Przetwarzanie obrazów

Kurs składa się z 15h wykładów zawierających klasyczne zagadnienia związane z szeroko rozumianym przetwarzaniem obrazów. Zostaną na nim zatem przedstawione wszystkie istotne algorytmy dostępne w programach typu Adobe Photoshop lub GIMP. Prawie połowa materiału dotyczyć będzie różnych aspektów wykrywania cech w obrazach - zarówno statycznych jak i pochodzących z kamer wideo. Przedstawiony materiał zawiera zarówno aspekty teoretyczne jak i implementacyjne.

Celem kursu jest przyswojenie przez uczestników zaprezentowanego materiału teoretycznego na poziomie pozwalającym zaimplemetować dane zagadnienie w dowolnym języku programowania. W skrócie materiał kursu przedstawia się następująco:

1. Teoria widzenia koloru, modele koloru, formaty graficzne. Podstawowe operacje puntowe na kolorach. Histogram, jego zastosowania - konstrukcja, rozciągniecie i wyrównanie histogramu
2. Filtry liniowe i ich zastosowania
3. Wybrane algorytmy binaryzacji obrazu
4. Algorytmy wykrywania krawędzi - klasyczne rozwiązania przez filtry liniowe i morfologię. Algorytm Canny'ego wykrywania krawędzi
5. Wykrywanie linii - transformata Hougha oraz Ransac Transformata Hougha jako narzędzie wykrywanie prostokątów.
6. Wybrane zagadnienia segmentacji obrazu
7. Wykrywanie narożników - wybrane algorytmy. Śledzenie w materiale wideo.

1. podstawy analizy dwuwymiarowej,
2. swoboda w programowaniu obiektowym

1. R.Gonzalez, R.Woods, Digital Image Processing 4th Edition, Pearson 2017.
2. R. Szeliski,Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Verlag 2011. (aktualne wydanie jest dostępne z komputerów wydziałowych na stronie Springera, natomiast pdf z 2010 r. jest dostępny na stronie autora)
3. W. Malina, M. Smiatacz, Cyfrowe przetwarzanie obrazów Exit 2010.
4. M. Iwanowski, Metody morfologiczne w przetwarzaniu obrazów cyfrowych, Exit 2010.