L-4Złożone operacje morfologiczne
T-L-3Ekstrakcja parametrów geometrycznych na obrazach binarnych
Metody nauczaniaM-2Praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Na podstawie oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
S-3Ocena podsumowująca: zaliczenie praktyczne przy komputerze
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z zakresu umiejętności implementacji wybranych algorytmów analizy obrazu w wybranym środowisku w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
3,0Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 50-60% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
3,5Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 61-70% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
4,0Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 71-80% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
4,5Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 81-90% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
5,0Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 91-100% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C26_U02Student potrafi ocenić wpływ jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_U15Potrafi dokonać analizy i syntezy sygnałów oraz prostych systemów przetwarzania sygnałów, w szczególności cyfrowych, stosując odpowiednie narzędzia sprzętowe i programowe.
TI_1A_U06Potrafi tworzyć aplikacje dla urządzeń mobilnych oraz programy realizujące usługi sieciowe.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności pozyskania informacji z obrazu cyfrowego w zależności od potrzeb.
C-1Zapoznanie studentów z technikami komputerowej analizy obrazów.
Treści programoweT-L-3Ekstrakcja parametrów geometrycznych na obrazach binarnych
T-L-8Ocena podobieństwa i jakości obrazów
T-L-7Segmentacja obrazów kolorowych
T-L-2Ocena wyników binaryzacji obrazów
T-L-10Zaliczenie praktyczne laboratorium
T-L-6Analiza cech tekstur
Metody nauczaniaM-2Praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Na podstawie oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
S-3Ocena podsumowująca: zaliczenie praktyczne przy komputerze
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z zakresu umiejętności oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
3,0Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 50-60% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
3,5Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 61-70% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
4,0Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 71-80% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
4,5Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 81-90% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
5,0Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 91-100% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.