ZUT - Polska Rama Kwalifikacji / Rok 2023/2024 / Wydział Elektryczny / Teleinformatyka (S1) / Sylabus przedmiotu

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Przetwarzanie 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	Przetwarzanie 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>, Eugeniusz Kornatowski <Eugeniusz.Kornatowski@zut.edu.pl>, Mateusz Tecław <Mateusz.Teclaw@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	5,0	ECTS (formy)	5,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	4	30	2,6	0,38	zaliczenie
wykłady	W	4	30	2,4	0,62	egzamin

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Znajomość matematyki w zakresie umożliwiającym wykorzystywanie operacji na macierzach.
W-2	Umiejętność wykorzystywania środowisk obliczeń numerycznych (MathCad lub Matlab).
W-3	Znajomość podstaw programowania strukturalnego.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie studentów z algorytmami i technikami przetwarzania obrazów, a także ich kompresji.
C-2	Ukształtowanie umiejętności implementacji prostych algorytmów przetwarzania obrazów w wybranym środowisku.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Operacje arytmetyczne, logiczne i geometryczne na obrazie.	4
T-L-2	Zniekształcanie obrazów.	2
T-L-3	Liniowa filtracja obrazów	4
T-L-4	Nieliniowa filtracja obrazów	2
T-L-5	Filtracja obrazów z użyciem transformat.	2
T-L-6	Przetwarzanie obrazów kolorowych - filtracja, redukcja liczby kolorów	4
T-L-7	Histogram obrazu i operacje na histogramie.	2
T-L-8	Binaryzacja obrazów, wpływ nierównomierności oświetlenia.	2
T-L-9	Operacje morfologiczne.	4
T-L-10	Kompresja stratna obrazów.	2
T-L-11	Zaliczenie końcowe zajęć laboratoryjnych.	2
		30
wykłady
T-W-1	Obraz cyfrowy – klasy, reprezentacja, przekształcenia obrazów. Operacje arytmetyczne i logiczne na obrazach cyfrowych.	2
T-W-2	Przekształcenia geometryczne, zapis macierzowy. Zniekształcanie obrazów cyfrowych. Przekształcenie afiniczne, odwzorowanie dwuliniowe, morphing.	3
T-W-3	Akwizycja obrazów cyfrowych. Modele barw. Metody redukcji liczby barw.	3
T-W-4	Lokalna obróbka oraz filtracja obrazów (pojęcie maski filtru, filtry dolnoprzepustowe, górnoprzepustowe, krawędziowe, konturowe, medianowe).	4
T-W-5	Techniki przetwarzania obrazów kolorowych	2
T-W-6	Metody częstotliwościowe przetwarzania obrazu (pojęcie dwuwymiarowej transformacji Fouriera, widmo obrazu cyfrowego, filtracja w dziedzinie częstotliwości).	2
T-W-7	Przetwarzanie i filtracja obrazów z użyciem transformat.	2
T-W-8	Histogram i operacje na histogramie. Binaryzacja.	2
T-W-9	Przekształcenia morfologiczne obrazów binarnych (erozja, dylatacja, otwarcie, zamknięcie, ścienianie, pogrubianie, SKIZ), alfabet Golay’a.	3
T-W-10	Algorytmy stratne i bezstratne kompresji danych w przetwarzaniu obrazów. Kodowanie Shannona-Fano. Kodowanie Huffmana. Kodowanie typu Run-Length. Kodowanie słownikowe. Kodowanie arytmetyczne. Standardy LZ77, LZ78 i LZW.	4
T-W-11	Kodowanie danych multimedialnych. Dyskretna transformacja kosinusowa (DCT) i jej zastosowanie do kompresji obrazów. Algorytm JPEG.	3
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	Przygotowanie teoretyczne do ćwiczeń laboratoryjnych.	20
A-L-3	Dokończenie ćwiczeń (zadania domowe)	15
		65
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-W-2	Uzupełnienie wiedzy z literatury.	15
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu.	14
A-W-4	Egzamin	1
		60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	podająca - wykład informacyjny
M-2	praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: egzamin pisemny
S-2	Ocena podsumowująca: końcowe zaliczenie laboratorium

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
TI_1A_C15_W01 Student posiada wiedzę z zakresu metod i algorytmów przetwarzania obrazów, w tym przetwarzania wstępnego na potrzeby ich analizy	TI_1A_W01	—	—	C-1	T-W-1, T-W-4, T-W-3, T-W-5, T-W-7, T-W-8, T-W-6, T-W-2, T-W-9	M-1	S-1
TI_1A_C15_W02 Student posiada wiedzę z zakresu metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów	TI_1A_W01	—	—	C-2	T-W-10, T-W-11	M-1	S-1

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
TI_1A_C15_U01 Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku.	TI_1A_U15, TI_1A_U01	—	—	C-2	T-L-1, T-L-9, T-L-6, T-L-3, T-L-4, T-L-10, T-L-5, T-L-11, T-L-7, T-L-8, T-L-2	M-2	S-2
TI_1A_C15_U02 Student potrafi dokonać analizy możliwych rozwiązań praktycznego problemu z zakresu algorytmów przetwarzania obrazów oraz dobrać właściwą metodę jego rozwiązania.	TI_1A_U15, TI_1A_U01	—	—	C-2	T-L-1, T-L-9, T-L-6, T-L-3, T-L-4, T-L-10, T-L-5, T-L-11, T-L-7, T-L-8, T-L-2	M-2	S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
TI_1A_C15_W01 Student posiada wiedzę z zakresu metod i algorytmów przetwarzania obrazów, w tym przetwarzania wstępnego na potrzeby ich analizy	2,0	Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań egzaminacyjnych z zakresu metod i algorytmów przetwarzania obrazów
	3,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów przetwarzania obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	3,5	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów przetwarzania obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	4,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów przetwarzania obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	4,5	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów przetwarzania obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	5,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów przetwarzania obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
TI_1A_C15_W02 Student posiada wiedzę z zakresu metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów	2,0	Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań egzaminacyjnych z zakresu metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów.
	3,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	3,5	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	4,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	4,5	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	5,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
TI_1A_C15_U01 Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku.	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 w wybranym środowisku.
	3,0	Student potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu.
	3,5	Student potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu.
	4,0	Student potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu.
	4,5	Student potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu.
	5,0	Student potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu.
TI_1A_C15_U02 Student potrafi dokonać analizy możliwych rozwiązań praktycznego problemu z zakresu algorytmów przetwarzania obrazów oraz dobrać właściwą metodę jego rozwiązania.	2,0	Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z zakresu doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów w zależności od potrzeb.
	3,0	Potrafi dokonać doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów 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 dokonać doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów 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 dokonać doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów 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 dokonać doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów 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 dokonać doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów 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
Sanokowski D., Morosov W., Strzecha K., Przetwarzanie i analiza obrazów w systemach przemysłowych, PWN, Warszawa, 2011
Nelson M., The Data Compression Book., IDG Books Worldwide, Inc., 2000
Przelaskowski A., Kompresja danych: podstawy, metody bezstratne, kodery obrazów, Wydawnictwo BTC, Warszawa, 2005
Pratt W., Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Nowy Jork, 2012, 4

Literatura dodatkowa

Yun Q. Shi, Huifang Sun, Image and Video Compression for Multimedia Engineering - Fundamentals, Algorithms and Standards, CRC Press, 2000
Wróbel Z., Koprowski R., Praktyka przetwarzania obrazów z zadaniami w programie Matlab, EXIT, 2012

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Operacje arytmetyczne, logiczne i geometryczne na obrazie.	4
T-L-2	Zniekształcanie obrazów.	2
T-L-3	Liniowa filtracja obrazów	4
T-L-4	Nieliniowa filtracja obrazów	2
T-L-5	Filtracja obrazów z użyciem transformat.	2
T-L-6	Przetwarzanie obrazów kolorowych - filtracja, redukcja liczby kolorów	4
T-L-7	Histogram obrazu i operacje na histogramie.	2
T-L-8	Binaryzacja obrazów, wpływ nierównomierności oświetlenia.	2
T-L-9	Operacje morfologiczne.	4
T-L-10	Kompresja stratna obrazów.	2
T-L-11	Zaliczenie końcowe zajęć laboratoryjnych.	2
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Obraz cyfrowy – klasy, reprezentacja, przekształcenia obrazów. Operacje arytmetyczne i logiczne na obrazach cyfrowych.	2
T-W-2	Przekształcenia geometryczne, zapis macierzowy. Zniekształcanie obrazów cyfrowych. Przekształcenie afiniczne, odwzorowanie dwuliniowe, morphing.	3
T-W-3	Akwizycja obrazów cyfrowych. Modele barw. Metody redukcji liczby barw.	3
T-W-4	Lokalna obróbka oraz filtracja obrazów (pojęcie maski filtru, filtry dolnoprzepustowe, górnoprzepustowe, krawędziowe, konturowe, medianowe).	4
T-W-5	Techniki przetwarzania obrazów kolorowych	2
T-W-6	Metody częstotliwościowe przetwarzania obrazu (pojęcie dwuwymiarowej transformacji Fouriera, widmo obrazu cyfrowego, filtracja w dziedzinie częstotliwości).	2
T-W-7	Przetwarzanie i filtracja obrazów z użyciem transformat.	2
T-W-8	Histogram i operacje na histogramie. Binaryzacja.	2
T-W-9	Przekształcenia morfologiczne obrazów binarnych (erozja, dylatacja, otwarcie, zamknięcie, ścienianie, pogrubianie, SKIZ), alfabet Golay’a.	3
T-W-10	Algorytmy stratne i bezstratne kompresji danych w przetwarzaniu obrazów. Kodowanie Shannona-Fano. Kodowanie Huffmana. Kodowanie typu Run-Length. Kodowanie słownikowe. Kodowanie arytmetyczne. Standardy LZ77, LZ78 i LZW.	4
T-W-11	Kodowanie danych multimedialnych. Dyskretna transformacja kosinusowa (DCT) i jej zastosowanie do kompresji obrazów. Algorytm JPEG.	3
		30

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	Przygotowanie teoretyczne do ćwiczeń laboratoryjnych.	20
A-L-3	Dokończenie ćwiczeń (zadania domowe)	15
		65

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-W-2	Uzupełnienie wiedzy z literatury.	15
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu.	14
A-W-4	Egzamin	1
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C15_W01	Student posiada wiedzę z zakresu metod i algorytmów przetwarzania obrazów, w tym przetwarzania wstępnego na potrzeby ich analizy
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_W01	Ma wiedzę z matematyki w zakresie obejmującym algebrę, analizę matematyczną, rachunek prawdopodobieństwa, metod numerycznych oraz matematyki dyskretnej niezbędne do opisu, analizy i stosowania: - algorytmów przetwarzania sygnałów, - algorytmów kompresji danych, - modeli ruchu w sieciach teleinformatycznych, - podstawowych obwodów elektrycznych i elektronicznych, oraz zna narzędzia informatyczne wykorzystywane do tych celów.
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z algorytmami i technikami przetwarzania obrazów, a także ich kompresji.
Treści programowe	T-W-1	Obraz cyfrowy – klasy, reprezentacja, przekształcenia obrazów. Operacje arytmetyczne i logiczne na obrazach cyfrowych.
	T-W-4	Lokalna obróbka oraz filtracja obrazów (pojęcie maski filtru, filtry dolnoprzepustowe, górnoprzepustowe, krawędziowe, konturowe, medianowe).
	T-W-3	Akwizycja obrazów cyfrowych. Modele barw. Metody redukcji liczby barw.
	T-W-5	Techniki przetwarzania obrazów kolorowych
	T-W-7	Przetwarzanie i filtracja obrazów z użyciem transformat.
	T-W-8	Histogram i operacje na histogramie. Binaryzacja.
	T-W-6	Metody częstotliwościowe przetwarzania obrazu (pojęcie dwuwymiarowej transformacji Fouriera, widmo obrazu cyfrowego, filtracja w dziedzinie częstotliwości).
	T-W-2	Przekształcenia geometryczne, zapis macierzowy. Zniekształcanie obrazów cyfrowych. Przekształcenie afiniczne, odwzorowanie dwuliniowe, morphing.
	T-W-9	Przekształcenia morfologiczne obrazów binarnych (erozja, dylatacja, otwarcie, zamknięcie, ścienianie, pogrubianie, SKIZ), alfabet Golay’a.
Metody nauczania	M-1	podająca - wykład informacyjny
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: egzamin pisemny
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań egzaminacyjnych z zakresu metod i algorytmów przetwarzania obrazów
	3,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów przetwarzania obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	3,5	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów przetwarzania obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	4,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów przetwarzania obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	4,5	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów przetwarzania obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	5,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów przetwarzania obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C15_W02	Student posiada wiedzę z zakresu metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_W01	Ma wiedzę z matematyki w zakresie obejmującym algebrę, analizę matematyczną, rachunek prawdopodobieństwa, metod numerycznych oraz matematyki dyskretnej niezbędne do opisu, analizy i stosowania: - algorytmów przetwarzania sygnałów, - algorytmów kompresji danych, - modeli ruchu w sieciach teleinformatycznych, - podstawowych obwodów elektrycznych i elektronicznych, oraz zna narzędzia informatyczne wykorzystywane do tych celów.
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności implementacji prostych algorytmów przetwarzania obrazów w wybranym środowisku.
Treści programowe	T-W-10	Algorytmy stratne i bezstratne kompresji danych w przetwarzaniu obrazów. Kodowanie Shannona-Fano. Kodowanie Huffmana. Kodowanie typu Run-Length. Kodowanie słownikowe. Kodowanie arytmetyczne. Standardy LZ77, LZ78 i LZW.
Treści programowe	T-W-11	Kodowanie danych multimedialnych. Dyskretna transformacja kosinusowa (DCT) i jej zastosowanie do kompresji obrazów. Algorytm JPEG.
Metody nauczania	M-1	podająca - wykład informacyjny
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: egzamin pisemny
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań egzaminacyjnych z zakresu metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów.
	3,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	3,5	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	4,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	4,5	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.
	5,0	Posiada wiedzę na temat metod i algorytmów bezstratnej i stratnej kompresji obrazów, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C15_U01	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_U15	Potrafi dokonać analizy i syntezy sygnałów oraz prostych systemów przetwarzania sygnałów, w szczególności cyfrowych, stosując odpowiednie narzędzia sprzętowe i programowe.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_U01	Wykorzystuje wiedzę matematyczną i stosuje odpowiednie narzędzia informatyczne do: - opisu, analizy i syntezy algorytmów przetwarzania sygnałów, - opisu, analizy i syntezy algorytmów szyfrowania i kompresji danych, - opisu i analizy i modeli ruchu w sieciach teleinformatycznych, - opisu, analizy i syntezy podstawowych obwodów elektrycznych i elektronicznych.
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności implementacji prostych algorytmów przetwarzania obrazów w wybranym środowisku.
Treści programowe	T-L-1	Operacje arytmetyczne, logiczne i geometryczne na obrazie.
	T-L-9	Operacje morfologiczne.
	T-L-6	Przetwarzanie obrazów kolorowych - filtracja, redukcja liczby kolorów
	T-L-3	Liniowa filtracja obrazów
	T-L-4	Nieliniowa filtracja obrazów
	T-L-10	Kompresja stratna obrazów.
	T-L-5	Filtracja obrazów z użyciem transformat.
	T-L-11	Zaliczenie końcowe zajęć laboratoryjnych.
	T-L-7	Histogram obrazu i operacje na histogramie.
	T-L-8	Binaryzacja obrazów, wpływ nierównomierności oświetlenia.
	T-L-2	Zniekształcanie obrazów.
Metody nauczania	M-2	praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: końcowe zaliczenie laboratorium
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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 w wybranym środowisku.
	3,0	Student potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu.
	3,5	Student potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu.
	4,0	Student potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu.
	4,5	Student potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu.
	5,0	Student potrafi zaimplementować w wybranym środowisku podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów w wybranym środowisku, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C15_U02	Student potrafi dokonać analizy możliwych rozwiązań praktycznego problemu z zakresu algorytmów przetwarzania obrazów oraz dobrać właściwą metodę jego rozwiązania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_U15	Potrafi dokonać analizy i syntezy sygnałów oraz prostych systemów przetwarzania sygnałów, w szczególności cyfrowych, stosując odpowiednie narzędzia sprzętowe i programowe.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_U01	Wykorzystuje wiedzę matematyczną i stosuje odpowiednie narzędzia informatyczne do: - opisu, analizy i syntezy algorytmów przetwarzania sygnałów, - opisu, analizy i syntezy algorytmów szyfrowania i kompresji danych, - opisu i analizy i modeli ruchu w sieciach teleinformatycznych, - opisu, analizy i syntezy podstawowych obwodów elektrycznych i elektronicznych.
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności implementacji prostych algorytmów przetwarzania obrazów w wybranym środowisku.
Treści programowe	T-L-1	Operacje arytmetyczne, logiczne i geometryczne na obrazie.
	T-L-9	Operacje morfologiczne.
	T-L-6	Przetwarzanie obrazów kolorowych - filtracja, redukcja liczby kolorów
	T-L-3	Liniowa filtracja obrazów
	T-L-4	Nieliniowa filtracja obrazów
	T-L-10	Kompresja stratna obrazów.
	T-L-5	Filtracja obrazów z użyciem transformat.
	T-L-11	Zaliczenie końcowe zajęć laboratoryjnych.
	T-L-7	Histogram obrazu i operacje na histogramie.
	T-L-8	Binaryzacja obrazów, wpływ nierównomierności oświetlenia.
	T-L-2	Zniekształcanie obrazów.
Metody nauczania	M-2	praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: końcowe zaliczenie laboratorium
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z zakresu doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów w zależności od potrzeb.
	3,0	Potrafi dokonać doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów 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 dokonać doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów 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 dokonać doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów 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 dokonać doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów 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 dokonać doboru odpowiednich metod przetwarzania obrazów w zależności od potrzeb, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenia końcowego z tego zakresu.