Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Computer Vision and Image Processing:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Computer Vision and Image Processing
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Krzysztof Okarma <Krzysztof.Okarma@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Krzysztof Okarma <Krzysztof.Okarma@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP1 30 4,00,44zaliczenie
wykładyW1 30 2,00,56zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Basic knowledge of Matlab or Mathcad environments, basic knowledge about programming and signal processing

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1This course is intended to present a unified approach to image processing techniques with introduction to image analysis and its applications

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Software project in chosen environment related to some specific computer vision algorithms30
30
wykłady
T-W-1Digital image – classes, representations and conversion methods. Digital image acquisition.2
T-W-2Arithmetic and logic operations on digital images. Geometric operations, matrix notation.2
T-W-3Colour models. Methods for reduction of the number of colours.2
T-W-4Local processing and filtration using convolution filters. Frequency-based image processing methods.3
T-W-5Deformations, bilinear projection and morphing.2
T-W-6Histogram and histogram-based operations. Binarization.3
T-W-7Morphological operations.3
T-W-8Image segmentation.2
T-W-9Labelling techniques in image processing. Measuring methods using image analysis.2
T-W-10Lossy and lossless image compression standards.2
T-W-11Image and video quality assessment methods.3
T-W-12Nonlinear filtration of colour images.2
T-W-13Basics of photogrammetry and 3D Vision. Applications of machine vision in automation and robotics.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1classes with consultations of project issues30
A-P-2preparation of project70
100
wykłady
A-W-1participation in lectures30
A-W-2individual preparation for classes and final test/discussion, literature studies20
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1lectures based on presentations nad case studies
M-2project based learning

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: written test and/or oral discussion
S-2Ocena podsumowująca: project assessment

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_2-_null_W01
knowledge about typical image processing and analysis methods and their applicability
C-1T-W-12, T-W-11, T-W-1, T-W-3, T-W-6, T-W-7, T-W-9, T-W-2, T-W-8, T-W-5, T-W-13, T-W-10, T-W-4M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_2-_null_U01
ability to solve a chosen problem related to image processing or analysis
C-1T-P-1M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_null_W01
knowledge about typical image processing and analysis methods and their applicability
2,0
3,0knowledge about typical image processing and analysis methods and their applicability
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_null_U01
ability to solve a chosen problem related to image processing or analysis
2,0
3,0ability to solve a chosen problem related to image processing or analysis
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Pratt W.K., Digital Image Processing, Wiley Interscience, New York, 1991, 2nd Edition (or later)
  2. Foley J.D. et al, An Introduction to Computer Graphics, Addison-Wesley, 2000
  3. Pavlidis T., Algorithms for Graphics and Image Processing, Computer Science Press, Rockville, 1982
  4. Russ J.C., The Image Processing Handbook, CRC Press, 1999

Literatura dodatkowa

  1. Nelson M., The Data Compression Book, IDG Books Worldwide, Inc, 2000
  2. Ritter G.X., Wilson J.N., Handbook of Computer Vision - Algorithms in Image Algebra, CRC Press, 1996
  3. MATLAB Image Processing Toolbox documentation
  4. OpenCV library documentation

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Software project in chosen environment related to some specific computer vision algorithms30
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Digital image – classes, representations and conversion methods. Digital image acquisition.2
T-W-2Arithmetic and logic operations on digital images. Geometric operations, matrix notation.2
T-W-3Colour models. Methods for reduction of the number of colours.2
T-W-4Local processing and filtration using convolution filters. Frequency-based image processing methods.3
T-W-5Deformations, bilinear projection and morphing.2
T-W-6Histogram and histogram-based operations. Binarization.3
T-W-7Morphological operations.3
T-W-8Image segmentation.2
T-W-9Labelling techniques in image processing. Measuring methods using image analysis.2
T-W-10Lossy and lossless image compression standards.2
T-W-11Image and video quality assessment methods.3
T-W-12Nonlinear filtration of colour images.2
T-W-13Basics of photogrammetry and 3D Vision. Applications of machine vision in automation and robotics.2
30

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1classes with consultations of project issues30
A-P-2preparation of project70
100
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1participation in lectures30
A-W-2individual preparation for classes and final test/discussion, literature studies20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_null_W01knowledge about typical image processing and analysis methods and their applicability
Cel przedmiotuC-1This course is intended to present a unified approach to image processing techniques with introduction to image analysis and its applications
Treści programoweT-W-12Nonlinear filtration of colour images.
T-W-11Image and video quality assessment methods.
T-W-1Digital image – classes, representations and conversion methods. Digital image acquisition.
T-W-3Colour models. Methods for reduction of the number of colours.
T-W-6Histogram and histogram-based operations. Binarization.
T-W-7Morphological operations.
T-W-9Labelling techniques in image processing. Measuring methods using image analysis.
T-W-2Arithmetic and logic operations on digital images. Geometric operations, matrix notation.
T-W-8Image segmentation.
T-W-5Deformations, bilinear projection and morphing.
T-W-13Basics of photogrammetry and 3D Vision. Applications of machine vision in automation and robotics.
T-W-10Lossy and lossless image compression standards.
T-W-4Local processing and filtration using convolution filters. Frequency-based image processing methods.
Metody nauczaniaM-1lectures based on presentations nad case studies
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: written test and/or oral discussion
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0knowledge about typical image processing and analysis methods and their applicability
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_null_U01ability to solve a chosen problem related to image processing or analysis
Cel przedmiotuC-1This course is intended to present a unified approach to image processing techniques with introduction to image analysis and its applications
Treści programoweT-P-1Software project in chosen environment related to some specific computer vision algorithms
Metody nauczaniaM-2project based learning
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: project assessment
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0ability to solve a chosen problem related to image processing or analysis
3,5
4,0
4,5
5,0