Sveučilišni diplomski studij

Ak.g.2014./2015.2015./2016.2016./2017.2017./2018.

Nazad   Raspored   Engleski

Obrada slike i računalni vid DRd1-05

ECTS 5 | P 45 | A 0 | L 30 | K 0 | ISVU 149786

Grupe studenata

Prikaži sve grupe na predmetu

Nastavnici na predmetu

GALIĆ IRENA, nositelj
LEVENTIĆ HRVOJE, suradnik

Ciljevi predmeta

Predstaviti studentima osnovne metode korištene u obradi slike i računalnom vidu, od osnovnih transformacija slike, poboljšavanja slike, ekstrakcije značajki do osnovnih algoritama računalnog vida. Kroz programske zadaće studente upoznati s načinima na koji algoritmi za obradu slike i računalni vid rade.

Uvjeti za upis predmeta

Ostvareni uvjeti za upis studija

Sadržaj

Vrste slika. Diskretizacija. Degradacija digitalnih slika. Transformacije slika: kontinuirana Fourierova transformacija, diskretna furierova transformacija, piramide slika. Percepcija boje i prostor boja. Kompresija slike. Interpolacija slike. Poboljšanje slike: operacije na točkama, linearni filtri, wavelet, median, M-smoothers, morfologijski filtri, diskretne varijacijske metode, Fourierove metode i dekonvolucija. Ekstrakcija značajki slike: rubovi, rubovi u više-kanalnim slikama i kutevi. Analiza teksture. Segmentacija slike: klasična metoda, optimizacijska metoda. Analiza sekvence slika: lokalna metoda, varijacijska metoda. 3D rekonstrukcija: geometrija kamere, stereo, shape-from-shading. Raspoznavanje objekata: invarijante, eigenspace metode.

Vrste izvođenja nastave

predavanjasamostalni zadacilaboratorijske vježbe

Obveze studenata

Definirano Okvirima kriterija ocjenjivanja studenata FERIT-a i stavkom 1.9

Praćenje rada studenata

Definirano Okvirima kriterija ocjenjivanja studenata FERIT-a i stavkom 1.9

Osnovna literatura

1. Gonzalez, R.C.G.; Woods, R. E. Digital Image Processing. New Jersey: Pearson Education, 2008.

2. R. C. Gonzalez, R. E. Woods: Digital Image Processing. Pearson Education, New Jersey, 2008.

Pretraži literaturu

Dopunska literatura

1. E. Trucco, A. Verri: Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Prentice Hall, New Jersey, 1998.

2. J. Bigun: Vision with Direction. Springer, Berlin, 2006.

Način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe kolegija

Provođenje sveučilišnih anketa o nastavnicima (pristup prema studentima, transparentnost kriterija, motivacija na
izvršavanje aktivnosti, jasnoća izlaganja, i sl.). Provođenje fakultetskih anketa o predmetima (nakon položenog predmeta
samoevaluacija studenata o usvojenim ishodima učenja, te o opterećenosti u usporedbi s ECTS-ima aktivnosti i predmeta
u cjelini).

Pregled ishoda učenja, nastavnih metoda i procjena ishoda učenja

Ishodi učenja:

1. Definirati i opisati koncepte obrade slika i računalnog vida.

2. Objasniti metode obrade slike i računalnog vida.

3. Primijeniti temelje obrade slika i računalnog vida.

4. Analizirati praktični problem obrade digitalne slike.

5. Koristiti i prilagoditi osnovne algoritme za obradu slike i računalni vid.

6. Povezati stečena znanja i primijeniti metode za obradu slike i računalnog vida u aplikacijama otvorenog koda.



Tablica ishoda vidljiva je samo na desktop verziji (min 600px širina pregleda)   Izvoz u Excel
Aktivnost studenta Broj radnih sati ECTS (Broj radnih sati/30) Ishod(i) učenja Nastavna
metoda
Metoda procjene Bodovi
Pohađanje
Predavanja (PR), Laboratorijske vježbe (LV)

60
ECTS
2
- Definirati i opisati koncepte obrade slika i računalnog vida.Predavanja (PR), Laboratorijske vježbe (LV) Evidentiranje nazočnosti. Minimum potreban za potpis iznosi:
70%

Ovim postotkom se definira i iznos Min za Broj radnih sati iz ove aktivnosti. Max za Broj radnih sati određen je studijskim programom.
Min

0
Max

10
Pisanje priprema za LV, analiza rezultata, te pisanje izvještaja Broj radnih sati
30
ECTS

1
- Primijeniti temelje obrade slika i računalnog vida.- Analizirati praktični problem obrade digitalne slike.- Koristiti i prilagoditi osnovne algoritme za obradu slike i računalni vid.Laboratorijske vježbe (LV) Provjera pripreme za LV, nadzor provođenja LV-a, provjera napisanih izvještaja Min

10
Max

20
Priprema za usmeni ispit i usmeno odgovaranje na pitanja Broj radnih sati
30
ECTS

1
- Definirati i opisati koncepte obrade slika i računalnog vida.- Objasniti metode obrade slike i računalnog vida.- Primijeniti temelje obrade slika i računalnog vida.- Povezati stečena znanja i primijeniti metode za obradu slike i računalnog vida u aplikacijama otvorenog koda.Usmeni ispit Provjera danih odgovora Min

25
Max

50
Rješavanje zadataka Broj radnih sati
30
ECTS

1
- Primijeniti temelje obrade slika i računalnog vida.- Analizirati praktični problem obrade digitalne slike.- Koristiti i prilagoditi osnovne algoritme za obradu slike i računalni vid.- Povezati stečena znanja i primijeniti metode za obradu slike i računalnog vida u aplikacijama otvorenog koda.Kontrolne zadaće Provjera riješenih zadataka. Min

10
Max

20
Σ Aktivnosti Σ Broj radnih sati
150
Σ ECTS
5
Σ Max
100