Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Przetwarzanie obrazów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Przetwarzanie obrazów
Specjalność Inżynieria komputerowa
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Mariusz Borawski <mborawski@wi.zut.edu.pl>, Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl>, Adam Nowosielski <Adam.Nowosielski@zut.edu.pl>, Edward Półrolniczak <Edward.polrolniczak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL7 18 2,00,50zaliczenie
wykładyW7 18 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Programowanie 2

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Przekazanie podstawowej wiedzy i umiejętności z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Instruktaż do zajęć. Wprowadzenie do Pythona w zastosowaniu do przetwarzania obrazów1
T-L-2Operacje arytmetyczne i geometryczne na obrazie, obliczanie jasności i kontrastu, konwersja pomiędzy przestrzeniami barw1
T-L-3Algorytmy demosaicingu w pozyskiwaniu obrazów z sensorów CCD/CMOS1
T-L-4Redukcja liczby kolorów, algorytmy typu MedianCut1
T-L-5Obliczanie histogramu jasności dla obrazu w odcieniach szarości, wyrównywanie i rozciąganie histogramu obrazu, operacje liniowe i nieliniowe1
T-L-6Segmentacja obrazu metodami nadzorowanymi nienadzorowanymi1
T-L-7Dwuwymiarowa filtracja splotowa obrazu, filtry krawędziowe, uśredniające. Detekcja punktów i krawędzi1
T-L-8Operacje morfologiczne na obrazie binarnym, transforacja Hougha1
T-L-9Dyskretna transformata Fouriera - wariant dwuwymiarowy. Filtracja obrazu w dziedzinie częstotliwości1
T-L-10Dyskretna transformacja falkowa – wariant dwuwymiarowy, filtracja obrazu, odszumianie1
T-L-11Kompresja stratna obrazu, badanie algorytmów JPEG i JPEG20001
T-L-12Obliczanie wybranych cech obrazu rastrowego, elementy rozpoznawania kształtu2
T-L-13Detekcja obiektów za pomocą cech HOG, LBP, Haara2
T-L-14Badanie wybranych miar jakości obrazu, ocena jakości w kontekście kompresji i zaszumiania1
T-L-15Wykorzystanie funkcjonalności OpenCV do realizacji zaawansowanych metod przetwarzania obrazów2
18
wykłady
T-W-1Reprezentacja obrazu w pamięci komputera, proces pozyskiwania obrazów. Podstawowe cechy obrazów cyfrowych, demosaikowanie1
T-W-2Reprezentacja koloru, modele i przestrzenie barwne, konwersja między modelami, redukcja liczby kolorów, kolorowanie1
T-W-3Percepcja barwy, jasności, kontrastu. Operacje na składowych i ich rozkłady1
T-W-4Histogram jasności obrazu i operacje na histogramie1
T-W-5Segmentacja obrazu1
T-W-6Splot - zastosowanie w przestrzennej filtracji obrazu2
T-W-7Metody filtracji obrazu i ich zastosowanie w praktyce do poprawy jakości obrazu, efektów specjalnych, artystycznych1
T-W-8Operacje morfologiczne, transformata Hougha, transformata odległościowa1
T-W-9Transformacja Fouriera i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji1
T-W-10Transformacja falkowa i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji, odszumiania1
T-W-11Kompresja stratna obrazu: JPEG i JPEG20001
T-W-12Cechy niskopoziomowe obrazu: kolor, tekstura, kształt2
T-W-13Wykrywanie obiektów na scenie: cechy HOG, LBP, Haara, wierzchołki, punkty charakterystyczne2
T-W-14Ocena jakości obrazu1
T-W-15Frameworki w przetwarzaniu obrazów na przykładzie OpenCV, PIL i dlib1
18

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach18
A-L-2Samodzielna realizacja zadań laboratoryjnych (uzupełniająca)28
A-L-3Udzial w konsultacjach2
A-L-4Zaliczenie2
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach18
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień przezentowanych na wykładach20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu4
A-W-4Udział w konsultacjach5
A-W-5Zaliczenie wykładu2
49

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1metoda podająca - wykład informacyjny
M-2metoda aktywizująca - metoda przypadków
M-3metoda programowana - z użyciem komputera
M-4metoda praktyczna - pokaz
M-5metoda praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
M-6metoda praktyczna - metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: ocenie podjega sposób realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: ocena zostanie wystawiona na podstawie analizy ocen cząstkowych z poszczególnych zadań laboratoryjnych
S-3Ocena podsumowująca: zaliczenie w formie testu pisemnego

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
I_1A_D01.07.1_W01
Student posiada wiedzę z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji
I_1A_W03, I_1A_W09C-1T-W-13, T-W-14, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-15, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-2, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-12, T-L-13, T-L-14, T-L-15M-1, M-4, M-5S-3

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
I_1A_D01.07.1_U01
Student posiada umiejętności z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji
I_1A_U03, I_1A_U05C-1T-W-13, T-W-14, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-15, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-2, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-12, T-L-13, T-L-14, T-L-15M-5S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

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
I_1A_D01.07.1_K01
Student posiada kompetencje w zakresie pracy projektowej, potrafi w sposób twórczy rozwiązywć postawione zadania, aktywnie poszukuje informacji i wykorzystuje adekwatnie do problemu
I_1A_K01, I_1A_K02C-1T-W-13, T-W-14, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-15, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-2, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-12, T-L-13, T-L-14, T-L-15M-1, M-4, M-5S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_1A_D01.07.1_W01
Student posiada wiedzę z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0student posiada wiedzę dotyczącą prostych algorytmów przetwarzania obrazów
3,5student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów przetwarzania obrazów
4,0student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów przetwarzania obrazów i potrafi je syntetycznie porównać
4,5student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów przetwarzania obrazów i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkac
5,0student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów przetwarzania obrazów i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkach a także potrafi zaproponować konkretne rozwiązania w zależności od początkowych założeń

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_1A_D01.07.1_U01
Student posiada umiejętności z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0Student potrafi wymienić i zrealizować proste algorytmy przetwarzania obrazów
3,5Student potrafi zrealizować średniozaawansowane algorytmy przetwarzania obrazów
4,0Student potrafi zrealizować zaawansowane algorytmy przetwarzania obrazów
4,5Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy przetwarzania obrazów uwzględniając proste warunki początkowe
5,0Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy przetwarzania obrazów uwzględniając zaawansowane warunki początkowe

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_1A_D01.07.1_K01
Student posiada kompetencje w zakresie pracy projektowej, potrafi w sposób twórczy rozwiązywć postawione zadania, aktywnie poszukuje informacji i wykorzystuje adekwatnie do problemu
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0student rozumie potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi realizowac postawione zadania
3,5student czuje potrzebę zwiekszania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie decydować o sposobach realizacji zadania
4,0student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie opracować drogę postępowania oraz samodzielnie zrealizować zadanie
4,5student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz rozumie cel dzielenia się wiedzą a także potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania
5,0student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz dzieli się swoją wiedzą i potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania ora w sposób dynamiczny dostosowywać się do zmieniających się uwarunkowań

Literatura podstawowa

  1. 1. R. C. Gonzalez, P. Wintz, Digital Image Processing, Addison Wesley Publ. Comp., Reading, MA., 1987, drugie
  2. I. Pitas, Digital Image Processing Algorithms, Prentice Hall, New York, 1993
  3. T.Pavlidis, Grafika i Przetwarzanie Obrazów, WNT, Warszawa, 1987
  4. A.K.Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall International, 1990
  5. Kuchariew G., Przetwarzanie i analiza obrazów cyfrowych, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 1998

Literatura dodatkowa

  1. 5. A.Bovik (ed.), Handbook of Video & Image Processing, Academic Press, London, 2000
  2. Borawski M., Rachunek wektorowy w przetwarzaniu obrazów, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2007
  3. Borawski M., Rachunek wektorowy z arytmetką przyrostów w przetwarzaniu obrazów, PWN, Warszawa, 2012

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Instruktaż do zajęć. Wprowadzenie do Pythona w zastosowaniu do przetwarzania obrazów1
T-L-2Operacje arytmetyczne i geometryczne na obrazie, obliczanie jasności i kontrastu, konwersja pomiędzy przestrzeniami barw1
T-L-3Algorytmy demosaicingu w pozyskiwaniu obrazów z sensorów CCD/CMOS1
T-L-4Redukcja liczby kolorów, algorytmy typu MedianCut1
T-L-5Obliczanie histogramu jasności dla obrazu w odcieniach szarości, wyrównywanie i rozciąganie histogramu obrazu, operacje liniowe i nieliniowe1
T-L-6Segmentacja obrazu metodami nadzorowanymi nienadzorowanymi1
T-L-7Dwuwymiarowa filtracja splotowa obrazu, filtry krawędziowe, uśredniające. Detekcja punktów i krawędzi1
T-L-8Operacje morfologiczne na obrazie binarnym, transforacja Hougha1
T-L-9Dyskretna transformata Fouriera - wariant dwuwymiarowy. Filtracja obrazu w dziedzinie częstotliwości1
T-L-10Dyskretna transformacja falkowa – wariant dwuwymiarowy, filtracja obrazu, odszumianie1
T-L-11Kompresja stratna obrazu, badanie algorytmów JPEG i JPEG20001
T-L-12Obliczanie wybranych cech obrazu rastrowego, elementy rozpoznawania kształtu2
T-L-13Detekcja obiektów za pomocą cech HOG, LBP, Haara2
T-L-14Badanie wybranych miar jakości obrazu, ocena jakości w kontekście kompresji i zaszumiania1
T-L-15Wykorzystanie funkcjonalności OpenCV do realizacji zaawansowanych metod przetwarzania obrazów2
18

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Reprezentacja obrazu w pamięci komputera, proces pozyskiwania obrazów. Podstawowe cechy obrazów cyfrowych, demosaikowanie1
T-W-2Reprezentacja koloru, modele i przestrzenie barwne, konwersja między modelami, redukcja liczby kolorów, kolorowanie1
T-W-3Percepcja barwy, jasności, kontrastu. Operacje na składowych i ich rozkłady1
T-W-4Histogram jasności obrazu i operacje na histogramie1
T-W-5Segmentacja obrazu1
T-W-6Splot - zastosowanie w przestrzennej filtracji obrazu2
T-W-7Metody filtracji obrazu i ich zastosowanie w praktyce do poprawy jakości obrazu, efektów specjalnych, artystycznych1
T-W-8Operacje morfologiczne, transformata Hougha, transformata odległościowa1
T-W-9Transformacja Fouriera i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji1
T-W-10Transformacja falkowa i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji, odszumiania1
T-W-11Kompresja stratna obrazu: JPEG i JPEG20001
T-W-12Cechy niskopoziomowe obrazu: kolor, tekstura, kształt2
T-W-13Wykrywanie obiektów na scenie: cechy HOG, LBP, Haara, wierzchołki, punkty charakterystyczne2
T-W-14Ocena jakości obrazu1
T-W-15Frameworki w przetwarzaniu obrazów na przykładzie OpenCV, PIL i dlib1
18

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach18
A-L-2Samodzielna realizacja zadań laboratoryjnych (uzupełniająca)28
A-L-3Udzial w konsultacjach2
A-L-4Zaliczenie2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach18
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień przezentowanych na wykładach20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu4
A-W-4Udział w konsultacjach5
A-W-5Zaliczenie wykładu2
49
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_D01.07.1_W01Student posiada wiedzę z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W03Posiada poszerzoną wiedzę w zakresie metod przechowywania, przetwarzania, przesyłania i analizy danych oraz modelowania systemów umożliwiającą rozwiązywanie rzeczywistych problemów obliczeniowych.
I_1A_W09Zna zasady działania i podstawowe metody projektowania interfejsów komunikacyjnych człowiek-maszyna, ze szczególnym uwzględnieniem obrazowania komputerowego i wizualizacji danych.
Cel przedmiotuC-1Przekazanie podstawowej wiedzy i umiejętności z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji
Treści programoweT-W-13Wykrywanie obiektów na scenie: cechy HOG, LBP, Haara, wierzchołki, punkty charakterystyczne
T-W-14Ocena jakości obrazu
T-W-1Reprezentacja obrazu w pamięci komputera, proces pozyskiwania obrazów. Podstawowe cechy obrazów cyfrowych, demosaikowanie
T-W-2Reprezentacja koloru, modele i przestrzenie barwne, konwersja między modelami, redukcja liczby kolorów, kolorowanie
T-W-3Percepcja barwy, jasności, kontrastu. Operacje na składowych i ich rozkłady
T-W-4Histogram jasności obrazu i operacje na histogramie
T-W-5Segmentacja obrazu
T-W-6Splot - zastosowanie w przestrzennej filtracji obrazu
T-W-7Metody filtracji obrazu i ich zastosowanie w praktyce do poprawy jakości obrazu, efektów specjalnych, artystycznych
T-W-8Operacje morfologiczne, transformata Hougha, transformata odległościowa
T-W-9Transformacja Fouriera i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji
T-W-10Transformacja falkowa i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji, odszumiania
T-W-11Kompresja stratna obrazu: JPEG i JPEG2000
T-W-12Cechy niskopoziomowe obrazu: kolor, tekstura, kształt
T-W-15Frameworki w przetwarzaniu obrazów na przykładzie OpenCV, PIL i dlib
T-L-1Instruktaż do zajęć. Wprowadzenie do Pythona w zastosowaniu do przetwarzania obrazów
T-L-3Algorytmy demosaicingu w pozyskiwaniu obrazów z sensorów CCD/CMOS
T-L-4Redukcja liczby kolorów, algorytmy typu MedianCut
T-L-2Operacje arytmetyczne i geometryczne na obrazie, obliczanie jasności i kontrastu, konwersja pomiędzy przestrzeniami barw
T-L-5Obliczanie histogramu jasności dla obrazu w odcieniach szarości, wyrównywanie i rozciąganie histogramu obrazu, operacje liniowe i nieliniowe
T-L-6Segmentacja obrazu metodami nadzorowanymi nienadzorowanymi
T-L-7Dwuwymiarowa filtracja splotowa obrazu, filtry krawędziowe, uśredniające. Detekcja punktów i krawędzi
T-L-8Operacje morfologiczne na obrazie binarnym, transforacja Hougha
T-L-9Dyskretna transformata Fouriera - wariant dwuwymiarowy. Filtracja obrazu w dziedzinie częstotliwości
T-L-10Dyskretna transformacja falkowa – wariant dwuwymiarowy, filtracja obrazu, odszumianie
T-L-11Kompresja stratna obrazu, badanie algorytmów JPEG i JPEG2000
T-L-12Obliczanie wybranych cech obrazu rastrowego, elementy rozpoznawania kształtu
T-L-13Detekcja obiektów za pomocą cech HOG, LBP, Haara
T-L-14Badanie wybranych miar jakości obrazu, ocena jakości w kontekście kompresji i zaszumiania
T-L-15Wykorzystanie funkcjonalności OpenCV do realizacji zaawansowanych metod przetwarzania obrazów
Metody nauczaniaM-1metoda podająca - wykład informacyjny
M-4metoda praktyczna - pokaz
M-5metoda praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: zaliczenie w formie testu pisemnego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0student posiada wiedzę dotyczącą prostych algorytmów przetwarzania obrazów
3,5student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów przetwarzania obrazów
4,0student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów przetwarzania obrazów i potrafi je syntetycznie porównać
4,5student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów przetwarzania obrazów i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkac
5,0student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów przetwarzania obrazów i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkach a także potrafi zaproponować konkretne rozwiązania w zależności od początkowych założeń
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_D01.07.1_U01Student posiada umiejętności z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U03Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
I_1A_U05Potrafi rozwiązywać zadania i problemy informatyczne z wykorzystaniem metod matematyki obliczeniowej w szczególności stosując techniki analityczne lub symulacyjne.
Cel przedmiotuC-1Przekazanie podstawowej wiedzy i umiejętności z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji
Treści programoweT-W-13Wykrywanie obiektów na scenie: cechy HOG, LBP, Haara, wierzchołki, punkty charakterystyczne
T-W-14Ocena jakości obrazu
T-W-1Reprezentacja obrazu w pamięci komputera, proces pozyskiwania obrazów. Podstawowe cechy obrazów cyfrowych, demosaikowanie
T-W-2Reprezentacja koloru, modele i przestrzenie barwne, konwersja między modelami, redukcja liczby kolorów, kolorowanie
T-W-3Percepcja barwy, jasności, kontrastu. Operacje na składowych i ich rozkłady
T-W-4Histogram jasności obrazu i operacje na histogramie
T-W-5Segmentacja obrazu
T-W-6Splot - zastosowanie w przestrzennej filtracji obrazu
T-W-7Metody filtracji obrazu i ich zastosowanie w praktyce do poprawy jakości obrazu, efektów specjalnych, artystycznych
T-W-8Operacje morfologiczne, transformata Hougha, transformata odległościowa
T-W-9Transformacja Fouriera i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji
T-W-10Transformacja falkowa i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji, odszumiania
T-W-11Kompresja stratna obrazu: JPEG i JPEG2000
T-W-12Cechy niskopoziomowe obrazu: kolor, tekstura, kształt
T-W-15Frameworki w przetwarzaniu obrazów na przykładzie OpenCV, PIL i dlib
T-L-1Instruktaż do zajęć. Wprowadzenie do Pythona w zastosowaniu do przetwarzania obrazów
T-L-3Algorytmy demosaicingu w pozyskiwaniu obrazów z sensorów CCD/CMOS
T-L-4Redukcja liczby kolorów, algorytmy typu MedianCut
T-L-2Operacje arytmetyczne i geometryczne na obrazie, obliczanie jasności i kontrastu, konwersja pomiędzy przestrzeniami barw
T-L-5Obliczanie histogramu jasności dla obrazu w odcieniach szarości, wyrównywanie i rozciąganie histogramu obrazu, operacje liniowe i nieliniowe
T-L-6Segmentacja obrazu metodami nadzorowanymi nienadzorowanymi
T-L-7Dwuwymiarowa filtracja splotowa obrazu, filtry krawędziowe, uśredniające. Detekcja punktów i krawędzi
T-L-8Operacje morfologiczne na obrazie binarnym, transforacja Hougha
T-L-9Dyskretna transformata Fouriera - wariant dwuwymiarowy. Filtracja obrazu w dziedzinie częstotliwości
T-L-10Dyskretna transformacja falkowa – wariant dwuwymiarowy, filtracja obrazu, odszumianie
T-L-11Kompresja stratna obrazu, badanie algorytmów JPEG i JPEG2000
T-L-12Obliczanie wybranych cech obrazu rastrowego, elementy rozpoznawania kształtu
T-L-13Detekcja obiektów za pomocą cech HOG, LBP, Haara
T-L-14Badanie wybranych miar jakości obrazu, ocena jakości w kontekście kompresji i zaszumiania
T-L-15Wykorzystanie funkcjonalności OpenCV do realizacji zaawansowanych metod przetwarzania obrazów
Metody nauczaniaM-5metoda praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: ocenie podjega sposób realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0Student potrafi wymienić i zrealizować proste algorytmy przetwarzania obrazów
3,5Student potrafi zrealizować średniozaawansowane algorytmy przetwarzania obrazów
4,0Student potrafi zrealizować zaawansowane algorytmy przetwarzania obrazów
4,5Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy przetwarzania obrazów uwzględniając proste warunki początkowe
5,0Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy przetwarzania obrazów uwzględniając zaawansowane warunki początkowe
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_D01.07.1_K01Student posiada kompetencje w zakresie pracy projektowej, potrafi w sposób twórczy rozwiązywć postawione zadania, aktywnie poszukuje informacji i wykorzystuje adekwatnie do problemu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K01Potrafi krytycznie ocenić posiadaną wiedzę informatyczną oraz dostrzega dynamikę jej zmian.
I_1A_K02Ma świadomość znaczenia wiedzy (w szczególności jej niewłaściwego użycia) w procesie rozwiązywania szeregu problemów inżynierskich i technicznych w dziedzinie informatyki.
Cel przedmiotuC-1Przekazanie podstawowej wiedzy i umiejętności z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji
Treści programoweT-W-13Wykrywanie obiektów na scenie: cechy HOG, LBP, Haara, wierzchołki, punkty charakterystyczne
T-W-14Ocena jakości obrazu
T-W-1Reprezentacja obrazu w pamięci komputera, proces pozyskiwania obrazów. Podstawowe cechy obrazów cyfrowych, demosaikowanie
T-W-2Reprezentacja koloru, modele i przestrzenie barwne, konwersja między modelami, redukcja liczby kolorów, kolorowanie
T-W-3Percepcja barwy, jasności, kontrastu. Operacje na składowych i ich rozkłady
T-W-4Histogram jasności obrazu i operacje na histogramie
T-W-5Segmentacja obrazu
T-W-6Splot - zastosowanie w przestrzennej filtracji obrazu
T-W-7Metody filtracji obrazu i ich zastosowanie w praktyce do poprawy jakości obrazu, efektów specjalnych, artystycznych
T-W-8Operacje morfologiczne, transformata Hougha, transformata odległościowa
T-W-9Transformacja Fouriera i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji
T-W-10Transformacja falkowa i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji, odszumiania
T-W-11Kompresja stratna obrazu: JPEG i JPEG2000
T-W-12Cechy niskopoziomowe obrazu: kolor, tekstura, kształt
T-W-15Frameworki w przetwarzaniu obrazów na przykładzie OpenCV, PIL i dlib
T-L-1Instruktaż do zajęć. Wprowadzenie do Pythona w zastosowaniu do przetwarzania obrazów
T-L-3Algorytmy demosaicingu w pozyskiwaniu obrazów z sensorów CCD/CMOS
T-L-4Redukcja liczby kolorów, algorytmy typu MedianCut
T-L-2Operacje arytmetyczne i geometryczne na obrazie, obliczanie jasności i kontrastu, konwersja pomiędzy przestrzeniami barw
T-L-5Obliczanie histogramu jasności dla obrazu w odcieniach szarości, wyrównywanie i rozciąganie histogramu obrazu, operacje liniowe i nieliniowe
T-L-6Segmentacja obrazu metodami nadzorowanymi nienadzorowanymi
T-L-7Dwuwymiarowa filtracja splotowa obrazu, filtry krawędziowe, uśredniające. Detekcja punktów i krawędzi
T-L-8Operacje morfologiczne na obrazie binarnym, transforacja Hougha
T-L-9Dyskretna transformata Fouriera - wariant dwuwymiarowy. Filtracja obrazu w dziedzinie częstotliwości
T-L-10Dyskretna transformacja falkowa – wariant dwuwymiarowy, filtracja obrazu, odszumianie
T-L-11Kompresja stratna obrazu, badanie algorytmów JPEG i JPEG2000
T-L-12Obliczanie wybranych cech obrazu rastrowego, elementy rozpoznawania kształtu
T-L-13Detekcja obiektów za pomocą cech HOG, LBP, Haara
T-L-14Badanie wybranych miar jakości obrazu, ocena jakości w kontekście kompresji i zaszumiania
T-L-15Wykorzystanie funkcjonalności OpenCV do realizacji zaawansowanych metod przetwarzania obrazów
Metody nauczaniaM-1metoda podająca - wykład informacyjny
M-4metoda praktyczna - pokaz
M-5metoda praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena zostanie wystawiona na podstawie analizy ocen cząstkowych z poszczególnych zadań laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej
3,0student rozumie potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi realizowac postawione zadania
3,5student czuje potrzebę zwiekszania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie decydować o sposobach realizacji zadania
4,0student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie opracować drogę postępowania oraz samodzielnie zrealizować zadanie
4,5student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz rozumie cel dzielenia się wiedzą a także potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania
5,0student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz dzieli się swoją wiedzą i potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania ora w sposób dynamiczny dostosowywać się do zmieniających się uwarunkowań