Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)
Sylabus przedmiotu Przetwarzanie i analiza obrazów:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Automatyka i robotyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Przetwarzanie i analiza obrazów | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Krzysztof Okarma <Krzysztof.Okarma@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Jarosław Fastowicz <jaroslaw.fastowicz@zut.edu.pl>, Mateusz Tecław <Mateusz.Teclaw@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Matematyka, znajomość podstawowych działań na macierzach. |
| W-2 | Znajomość podstawowych zagadnień związanych z przetwarzaniem sygnałów |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z podstawowymi technikami przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych w automatyce i robotyce |
| C-2 | Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami analizy obrazów oraz systemami wizyjnymi stosowanymi w obszarze automatyki i robotyki |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Podstawowe operacje arytmetyczne, geometryczne i logiczne na obrazach cyfrowych | 2 |
| T-L-2 | Filtracja splotowa obrazów | 2 |
| T-L-3 | Nieliniowa filtracja obrazów - filtry medianowe | 2 |
| T-L-4 | Filtracja nieliniowa obrazów kolorowych | 2 |
| T-L-5 | Binaryzacja i konwersja kolorów | 2 |
| T-L-6 | Redukcja liczby kolorów i podstawy analizy obrazów binarnych | 2 |
| T-L-7 | Analiza obrazów binarnych - ekstrakcja podstawowych parametrów geometrycznych | 2 |
| T-L-8 | Współczynniki kształtu i niezmienniki momentowe dla obrazów binarnych | 2 |
| T-L-9 | Złożone operacje morfologiczne | 2 |
| T-L-10 | Indeksacja obrazów | 2 |
| T-L-11 | Detekcja krawędzi, narożników i linii w obrazach cyfrowych | 2 |
| T-L-12 | Automatyczna ocena jakości obrazów cyfrowych | 2 |
| T-L-13 | Analiza cech tekstur | 2 |
| T-L-14 | Wpływ warunków oświetleniowych na wyniki analizy obrazów | 2 |
| T-L-15 | Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych | 2 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Obraz cyfrowy – klasy, reprezentacja, przekształcenia obrazów. Zastosowania technik obrazowych w automatyce i robotyce. Histogram i operacje na histogramie. | 3 |
| T-W-2 | Podstawowe operacje arytmetyczne, geometryczne i logiczne na obrazach cyfrowych. | 2 |
| T-W-3 | Modele i przestrzenie kolorów w przetwarzaniu obrazów, metody redukcji liczby kolorów. | 2 |
| T-W-4 | Techniki filtracji obrazów - filtry splotowe i medianowe. | 3 |
| T-W-5 | Metody filtracji obrazów kolorowych. | 2 |
| T-W-6 | Algorytmy segmentacji obrazu. Metody binaryzacji. | 3 |
| T-W-7 | Przekształcenia morfologiczne obrazów binarnych. Metody pomiarów w oparciu o analizę obrazu cyfrowego. | 3 |
| T-W-8 | Techniki indeksacji obrazu. Ekstrakcja geometrycznych cech obrazu. | 2 |
| T-W-9 | Systemy wizyjne w robotyce - roboty śledzące linie, nawigacja wizyjna oraz Visual SLAM | 2 |
| T-W-10 | Zagadnienia automatycznej oceny jakości oraz podobieństwa obrazów. | 3 |
| T-W-11 | Analiza podobieństwa tekstur, wizyjna ocena jakości powierzchni. | 2 |
| T-W-12 | Parametry i kalibracja kamer. Techniki skanowania 3D. Fotogrametria w zastosowaniach przemysłowych. | 2 |
| T-W-13 | Detekcja ruchu w sekwencjach wideo, metody estymacji i usuwania tła. Wpływ warunków oświetleniowych. | 1 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Samodzielne wykonywanie zadań (zadania domowe, opracowanie wyników, dokończenie zadań) | 12 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych. | 8 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 30 |
| A-W-2 | Uzupełnienie wiedzy z literatury. | 12 |
| A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu. | 8 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | podająca - wykład informacyjny |
| M-2 | praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne |
| M-3 | wykład problemowy |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: na podstawie oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych |
| S-2 | Ocena podsumowująca: na podstawie egzaminu pisemnego |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_1A_C35_W01 Posiada wiedzę na temat metod przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce | AR_1A_W03, AR_1A_W05 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-6, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-5 | M-1, M-3 | S-2 |
| AR_1A_C35_W02 Posiada wiedzę na temat zastosowań metod analizy obrazów oraz integracji informacji wizyjnych w systemach automatyki i robotyki | AR_1A_W03, AR_1A_W05 | — | — | C-2 | T-W-10, T-W-11, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-12, T-W-13 | M-1, M-3 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_1A_C35_U01 Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce | AR_1A_U20 | — | — | C-1 | T-L-15, T-L-5, T-L-1, T-L-4, T-L-2, T-L-3 | M-2 | S-1 |
| AR_1A_C35_U02 Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe techniki analizy obrazów stosowane w automatyce i robotyce oraz potrafi dobrać techniki wizyjne w zależności od potrzeb | AR_1A_U20 | — | — | C-2 | T-L-15, T-L-13, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-12, T-L-6, T-L-14, T-L-11 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_1A_C35_W01 Posiada wiedzę na temat metod przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań egzaminacyjnych z zakresu metod przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce |
| 3,0 | Posiada wiedzę na temat metod przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 3,5 | Posiada wiedzę na temat metod przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,0 | Posiada wiedzę na temat metod przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,5 | Posiada wiedzę na temat metod przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 5,0 | Posiada wiedzę na temat metod przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| AR_1A_C35_W02 Posiada wiedzę na temat zastosowań metod analizy obrazów oraz integracji informacji wizyjnych w systemach automatyki i robotyki | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań egzaminacyjnych z zakresu zastosowań metod analizy obrazów oraz integracji informacji wizyjnych w systemach automatyki i robotyki |
| 3,0 | Posiada wiedzę na temat zastosowań metod analizy obrazów oraz integracji informacji wizyjnych w systemach automatyki i robotyki, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 3,5 | Posiada wiedzę na temat zastosowań metod analizy obrazów oraz integracji informacji wizyjnych w systemach automatyki i robotyki, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,0 | Posiada wiedzę na temat zastosowań metod analizy obrazów oraz integracji informacji wizyjnych w systemach automatyki i robotyki, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,5 | Posiada wiedzę na temat zastosowań metod analizy obrazów oraz integracji informacji wizyjnych w systemach automatyki i robotyki, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 5,0 | Posiada wiedzę na temat zastosowań metod analizy obrazów oraz integracji informacji wizyjnych w systemach automatyki i robotyki, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_1A_C35_U01 Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z zakresu implementacji podstawowych algorytmów przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce. |
| 3,0 | Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu | |
| 3,5 | Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu | |
| 4,0 | Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu | |
| 4,5 | Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu | |
| 5,0 | Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów na potrzeby systemów wizyjnych stosowanych w automatyce i robotyce, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu | |
| AR_1A_C35_U02 Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe techniki analizy obrazów stosowane w automatyce i robotyce oraz potrafi dobrać techniki wizyjne w zależności od potrzeb | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z zakresu implementacji podstawowych technik analizy obrazów stosowanych w automatyce i robotyce oraz doboru technik wizyjnych w zależności od potrzeb. |
| 3,0 | Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe techniki analizy obrazów stosowane w automatyce i robotyce oraz potrafi dobrać techniki wizyjne w zależności od potrzeb, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu | |
| 3,5 | Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe techniki analizy obrazów stosowane w automatyce i robotyce oraz potrafi dobrać techniki wizyjne w zależności od potrzeb, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu | |
| 4,0 | Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe techniki analizy obrazów stosowane w automatyce i robotyce oraz potrafi dobrać techniki wizyjne w zależności od potrzeb, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu | |
| 4,5 | Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe techniki analizy obrazów stosowane w automatyce i robotyce oraz potrafi dobrać techniki wizyjne w zależności od potrzeb, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu | |
| 5,0 | Potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe techniki analizy obrazów stosowane w automatyce i robotyce oraz potrafi dobrać techniki wizyjne w zależności od potrzeb, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu |
Literatura podstawowa
- Tadeusiewicz R., Korohoda P., Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów., Wydawnictwo FPT., Kraków, 1997
- Pratt W., Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Nowy Jork, 2007, 4
- Sankowski D., Morosov W., Strzecha K., Przetwarzanie i analiza obrazów w systemach przemysłowych, PWN, Warszawa, 2011
- Jähne B., Digital Image Processing, Springer, 2005, 6th revised and extended edition
Literatura dodatkowa
- Yun Q. Shi, Huifang Sun, Image and Video Compression for Multimedia Engineering - Fundamentals, Algorithms and Standards, CRC Press, 2000
- Siciliano B., Khatib O., Springer Handbook of Robotics, Springer, 2008, 1st Edition
- Demant, Ch., Streicher-Abel, B., Waszkewitz, P., Industrial Image Processing, Springer, Berlin Heidelberg, 1999
- Batchelor, B.G. (ed.), Machine Vision Handbook, Springer, Londyn, 2012